AIVA

AIVA（人工智能虚拟助手）：面向开发者的通用型虚拟助手。https://kengz.github.io/aiva-doc/

本项目正在扩展中——旨在构建一个用于知识编码的【上下文图谱知识库】。更多详情请参阅【路线图】。

它是一种“机器人泛化”解决方案：您可以实现任何功能，与主流AI工具集成，在多个平台上部署，并使用多种编程语言进行开发。

AIVA 的特点	详情
通用性	可作为应用界面、AI助手，用途广泛！
跨平台	可同时部署于 Slack、Telegram、Facebook 或其他任何 hubot适配器
多语言支持	使用 SocketIO 实现 Node.js、Python、Ruby 等语言之间的跨语言交互。
内置AI工具（自v4起未预装）	Tensorflow、SkFlow、Scikit、Pandas、Indico.ml、spaCy、Watson、Google API等
可扩展性强	基于 Hubot 进行扩展，可添加自定义模块！
功能强大、易于使用	请查看【设置】和【功能】部分以了解更多信息。

例如，假设您为 AIVA 开发了一个待办事项列表功能，该功能用 Node.js 编写，并利用了 Python 的 NLP 和 ML 技术。如果您之前在桌面端的 Slack 上设置了待办事项列表，那么现在也可以通过手机上的 Telegram 或 Facebook 访问它。

AIVA 中的 Deepdream 示例（v3.2.1 版本），仅用了几个小时就完成了 Deepdream 模块的开发，并在几分钟内将其部署到 AIVA 中。它可以同时在 Fb 和 Telegram 上运行：

我们发现许多人在构建机器人上花费了大量时间，而忽略了真正想要实现的目标。仅仅让一个机器人正常运行就需要投入大量的精力。此外，大多数机器人往往局限于单一语言、单一平台，且缺乏 AI 能力。

既然可以拥有这一切，为什么还要受限呢？既然可以打造一个能够接入所有平台、支持多种语言的机器人，为什么还要分别开发多个机器人呢？

AIVA 的诞生正是为了解决这些问题——我们承担了繁重的工作，为您构建一个开箱即用的机器人；它具有通用性、多语言支持、跨平台特性，并经过稳健的设计与测试，完全符合您的需求。

AIVA 为您提供强大的机器人工具，节省您从零开始构建的时间，让您专注于真正想做的事情。此外，借助 AIVA 的多适配器功能(Slack、Telegram、Fb)，您可以实现 一次开发，处处运行。

安装

1. 克隆此仓库以便日后拉取最新版本：

   

2. 克隆 您自己的分支仓库：

git clone https://github.com/YOURUSERNAME/aiva.git

要将 AIVA 的最新版本同步到您的分支：

git remote add upstream https://github.com/kengz/aiva.git
git fetch upstream
git merge upstream/master

设置

以下命令会执行 bin/setup && bin/copy-config && npm install：

npm run setup

然后编辑 config/ 目录下的文件：default.json（开发环境）、production.json（生产环境，可选）、db.json（MySQL数据库配置）。

该命令会通过 bin/install && npm install 安装依赖项，并为 AIVA 的运行准备数据库。所需的依赖项非常少：nodejs>=6、python3 和 mysql。

完整的依赖列表请参阅 bin/install 文件，您也可以根据需要进行自定义。此过程与 CircleCI 在 circle.yml 中的构建流程相同。

Docker。我们还提供 Docker 镜像 kengz/aiva。除了多一层 Docker 层之外，其运行方式与上述步骤相同。更多详情请参阅【Docker安装】部分。

运行

npm start # 以开发模式运行 'aivadev'

# 添加标志以切换不同模式
npm start --debug # 启用调试日志
npm start production # 以生产模式运行 'aiva'

更多选项请参阅【命令】部分。这将启动 AIVA，默认使用 hubot 适配器：Slack、Telegram、Facebook（仅在启用时）。如需连接其他聊天平台，请参阅【适配器】部分。

AIVA 在 Slack、Telegram 和 Facebook 上打招呼、翻译并运行深度神经网络：

如需帮助，请参阅【设置提示】部分。

旧版发布

AIVA 在 v2 版本中曾被称为 Jarvis。目前该版本已弃用，但如果您需要参考 Jarvis 的相关内容，可以执行 git checkout tags/v2.0，或查看 发布页面。

AIVA v3 最后一次发布是在 v3.2.1，该版本功能齐全，但体积较大。我们现已停止维护此版本，转而推出更轻量、更便于开发者使用且更具扩展性的新版本。

路线图

• 内置图谱大脑，用于临时知识编码，采用 CGKB 和 HTMI
• 内置 NLP 意图解析引擎

贡献

我们非常欢迎您的贡献，共同使 AIVA 更加完善，惠及所有开发者。我们主要关注通用性和基础性工作，例如为新语言添加客户端、改进 NLP 功能、增加实用的通用模块，或添加 Skype、Twilio 等更多适配器。

AIVA 快速上手指南

AIVA (A.I. Virtual Assistant) 是一个面向开发者的通用型虚拟助手框架。它基于 Hubot 构建，支持跨平台部署（Slack, Telegram, Facebook 等）和多语言交互（Node.js, Python, Ruby 等），并易于集成 TensorFlow、spaCy 等主流 AI 工具。

环境准备

在开始之前，请确保您的系统满足以下最低要求：

• 操作系统: Linux, macOS 或 Windows (推荐 Linux/macOS)
• Node.js: 版本 >= 6
• Python: 版本 3.x
• 数据库: MySQL
• 其他: Git

注意：虽然项目支持 Docker 部署，但本指南主要介绍原生安装方式。如需使用 Docker，可参考官方镜像 kengz/aiva。

安装步骤

1. 克隆项目

首先 Fork 该项目以便后续同步更新，然后克隆您的仓库到本地：

git clone https://github.com/YOURUSERNAME/aiva.git
cd aiva

(可选) 同步上游最新代码：

git remote add upstream https://github.com/kengz/aiva.git
git fetch upstream
git merge upstream/master

2. 初始化与依赖安装

运行官方提供的设置脚本，该命令会自动执行配置复制和依赖安装：

npm run setup

此命令内部会执行 bin/setup && bin/copy-config && npm install，并准备数据库环境。

3. 配置调整

安装完成后，编辑 config/ 目录下的配置文件以适配您的环境：

• default.json: 开发环境配置
• production.json: 生产环境配置（可选）
• db.json: MySQL 数据库连接配置

基本使用

启动服务

使用以下命令在开发模式下启动 AIVA（默认加载 Slack, Telegram, Facebook 适配器，需先在配置文件中填入对应的 Token）：

npm start

常用运行模式

• 开启调试日志：

  npm start --debug
  

• 生产环境运行：

  npm start production
  

启动成功后，AIVA 将根据配置的适配器连接到相应的聊天平台。您可以在聊天窗口中尝试发送消息，AIVA 将响应问候、翻译请求或执行预设的 AI 任务（如深度学习模块）。

提示：具体的命令列表和适配器连接详情，请参阅官方文档中的 Commands 和 Adapters 章节。