前言
在人工智能技术快速发展的今天，构建本地 AI 对话机器人已成为开发者和技术爱好者的热门选择。使用 Trae 可以高效地实现这一目标，确保数据隐私和响应速度。本文将详细介绍如何利用 Trae 搭建本地 AI 对话机器人，涵盖环境配置、模型加载、对话逻辑实现以及优化技巧，帮助读者从零开始构建一个功能完整的 AI 助手。
本地化 AI 对话机器人的优势在于完全离线运行，避免网络延迟和数据泄露风险，同时支持自定义训练模型以适应特定场景需求。无论是用于个人助理、客服系统，还是智能家居控制，Trae 都能提供灵活的解决方案。
获取 API 相关信息
登录模型服务平台控制台，如果你是新人的话需要进行注册操作，输入你相关的信息就能进行注册成功。
在平台顶部导航栏可以看到 模型服务，点击进入模型广场。
来到模型广场可以看到很多的 AI 模型，比如就有我们的 Kimi K2 模型。
点击进去可以看到 Kimi K2 模型的相关信息，我们将模型的 ID 进行复制，等会儿我们是要用到的。
/maas/kimi/Kimi-K2-Instruct
并且这里还具有在线体验的功能，生成回答速度快。
这里还有详细的 API 调用方法，我们这里使用 Python 进行调用，这里可以看到我们框出来的两个变量，等调用的时候我们是需要进行更改的，model 我们填写 /maas/kimi/Kimi-K2-Instruct。
API 我们在模型服务平台首页的 API 创建页就能进行生成。
示例代码如下：
from openai import OpenAI
# 构造 client
client = OpenAI(
api_key="sk-xxxxxxxxxxx", # APIKey
base_url="https://api.example.com/v1", # 替换为实际服务商地址
)
stream = True # 流式
chat_completion = client.chat.completions.create(
model="/maas/kimi/Kimi-K2-Instruct",
messages=[
{
"role": "user",
"content": "你是谁",
}
],
stream=stream,
)
if stream:
for chunk in chat_completion:
# 打印思维链内容
if hasattr(chunk.choices[0].delta, 'reasoning_content'):
print(f"{chunk.choices[0].delta.reasoning_content}")
# 打印模型最终返回的 content
if (chunk.choices[].delta, ):
chunk.choices[].delta.content (chunk.choices[].delta.content) != :
(chunk.choices[].delta.content)
:
result = chat_completion.choices[].message.content
