xiaozhi-esp32

小芯片也能聊 AI,亲手焊个会说话的机器人

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 对话助手 🍴 复刻 7769 🐛 待处理 697 👀 关注 257
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 32902
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

xiaozhi-esp32 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类对话助手
开发团队78
官网地址https://xiaozhi.me
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议MIT
主要语言C++
技术栈/模型chatbot,esp32,mcp
GitHub 星标★ 32902
上线时间2024-08-31 00:00:00
代码更新2026-11-07
仓库体积11.8 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数41

项目介绍

基于 MCP(模型上下文协议)的智能聊天机器人,专为 ESP32 等硬件设备设计,将大模型能力接入物联网终端,实现轻量、可扩展的本地智能对话体验,是嵌入式 AI 项目的热门选择。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 32902

技术标签

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理;原始文档不完整,部分步骤为通用流程推断,实际安装请以项目官方文档为准。

难度:高级 约 60 分钟 部署方式:本地安装 4 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明,以下步骤为通用流程,请以官方文档为准。

环境要求

  • ESP-IDF v6.0.1 或更高版本(推荐 v6.1,5.x 已不再支持)
  • 一块受支持的 ESP32 系列开发板(如 ESP32-S3、ESP32-P4 等)
  • 具备 Wi-Fi 或 4G 等网络环境(支持 Wi-Fi、有线以太网、USB RNDIS、ML307/EC801E/NT26 Cat.1 4G)
  • 可访问 xiaozhi.me 官方控制台用于配置大模型

安装与启动步骤

  1. 1克隆项目源码

    把 xiaozhi-esp32 源码拉到本地,后续用 ESP-IDF 编译。注意仓库是 C++ 固件工程,不是普通 PC 程序。

    git clone https://github.com/78/xiaozhi-esp32.git
  2. 2安装 ESP-IDF

    按 README 要求安装 ESP-IDF v6.0.1 以上版本,推荐 v6.1;ESP-IDF 5.x 已不再支持,装错版本会编译失败。

  3. 3编译烧录固件

    用 ESP-IDF 工具链针对你的开发板配置目标芯片并编译烧录。README 未给出具体命令,请以官方文档和板型说明为准。

  4. 4配置大模型后台

    设备联网后登录 xiaozhi.me 控制台,为设备绑定并配置 Qwen / DeepSeek 等大模型,即可开始语音对话。

如何确认成功

设备成功连网并能被唤醒词唤醒,与官方服务正常语音对话,即说明部署成功。

常见问题

Q:需要什么版本的 ESP-IDF?

A:项目要求 ESP-IDF v6.0.1 或更高版本,官方推荐 v6.1;ESP-IDF 5.x 已不再支持,其中 ESP32-S31 构建需要 IDF 6.1 以上。

Q:已经有小智设备了,还需要烧录固件吗?

A:不需要。已连接官方服务器的小智设备,直接登录 xiaozhi.me 控制台即可完成大模型相关配置。

Q:支持哪些联网方式?

A:支持 Wi-Fi、有线以太网、USB RNDIS,以及 ML307/EC801E 或 NT26 Cat.1 4G;支持的板子可在 Wi-Fi 和 4G 之间切换。

Q:设备与服务器之间怎么通信?

A:提供 WebSocket 和 MQTT 两种通信传输方式,可按需选择。

注意事项

  • 这是嵌入式 C++ 固件项目,需要 ESP32 硬件和 ESP-IDF 开发环境,不能像普通软件那样直接在电脑上运行。
  • README 未提供具体的编译、烧录命令和板型选择步骤,请以 ESP-IDF 官方文档及项目仓库内说明为准。
  • ESP32-P4 Rev1 和 Rev3 在 IDF 6 下均受支持(ESP-SR 2.4.7)。
  • 唤醒词基于 ESP-SR 离线语音唤醒,支持自定义。

核心亮点

  • 基于MCP协议,支持多种模型服务接入,架构灵活
  • 针对ESP32硬件优化,资源占用低,适合嵌入式场景
  • 代码结构清晰,文档完善,社区活跃,易于二次开发

不足之处

  • 依赖ESP32硬件,使用门槛较高
  • MCP生态尚在早期,部分功能可能不稳定

适用场景

  • 智能家居语音助手
  • 嵌入式设备离线/在线对话
  • 教育机器人原型开发

替代项目

ESP32-ChatBot、OpenAI-ESP32、ESP32-Voice-Assistant

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