agnai

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718 136 简单 1 次阅读 2天前AGPL-3.0Agent开发框架图像语言模型
AI 解读 由 AI 自动生成,仅供参考

Agnai 是一个支持多用户、多机器人互动的开源角色扮演聊天平台,让你能与虚构角色进行沉浸式对话。它解决了现有工具往往局限于单人单聊、难以扩展或缺乏个性化设置的痛点,为构建复杂的群聊场景和定制化角色体验提供了灵活方案。

无论是希望搭建私有化角色扮演社区的开发者,还是想探索不同大模型在叙事创作中表现的研究人员,亦或是单纯喜爱与虚拟角色互动的普通用户,都能从中受益。Agnai 不仅兼容 OpenAI、Claude、Kobold 等十余种主流 AI 服务,还支持 W++、Boostyle 等多种角色设定格式,让用户自由切换心仪的模型与风格。

其独特亮点在于强大的可扩展架构:支持长期记忆、知识库嵌入(如维基百科和 PDF)、自动生成角色及第三方绘图集成;同时提供多租户管理、用户订阅系统及细粒度的权限控制。若未配置数据库,它也能以“访客模式”运行,数据暂存于本地浏览器,极大降低了上手门槛。通过 Docker 或 NPM 即可快速部署,配合灵活的配置文件,轻松满足从个人娱乐到小型社区运营的各种需求。

使用场景

一个独立游戏开发团队正在构建一款拥有多角色互动剧情的文字冒险游戏,需要频繁测试不同 AI 模型下角色对话的连贯性与个性化表现。

没有 agnai 时

  • 开发者必须在多个不同的 AI 服务平台间手动切换账号和界面,无法在一个统一环境中对比 Kobold、OpenAI 或 Claude 的输出效果。
  • 测试多人剧情线时,缺乏原生支持的多用户多机器人会话功能,只能靠开多个浏览器窗口模拟,数据无法持久化且极易混乱。
  • 角色设定(如 W++ 或 Boostyle 格式)需要针对每个平台单独调整,重复劳动严重,且难以管理长期的世界观记忆(Lore books)。
  • 团队成员无法共享统一的测试环境和角色配置,导致反馈标准不一,协作效率低下。
  • 想要实现长期记忆或嵌入维基百科背景知识时,需要自行编写复杂的后端代码对接数据库,开发门槛极高。

使用 agnai 后

  • 团队通过 agnai 单一界面即可无缝切换并测试十余种主流 AI 服务,快速锁定最适合特定角色性格的模型。
  • 利用其原生的群组对话功能,多名测试人员可同时与多个游戏角色互动,所有聊天记录自动保存至 MongoDB,便于复盘剧情分支。
  • 支持多种角色卡格式一键导入,配合内置的记忆书和长期记忆管道,让角色在长对话中依然能准确记住世界观设定。
  • 借助多租户架构,每位成员拥有独立账号和预设配置,既保证了测试数据的隔离性,又实现了团队间的配置共享。
  • 无需编写额外代码,仅需开启 Pipeline 功能即可直接启用 PDF 文档嵌入和长期记忆,大幅降低了高级功能的实现成本。

agnai 通过提供统一、可扩展的多模型角色扮演平台,将游戏叙事测试的迭代周期从数天缩短至数小时。

运行环境要求

操作系统
  • Linux
  • macOS
  • Windows
GPU
  • 未说明 (该工具主要作为连接第三方 AI 服务的客户端运行,自身不强制要求本地 GPU
  • 若启用可选的 'Pipeline' 功能进行本地嵌入或生成,则依赖具体的后端实现,README 中未指定具体显卡需求)
内存

未说明

依赖
notes1. 核心运行环境为 Node.js,数据库 (MongoDB) 和缓存 (Redis) 为可选,缺失时将以‘仅限访客/匿名’模式运行,数据存储在浏览器本地。2. 支持通过 NPM 全局安装或 Docker 部署。3. 可选的 'Pipeline' 功能支持长期记忆及维基百科/PDF 嵌入,需额外运行 Python 服务。4. 开发推荐使用 VSCode 并配置 Prettier 和 Tailwind 插件。
python未说明 (项目使用 Node.js 运行,可选的 Pipeline 功能通过 Poetry 管理 Python 依赖,但未指定具体版本)
Node.js
MongoDB (可选)
Redis (可选)
pnpm v8
SolidJS
TailwindCSS
Poetry (用于可选的 Python 服务)
agnai hero image

快速开始

无神论者

使用您喜爱的 AI 服务,与个性化角色进行 AI 角色扮演聊天。

在线版本 | Discord

请访问在线版本:Agnai.chat

基于 PygmalionAI 的早期作品 Galatea-UI


快速入门

重要! MongoDB 和 Redis 是可选的!如果 MongoDB 不可用,Agnaistic 将以“仅访客”模式运行。

Agnaistic 已发布为 NPM 包,可以全局安装:

# 安装或更新:
npm install agnai -g
agnai

# 查看启动选项:
agnai help

# 带管道功能运行
agnai --pipeline

使用 NPM 包时,您的图片和 JSON 文件将存储在:HOME_FOLDER/.agnai
示例:
Linux:/home/sceuick/.agnai/
Mac:/Users/sceuick/.agnai
Windows:C:\Users\sceuick\.agnai

功能

  • 群组对话:多名用户与多个机器人互动
  • 多种 AI 服务:支持 Kobold、Novel、AI Horde、Goose、OpenAI、Claude、Replicate、OpenRouter、Mancer
  • 多种人格模板格式:W++、方括号格式 (SBF)、Boostyle、纯文本
  • 多租户:
    • 用户身份验证
    • 用户设置:选择使用的 AI 服务及个人设置
    • 用户生成预设
  • 订阅功能
  • 记忆/传说书籍
  • 使用 AI 生成角色
  • 使用第三方服务生成图片
  • 可选的管道功能
    • 长期记忆
    • 维基百科文章和 PDF 嵌入

手动运行

  1. 安装 Node.js
  2. 安装 MongoDB 可选
    • 数据库是可选的。如果没有数据库,Agnaistic 将以“仅匿名”模式运行。
    • “匿名”用户的数据会保存在浏览器的本地存储中。数据会“保留”,但无法在不同设备或浏览器之间共享。清除浏览器的应用程序数据/cookies 会删除这些数据。
  3. 下载项目:git clone https://github.com/agnaistic/agnai下载
  4. 在终端/控制台中进入克隆/解压后的文件夹:
    • npm run deps
      • 每次更新 AgnAI 时都执行此操作,以防万一。
      • 这将使用 pnpm v8 安装依赖项。
    • npm run build:all
    • 以监听模式构建并运行项目:
      • Mac/Linux:npm run start
      • Windows:npm run start:win
    • 以本地隧道模式构建并运行项目:
      • Mac/Linux:npm run start:public
      • Windows:npm run start:public:win

使用 Docker 运行

  1. 克隆项目
  2. 如果有 MongoDB:docker compose -p agnai -f self-host.docker-compose.yml up -d
  3. 如果没有 MongoDB:docker run -dt --restart=always -p 3001:3001 ghcr.io/agnaistic/agnaistic:latest
    • -dt 以分离模式运行容器
    • --restart=always 在启动时或服务器崩溃时自动重启
    • -p 3001:3001 暴露 3001 端口。可通过 http://localhost:3001 访问应用。

自托管设置

为了满足用户在应用层面针对特定需求所做的微调,我们提供了 settings.json 文件。
您可以在根目录下创建一个名为 settings.json 的文件,以在整个应用中应用一些更改。
如果您对应用有特殊需求,这里就是提出请求的地方。

我会努力在满足这些请求与避免代码库失控之间找到平衡。

适合在此处处理的请求示例:

  • 我希望为所有用户应用一个“默认记忆书”。
  • 我想使用不同于提供的结束标记集。
  • 我想禁用匿名访问。

settings.json

您可以复制或查看 template.settings.json 以了解所有可用设置的示例。更改生效后需要重启 Agnai。

当前支持的自定义设置:

  • baseEndTokens:向基础集合添加额外的响应结束标记。

针对开发者

推荐的开发工具

强烈建议使用 VSCode 并安装以下扩展:

  • Prettier - Code formatter:用于自动格式化
  • Tailwind CSS Intellisense:用于 Tailwind CSS 类的自动补全和智能提示
  • 并在 VSCode 的 settings.json 中添加 "editor.formatOnSave": true,以便使用 Prettier 自动格式化。

使用 pnpm start 时,Node.JS 服务器会使用 --inspect 参数运行。这意味着您可以使用各种 Inspector Clients 进行调试。

技术栈

该堆栈的重要组成部分包括:

启动

# 安装依赖项 - 拉取更改后务必运行此命令
> npm run deps

# 使用 Docker 启动 MongoDB
> npm run up

# 启动前端、后端和 Python 服务
# Mac/Linux
> npm start

# Windows
> npm run start:win

# 安装并运行 Pipeline API
# 如需,这将在运行 API 之前更新依赖项
> npm run model # 将 poetry 安装到虚拟环境中

# 使用单个命令运行所有内容:
> npm run start:all # Linux 和 OSX
> npm run start:all:win # Windows

此时,您应该能够在浏览器中访问 http://localhost:3001 来查看界面。

您还可以尝试通过热重载访问前端:http://localhost:1234

推荐的开发者工具

  • Redux Dev Tools
    • 前端应用状态已连接到 Chrome 扩展“Redux Dev Tools”。
  • NodeJS 调试器
    • pnpm start 脚本使用 --inspect 标志启动 NodeJS API
    • 可以使用 VSCode 的默认启动任务(F5)进行附加
    • 或前往 chrome://inspect 使用调试器
  • 使用 Poetry 管理 Python 依赖项 - https://python-poetry.org/docs/cli
    • .model/bin/poetry [...args]

格式与类型检查

该项目使用 ESLint 进行代码检查,Prettier 强制执行代码风格,TypeScript 用于检查类型错误。在提交 PR 时,请确保不会引入任何新的错误,方法是运行:

# 自动修复任何样式问题
$ pnpm run format:fix

# 运行 TypeScript 编译器,显示所有类型错误
$ pnpm run typecheck

该项目已在 BrowserStack 上进行了测试。

常见问题

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