建议配置:
普通中高配 PC(使用 LLM 服务商的情况)
64GB+ VRAM(打算本地运行 LLM,GPU 加速 VecDB,PDF 转换模型,语音对话的情况)
建议环境:
Ubuntu 20.04+
Anaconda
Python 3.9-3.12
LLM: 所有与 openai api 兼容(基本上就是全部了,你可以用 litellm 来把漏网之鱼转换到 openai api)的 LLM 提供商/本地推理服务均可接入.
对于不打算玩硬核本地运行的玩家,你需要一个 API key,推荐 openrouter. 最优效果不妨直接选 claude3.5 sonnet.国内人士可以通过 openrouter 来访问. 国内玩家不愿麻烦的,可以直接用 QWen 2.5 72B instruct(QWen 其他系列模型亦可)或者 Deepseek V3. 推荐 qwen,deepseek 系列幻觉严重.
本地跑的土豪们,可以上 QWen 2.5 72B instruct.但还是建议有个 openrouter 的 api key,因为你可以混用不同的 LLM 以达到最优性价比.
安装命令:
git clone https://github.com/myshell-ai/AIlice.git
cd AIlice
pip install -e .
需要让 agent 有:阅读 pdf 文献/语音对话能力的:
pip install -e .[pdf-reading]
pip install -e .[speech]
有 GPU,运行速度却死慢的,安装 vulkan,然后运行
ailice_turbo
这里不一定能装上,烧香许愿吧.
运行: 对于有 openrouter API 不差钱的:
ailice --modelID=openrouter:anthropic/claude-3.5-sonnet --contextWindowRatio=0.2
对于有 openrouter API 差点儿钱的(claude/qwen 混合模式):
ailice --contextWindowRatio=0.5
对于走 deepseek 的:
ailice --modelID=deepseek:deepseek-chat --contextWindowRatio=0.5
自己本地跑的需要去( https://github.com/myshell-ai/AIlice)学习配置方法.
运行后稍等片刻,系统下载完 VecDB 的模型权重(开语音的还需要下载语音模型权重),打开
http://127.0.0.1:5000/
能干啥呢?调查+执行.它可以搜索,浏览网页,执行 bash 命令,执行代码.对某一主题做搜索和调查并整理出报告,阅读文献,快速写程序并调试执行,甚至帮你解决系统环境中遇到的各种问题.
我罗列下我最近让它做的事情:
UI 很简陋.但这个 UI 支持图像,音频,视频,latex 公式,代码高亮,运行时用户介入和中断任务.
这里有直球作者搞的录屏演示视频,没错,全程录屏,绝不掺水:
代码库 MIT 协议,随你怎么搞.
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stevenlu137 OP PS. Ailice 前阵子被 The AI Agent Index[收录]( https://aiagentindex.mit.edu/allice/),是仅有的四个 fully autonomous, general-purpose AI agent 之一.
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