GAIA：面向AMD Ryzen AI的AI智能体框架

GAIA 是 AMD 开源的框架，用于构建在 AMD Ryzen AI 硬件上 100% 本地运行 的智能 AI 智能体。保护您的数据隐私，无需支付云端费用，并可在气隙环境中部署——所有这些都得益于硬件加速性能。

开始使用 →

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为什么选择 GAIA？

特性	描述
100% 本地	所有数据均保留在您的设备上——非常适合敏感工作负载和气隙部署
零云端成本	无 API 费用、无使用限制、无订阅——无限量 AI 使用无需额外费用
隐私优先	符合 HIPAA 和 GDPR 标准——非常适合医疗、金融和企业级应用
Ryzen AI 优化	利用 AMD Ryzen AI 处理器上的 NPU + iGPU 进行硬件加速推理

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构建您的第一个智能体

from gaia.agents.base.agent import Agent
from gaia.agents.base.tools import tool

class MyAgent(Agent):
    """一个带有自定义工具的简单智能体。"""

    def _get_system_prompt(self) -> str:
        return "您是一位乐于助人的助手。"

    def _register_tools(self):
        @tool
        def get_weather(city: str) -> dict:
            """获取某个城市的天气信息。"""
            return {"city": city, "temperature": 72, "conditions": "晴朗"}

agent = MyAgent()
result = agent.process_query("奥斯汀的天气如何？")
print(result)

查看完整快速入门指南 →

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核心功能

• 智能体框架 — 基础类，具备工具编排、状态管理和错误恢复功能
• RAG 系统 — 文档索引与语义搜索，用于问答任务
• 语音集成 — Whisper ASR + Kokoro TTS，实现语音交互
• 视觉模型 — 使用 Qwen3-VL-4B 从图像中提取文本
• 插件系统 — 通过 PyPI 分发智能体，支持自动发现
• Web UI 打包 — 为您的智能体生成现代化界面

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C++ 框架

GAIA 基础智能体框架的 C++17 版本已在 cpp/ 中提供。它实现了相同的智能体循环、工具注册表和 MCP 客户端接口，且无需任何 Python 依赖——非常适合嵌入原生应用程序或资源受限环境。

#include <gaia/agent.h>

class MyAgent : public gaia::Agent {
protected:
    std::string getSystemPrompt() const override {
        return "您是一位乐于助人的助手。";
    }
};

C++ 构建与使用说明 →

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快速安装

pip install amd-gaia

有关包括 Lemonade Server 在内的完整设置说明，请参阅 快速入门指南。

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系统要求

要求	最低配置	推荐配置
处理器	AMD Ryzen AI 300 系列	AMD Ryzen AI Max+ 395
操作系统	Windows 11、Linux	-
内存	16GB	64GB

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文档

• 快速入门 — 10 分钟内构建您的第一个智能体
• SDK 参考 — 完整的 API 文档
• 指南 — 聊天、语音、RAG 等
• 常见问题解答 — 常见问题解答

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发布记录

请访问文档网站查看完整的 发布说明，或浏览 GitHub 发布页面。

发布流程

要发布新版本（例如 v0.17.0），请创建一个包含以下 3 个文件更新的发布 PR：

#	文件	修改内容
1	src/gaia/version.py	设置 __version__ = "0.17.0"
2	docs/releases/v0.17.0.mdx	创建发布说明（请参考 格式指南）
3	docs/docs.json	(a) 将 "releases/v0.17.0" 添加到 Releases 标签页数组中，(b) 更新导航栏标签为 "v0.17.0 · Lemonade X.Y.Z"

然后合并并打标签：

git tag v0.17.0 && git push origin v0.17.0

CI 会验证这三个文件是否与标签一致，随后才会发布到 GitHub Releases 和 PyPI。

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贡献

我们欢迎各位贡献！详情请参阅我们的 贡献指南。

• 使用 GAIA 作为依赖项，在您自己的仓库中构建智能体
• 改进框架——查看 GitHub Issues 以了解当前待办事项
• 补充文档——示例、教程和指南

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联系方式

• 邮箱: gaia@amd.com
• Discord: 加入我们的社区
• 问题反馈: GitHub Issues

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许可证

MIT 许可证

版权所有 © 2024–2025 Advanced Micro Devices, Inc. 保留所有权利。 SPDX 许可标识符：MIT

GAIA 快速上手指南

GAIA 是 AMD 推出的开源 AI 智能体框架，专为 AMD Ryzen AI 硬件优化。它支持在本地运行 100% 私有的 AI 应用，利用 NPU 和 iGPU 进行硬件加速推理，无需云端依赖，适合对数据隐私要求极高的场景。

环境准备

在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：

系统要求

组件	最低要求	推荐配置
处理器	AMD Ryzen AI 300 系列	AMD Ryzen AI Max+ 395
操作系统	Windows 11 或 Linux	-
内存 (RAM)	16 GB	64 GB
Python 版本	Python 3.10 或更高	-

前置依赖

• 确保已安装支持 AMD Ryzen AI 的驱动程序及运行时环境（通常随官方驱动安装包提供）。
• 建议配置好 Python 虚拟环境以避免依赖冲突。

安装步骤

使用 pip 直接安装 GAIA 核心库：

pip install amd-gaia

提示：完整的部署可能还需要配置 Lemonade Server 以支持模型服务。详细的环境搭建（包括国内网络优化建议）请参考官方 快速入门指南。

基本使用

以下是一个最简单的示例，展示如何定义一个带有自定义工具的智能体并处理查询：

from gaia.agents.base.agent import Agent
from gaia.agents.base.tools import tool

class MyAgent(Agent):
    """一个带有自定义工具的简单智能体。"""

    def _get_system_prompt(self) -> str:
        return "You are a helpful assistant."

    def _register_tools(self):
        @tool
        def get_weather(city: str) -> dict:
            """获取城市天气。"""
            return {"city": city, "temperature": 72, "conditions": "Sunny"}

# 实例化智能体
agent = MyAgent()

# 处理查询
result = agent.process_query("What's the weather in Austin?")
print(result)

运行上述代码后，GAIA 将自动调用注册的 get_weather 工具来回答关于天气的问题，所有推理过程均在本地 AMD Ryzen AI 硬件上完成。

更多高级功能（如 RAG 检索增强、语音交互、视觉模型集成等）请参阅官方 SDK 文档。