kirara-ai

一套配置,把大模型接进微信QQ,还能画图搜网页

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 对话助手 🍴 复刻 1835 🐛 待处理 2 👀 关注 99
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 19281
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费,需自行部署

项目预览

kirara-ai 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lss233
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费,需自行部署
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议AGPL-3.0
主要语言Python
技术栈/模型bard,bot,chatglm-6b,chatgpt,deepseek,discord,ernie,go-cqhttp,grok,mirai,new-bing,ollama,openai,poe,qq,qqbot,sydney,telegram,wechat,xinghuo
GitHub 星标★ 19281
上线时间2022-12-05 00:00:00
代码更新2026-10-22
仓库体积37.8 MB
本站数据更新2026-11-12
维护状态较活跃
收录时间2026-11-12
浏览次数1

项目介绍

kirara-ai 是一个用 Python 编写的可 DIY 多模态 AI 聊天机器人框架,目标是把大模型对话能力快速接入微信、QQ、Telegram、Discord 等聊天平台。它统一封装了 DeepSeek、Grok、Claude、Gemini、OpenAI、Ollama 等多种模型后端,用户只需配置密钥即可切换。核心能力包括工作流系统(把搜索、绘图、语音等步骤编排成可复用流程)、网页搜索增强、AI 画图、人设调教与虚拟角色设定、语音对话等,适合想搭建个人或社群专属机器人、又不想从零写适配层的开发者。项目星标近两万,社区活跃,文档与示例较完整,支持插件式扩展,能按需组合模型与平台适配器,兼顾开箱即用和深度定制。

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 2026-11-12 · 当前星标 ★ 19281

使用教程

难度:入门 约 15 分钟 部署方式:Docker 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

  • 能访问 GitHub 与官方手册的网络环境
  • 已安装 Python(项目为 Python 编写,README 未标注具体版本)
  • 可选:已安装 Docker,用于容器化部署
  • 需要自备所用大模型的 API 密钥

安装与启动步骤

  1. 1查阅官方手册

    README 主要指向项目手册,安装与配置细节以手册为准,先通读再动手。

  2. 2从 PyPI 安装

    README 提供了 PyPI 包页面,可据此安装该 Python 包;版本与依赖以实际输出为准。

    pip install kirara-ai
  3. 3拉取容器镜像

    README 指向 Docker Hub 上的官方镜像,可先拉取;运行参数需参照手册补充。

    docker pull lss233/kirara-ai
  4. 4按手册填写配置

    README 未列出配置文件名与字段,需在手册中查找模型密钥与平台适配器的填写位置。

如何确认成功

README 未给出启动成功的判定方式,请按官方手册的启动日志与提示确认。

常见问题

Q:README 里有完整安装命令吗?

A:没有。节选内容以介绍与徽章链接为主,安装、配置与运行步骤需前往官方手册查看。

Q:必须用 Docker 吗?

A:不必。项目同时发布在 PyPI 上,可本地安装;两种方式的具体要求请以官方手册为准。

Q:支持哪些模型和聊天平台?

A:README 介绍支持主流大语言模型与主流聊天平台,具体清单与接入方式请看官方手册。

Q:没有 API 密钥能跑起来吗?

A:项目需要配置所用模型的密钥才能对话,README 未给出字段名,请在手册的配置章节查找。

注意事项

  • 本教程仅依据 README 节选整理,未包含的部分以官方手册为准。
  • 请勿凭猜测填写端口、路径或配置项名,错误配置会导致启动失败。
  • 模型密钥属于敏感信息,不要提交到公开仓库或分享给他人。

核心亮点

  • 统一封装多家模型后端,切换 DeepSeek、Claude、Gemini、Ollama 只需改配置
  • 内置工作流系统,可把搜索、画图、语音等能力编排成可复用流程
  • 适配微信、QQ、Telegram、Discord 等多平台,省去自写协议适配层

不足之处

  • 多平台适配依赖第三方协议实现,平台接口变动时维护成本较高
  • 功能模块多、配置项杂,新手首次部署需要一定学习成本

适用场景

  • 个人在 QQ 或微信群里搭建带人设的 AI 聊天助手
  • 社群运营者做多平台统一的智能客服或互动机器人
  • 开发者基于工作流系统快速验证多模态 Agent 玩法

替代项目

LangBot、NoneBot2、AstrBot

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