LLMUnity

在 Unity 里拖拽几下,就能让 NPC 开口聊大模型。

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 195 🐛 待处理 29 👀 关注 26
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 1735
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,基于Apache-2.0许可证,可免费使用和修改,无付费版本。

项目预览

LLMUnity 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undreamai
官网地址https://undream.ai
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,基于Apache-2.0许可证,可免费使用和修改,无付费版本。
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Apache-2.0
主要语言C#
技术栈/模型ai,character,chat,chatbot,conversational-ai,dialogue,game-development,gamedev,generative-ai,llama,llama-cpp,llm,npc,rag,unity,unity2d,unity3d
GitHub 星标★ 1735
上线时间2023-12-27 00:00:00
代码更新2026-04-29
仓库体积22.2 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

LLMUnity 是一个让开发者能在 Unity 引擎中轻松集成大语言模型(LLM)的开源插件。它解决了游戏开发中为 NPC(非玩家角色)赋予智能对话能力的痛点,让角色能像真人一样与玩家自由交流。其核心能力包括:支持在本地或远程运行多种主流 LLM(如 Llama、GPT 等),提供开箱即用的对话 UI 和 NPC 组件,内置 RAG(检索增强生成)支持,让角色能基于特定知识库回答问题。开发者无需深入了解 AI 底层细节,通过拖拽组件即可快速创建智能 NPC、任务引导员或游戏内助手。项目基于 llama-cpp 实现高效推理,并针对 Unity 的渲染和交互流程做了优化,适合独立游戏开发者、游戏工作室以及交互叙事创作者使用。

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 ★ 1735

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度:入门 约 15 分钟 部署方式:库/依赖 7 步

环境要求

  • 已安装 Unity 引擎,并能打开/创建 Unity 项目
  • 下载默认模型需要网络连接和数 GB 磁盘空间(模型约 GB 级)
  • 本地推理需要足够内存;可通过 numGPULayers 把模型层卸载到 GPU
  • Android 构建需在 Player Settings 中指定 IL2CPP 脚本后端和 ARM64 目标架构
  • iOS 可直接使用默认 Player 设置构建

安装与启动步骤

  1. 1打开包管理器

    在 Unity 编辑器中打开 Window > Package Manager,准备安装 LLM for Unity 包。

  2. 2从 Asset Store 安装

    打开 LLM for Unity 资源页点击 Add to My Assets,在 Package Manager 下拉选择 Packages: My Assets,下载后 Import。

  3. 3或从 Git URL 安装

    在 Package Manager 点击 + 按钮,选择 Add package from git URL,填入仓库地址 https://github.com/undreamai/LLMUnity.git 后点击 Add。

  4. 4创建 LLM 对象

    在场景中新建一个空 GameObject,在 Inspector 点击 Add Component 并选择 LLM 脚本。

  5. 5下载或加载模型

    在 LLM 组件上点击 Download Model 下载默认模型(约 GB 级),或用 Load model 加载自己的 .gguf 模型。

  6. 6配置移动端构建

    如需发布 Android:在 Edit > Project Settings 的 Player > Other Settings 中选择 IL2CPP 与 ARM64;移动端建议使用 1-2B 的 Tiny 模型。

  7. 7启用移动端模型下载

    开启 Download on Build 选项,让 App 首次启动时下载模型,可用 await LLM.WaitUntilModelSetup() 等待下载完成。

    await LLM.WaitUntilModelSetup();

关键配置

配置项必填说明示例
model是指定使用的 .gguf 模型文件名,需已下载或加载到模型管理器Qwen3-4B-Q4_K_M.gguf
systemPrompt否设定角色的系统提示词,决定 AI 的角色设定A chat between a curious human and an artificial intelligenc
assistantRole否助手在对话中的显示名称AI
userRole否玩家在对话中的显示名称Human
save否聊天历史保存的文件名或相对路径,存于 persistentDataPathAICharacter1.json
numGPULayers否卸载到 GPU 的模型层数,用于启用 GPU 加速10

如何确认成功

在 Unity 中运行场景,模型下载/加载成功且 LLM 能正常返回回复即表示集成成功;可调用 Warmup 确认就绪。

常见问题

Q:安装完成后怎么开始使用?

A:通过 Add Component 给 GameObject 添加 LLM 脚本并下载模型即可开始;也可用代码 AddComponent<LLM>() 和 AddComponent<LLMAgent>() 动态创建。

Q:手机端能跑多大的模型?

A:移动端建议使用 1-2B 参数的 Tiny 模型,更大的模型通常因硬件受限无法运行。

Q:如何让模型只输出 JSON 等固定格式?

A:使用 grammar:在 LLMAgent 的 Grammar 字段填写语法,或用 Load Grammar 加载 gbnf/json schema 文件,例如 json.gbnf。

Q:Android 构建需要注意什么?

A:必须在 Player Settings 中指定 IL2CPP 脚本后端和 ARM64 目标架构,否则无法正常运行。

Q:聊天记录怎么保存和恢复?

A:设置 LLMAgent 的 Save 参数为文件名,可用 SaveHistory() 与 LoadHistory() 手动保存和加载,文件为 json 格式。

注意事项

  • README 只提供 Unity 编辑器内的安装方式(Asset Store 或 Package Manager 的 git URL),没有命令行安装步骤。
  • 默认模型体积约 GB 级,下载和推理需要预留磁盘空间与内存。
  • 自定义 .gguf 模型可通过 Load model 按钮加载,也可直接复制到 StreamingAssets 文件夹。
  • 远程服务器方式的说明在 README 节选中未完整给出,需查阅完整文档。

核心亮点

  • 本地推理支持,无需额外服务器,数据隐私有保障
  • 提供现成对话 UI 和 NPC 组件,接入门槛低
  • 内置 RAG 能力,可让角色基于自定义知识库回答

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 本地推理对设备性能有一定要求,移动端体验需优化

适用场景

  • 游戏内 NPC 智能对话与任务引导
  • 交互式剧情或虚拟角色扮演体验
  • 游戏内新手教程或客服问答助手

替代项目

Inworld AI、Convai、NPC Studio

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