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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 1419
使用教程
环境要求
- Python 环境(可用 pip 安装)
- git(克隆仓库)
- 首次运行需准备 LLM 服务的 API Key
- Docker(仅沙箱方式需要,可选)
- 使用开源 LLM 需足够磁盘空间与下载时间
安装与启动步骤
-
1克隆项目仓库
从 GitHub 拉取 AIlice 源码并进入项目目录。
git clone https://github.com/myshell-ai/AIlice.git cd AIlice -
2安装 AIlice
在项目目录内以可编辑模式安装,完成后即可使用 ailice 命令。
pip install -e . -
3可选装 GPU 加速
若运行速度慢,可能是记忆模块在 CPU 上计算,可装 GPU 加速。
ailice_turbo -
4安装可选功能
需要 PDF 阅读、语音、HuggingFace、微调等功能时按需安装,避免依赖冲突。
pip install -e .[pdf-reading] -
5启动 AIlice
启动后按提示输入 api-key,再访问它提供的网页对话界面。
ailice --contextWindowRatio=0.2 -
6查看参数说明
列出所有命令行参数的默认值,也可在 config.json 中修改对应项。
ailice --help -
7Docker 沙箱运行
先构建镜像再运行容器,映射 5000 端口,仅监听本机地址。
docker build -t ailice . docker run -it -p 127.0.0.1:5000:5000 --name ailice ailice --expose=1 --contextWindowRatio=0.2
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
api-key | 是 | LLM 服务密钥,首次运行会提示输入,也可在 config.json 修改 | sk-xxxxxxxx |
modelID | 否 | 指定统一使用的模型,留空则使用 agentModelConfig 中各代理配置 | anthropic:claude-sonnet-4-20250514 |
contextWindowRatio | 否 | 构造提示长度上限占 LLM 上下文窗口的比例,默认 0.6 | 0.2 |
quantization | 否 | 量化选项,可选 4bit 或 8bit,默认不量化 | 8bit |
speechOn | 否 | 是否开启语音对话,默认关闭 | 1 |
prompt | 否 | 指定要执行的代理类型,默认 main | researcher |
如何确认成功
启动后用浏览器打开它提供的网页,出现对话界面即表示成功。
常见问题
Q:运行时速度很慢怎么办?
A:可能是记忆模块的嵌入模型在 CPU 上计算,可执行 ailice_turbo 安装 GPU 加速。
Q:首次运行需要做什么?
A:第一次运行会提示输入 api-key,也可直接编辑 config.json 修改密钥。
Q:首次用开源 LLM 卡很久正常吗?
A:正常,需要下载模型权重,请预留足够时间和磁盘空间。
Q:开启语音后启动很慢?
A:首次开启 speechOn 时后台下载语音识别与 TTS 模型权重,需等待。
Q:如何改参数默认值?
A:用 ailice --help 查看参数,再修改 config.json 中对应参数自定义默认值。
注意事项
- 官方声明暂无发行任何加密货币代币,请警惕诈骗。
- 安装过多可选功能会增加依赖冲突风险,建议只装必需部分。
- Docker 沙箱的 GUI 支持仅限 Linux,Windows 和 macOS 需特殊配置。
- 使用 LM Studio 等推理框架可让有限硬件支持更大模型,更适合普通用户。
核心亮点
- 自主任务规划:能自动拆解复杂目标为多步执行计划,无需人工逐步引导
- 动态工具调用:内置代码执行、文件操作、网络搜索等能力,可灵活组合使用
- 自我纠错机制:执行中遇到错误会自动反思并调整策略,提高任务成功率
不足之处
- 文档/社区待观察
- 复杂任务稳定性可能受限于底层模型能力,需进一步验证
适用场景
- 自动化编程:让 AI 独立完成代码编写、调试和运行
- 数据分析:自动处理数据文件、生成统计报告
- 日常办公:安排日程、整理文档、检索信息等杂务
替代项目
AutoGPT、BabyAGI、MetaGPT
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