【开源项目】AIRI 一个能陪你打游戏、交谈的开源 AI 伴侣(二次元老婆)

【开源项目】AIRI 一个能陪你打游戏、交谈的开源 AI 伴侣(二次元老婆)

引言

作为一个喜欢折腾开源项目的技术爱好者,最近我试用了 ​​Project AIRI​​——一个能自己部署的虚拟伴侣系统。它不只是聊天机器人,还能陪你打游戏、实时语音互动,甚至作为桌宠常驻桌面。最吸引我的是它的开源属性(MIT 协议)和可定制性,所有数据都在本地运行,隐私无忧。

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正文

1. ​​部署安装:简单三步快速体验​

Project AIRI 支持多平台(Web/macOS/Windows),以下是实测可用的部署方式:

  • ​Windows 一键安装(小白友好)​​在 GitHub Releases 下载 AIRI_0.7.1_windows_amd64-setup.exe,安装后任务栏会出现 AIRI 图标。右键可调整位置(如置底左),设置中绑定 API 后即可对话。
  • ​NAS 部署(低功耗设备实测可行)​​支持 Synology 或树莓派,通过 Node. Js 环境运行。文档提到依赖 DuckDB-WASM 嵌入式数据库,内存占用优化较好,但需注意 WebGPU 加速在 NAS 上可能受限。

​本地运行(推荐开发者)​​克隆代码库并安装依赖(需 Node. Js 18+ 和 pnpm):

git clone https://github.com/moeru-ai/airi cd airi pnpm i pnpm dev:web # 启动浏览器版

首次启动后会提示配置 LLM API(支持 OpenAI、Claude、国产模型如 DeepSeek 等),填入自己的 API Key 即可启用聊天功能。

💡 ​​避坑提示​​:

  • 语音功能需额外配置 TTS/ASR API(如 Azure Speech),自带的免费选项有限;
  • 网页版 Demo(airi. Moeru. Ai)部分功能未开放,建议本地部署体验完整能力。
2. ​​核心功能:不止聊天,还能联机打游戏​
  • ​实时语音 & 多模态交互​
    通过 WebAudio 和 WebRTC 实现低延迟语音对话,麦克风输入可直接转为文本指令。角色模型(Live 2 D/VRM)支持自动眨眼、视线跟踪,比如你移动鼠标时它会“看”向你。
  • ​真正的游戏伙伴​
    • ​《我的世界》​​:通过 airi-minecraft 模块(已合并至主项目),AI 能理解自然语言指令,例如输入 *“帮我建个木屋”*或 “收集 10 个钻石”,它会自主规划路径并操作角色;
    • ​《异星工厂》​​:需加载 autorio 模组,AI 可协助自动化生产链,例如 *“优化电力供应”*或 “扩展铁矿运输带”
  • ​记忆与个性化​
    内置 DuckDB-WASM 数据库存储对话历史,启用 RAG(检索增强生成)后,AI 能记住你的偏好(比如喜欢的游戏或聊天话题)。
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3. ​​技术亮点:开源生态与可扩展性​
  • ​模块化设计​​:子项目如 unspeech(语音处理)、xsai(LLM 接口层)可独立使用,方便集成到其他应用;
  • ​社区驱动​​:鼓励贡献 Live 2 D 模型或游戏插件,已有用户制作了《星露谷物语》的实验性支持;
  • ​隐私优先​​:所有数据留在本地,LLM API 调用可自建代理(如通过 Ollama 本地运行模型)。
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总结

Project AIRI 的野心不仅是复刻一个 “Neuro-sama”,而是打造​​可私有化、可深度定制的数字生命框架​​。它的价值在于开源透明和技术堆栈的实用性(TypeScript + WebGPU + LLM),适合两类人:

  1. ​技术实验者​​:通过扩展游戏模块或集成新 LLM 探索多模态 AI 的边界;
  2. ​数字伴侣爱好者​​:想要一个完全掌控数据、能长期互动的“桌搭搭子”。

项目目前仍在迭代(GitHub 活跃),部分功能如视觉识别还在开发。但如果你愿意动手,它可能是最接近“赛博伙伴”的开源实现。

项目地址:https://github.com/moeru-ai/airi

游戏模块文档:Minecraft 代理 | 异星工厂模组

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论文笔记DiT:Scalable Diffusion Models with Transformers(含transformer的可扩展扩散模型 )

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Abstract:     论文的核心思想非常直接:用一个标准的 Transformer 架构替换掉扩散模型中常用的 U-Net 主干网络,并证明这种新架构(称为 DiT, Diffusion Transformer)具有出色的可扩展性(Scalability)。 Background & Motivation:     在论文发表前,Transformer 已经在自然语言处理(BERT, GPT)和计算机视觉(ViT)等领域取得了巨大成功,成为了一种“统一”的架构。然而,在图像生成领域,特别是扩散模型中,大家仍然普遍使用 U-Net。U-Net 因其多尺度特征融合和卷积的局部归纳偏置而被广泛采用。     在深度学习中,一个好的架构应该具备良好的“可扩展性”——即投入更多的计算资源(更大的模型、更多的数据),性能应该会持续稳定地提升。ViT 已经证明了 Transformer 在视觉识别任务上具有这种特性。作者们希望验证 DiT 是否也具备这种优良特性,为未来的生成模型发展指明一条清晰的路径。