AIlice 是一款完全自主的通用型人工智慧代理,設計靈感源自 JARVIS,並由開源大型語言模型驅動。它在主題研究、編程、系統管理及複雜混合任務方面表現卓越。配備語音互動、多模態支援及無縫整合 GPT-4 的功能,AIlice 提供全方位的 AI 助手體驗。針對本地與雲端部署進行優化,是開發者與研究人員尋求智慧型、自我進化 AI 工具的理想選擇。
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發布日期:
2024-09-08
建立日期:
2025-05-03
最後修改:
2025-05-03
發布日期:
2024-09-08
建立日期:
2025-05-03
最後修改:
2025-05-03
AIlice是一款完全自主的通用型AI代理,設計為獨立運作的人工智慧助手,類似於JARVIS。它以大型語言模型(LLM)為核心處理器,能執行主題研究、編程、系統管理、文獻回顧及複雜混合型任務。AIlice旨在實現自我進化,讓AI代理能自主構建功能擴展與新型代理。
AIlice最適合需要AI助手協助編程、數據分析與研究工作的開發者、研究人員及科技愛好者。同時也適用於系統管理、內容創作和教育領域中需要進階自動化與AI驅動解決方案的專業人士。具備技術背景或願意探索AI工具的使用者將能從中獲得最大效益。
git clone https://github.com/myshell-ai/AIlice.git
pip install -e .
ailice_web --modelID=anthropic:claude-3-5-sonnet-20241022
AIlice適用於需要AI驅動自動化的環境,如軟體開發、學術研究與系統管理。在編程輔助、數據收集、文件分析與多模態任務等情境表現優異。AIlice可在本地或雲端環境運行,只要硬體符合需求(如本地執行LLM需GPU),無論個人或專業用途都能靈活應用。
AIlice 是一款完全自主的通用型 AI 代理,設計理念類似 JARVIS。它作為獨立運作的 AI 助手,能夠執行主題研究、編程、系統管理、文獻回顧及複雜的混合型任務。AIlice 以大型語言模型(LLM)為核心處理器,在日常事務與專業功能方面均展現出色能力。
AIlice 作為全自主代理的突出特點在於其語音互動、多模態支援與自我擴展等高階功能。不同於多數 AI 助手,AIlice 既能使用開源模型本地運行,也支援 GPT-4 等商業模型。其獨特的「交互式代理呼叫樹」(IACT)架構能實現複雜任務分解與多代理協作。
若使用本地 LLM 運作,AIlice 至少需要兩張 RTX 4090 顯示卡(48GB 顯存)才能有效運行 700 億以上參數的模型。若不使用本地 LLM,硬體需求極低。最佳運行環境為 Ubuntu 系統,MacOS 可兼容,Windows 用戶需使用 Docker 或 WSL。網路功能需搭配 Chrome 瀏覽器。
可以,AIlice 擅長編程任務,能作為具備高階自動化能力的全能程式設計師。它能撰寫、執行與除錯程式碼,部署網站,管理系統,甚至使用 cadquery 等套件創建 3D 模型。該代理特別擅長 Python 編程,並能透過多代理架構處理複雜專案。
是的,AIlice 搭載由 ChatTTS 驅動的語音對話功能。用戶可透過 --speechOn 參數啟用語音對話,並自訂語音風格。此功能已超越實驗階段,具備實用性,可根據資源選擇在 CPU 或 CUDA 設備上運行文字轉語音。
安裝只需簡單指令:git clone 儲存庫後,進入目錄執行 pip install -e ..。快速設定可使用 'ailice_web' 搭配偏好模型。詳細安裝選項包含安全性的 Docker 容器,並設有網路存取端口映射。首次設定可能需要配置 API 金鑰與下載模型權重。
AIlice 表現最佳的是 Claude-3-5-sonnet 或 Qwen-2.5-72B-instruct 模型。開源選項推薦 Qwen-2.5-72B-instruct 與 DeepSeek-V3。系統透過前綴識別不同模型(如 "oai:" 代表 OpenAI,"hf:" 代表 HuggingFace),並可透過修改 config.json 新增模型支援。
可以,AIlice 具備進階網路瀏覽與研究能力。能搜尋學術論文、下載資源並編寫研究報告。若需頻繁使用 Google 搜索,用戶可配置 Custom Search JSON API。該代理擅長主題研究、資訊收集,甚至能透過自動化流程建立資料集。
AIlice 運用「交互式代理呼叫樹」(IACT)架構將複雜任務分解為可由專業代理處理的子任務。用戶可隨時中斷並引導流程。系統會保留跨步驟的對話歷史與上下文,允許任務執行期間進行迭代優化與錯誤修正。
AIlice 設計具備自我演化能力,可自主建構功能擴展與新型代理。雖然完整自我擴展是未來目標,現階段已實現動態模組載入,並具備代理理解與修改自身程式碼的潛力。系統架構最大限度減少限制,以利未來實現自我改進功能。
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