有时一个人待着，特别是遇到烦心事时，我很想找人说说话。但可惜，我没啥朋友。

交友需要精力维护，而且人和人的关系，没那么单纯。

所以很多人会养宠物。但现实的宠物很麻烦，虚拟的宠物又很假。

当然，那是以前的事了。 现在 LLM 发展到这个程度，AI 对话已经可以做到非常接近真人。市面上确实有很多类似的聊天 App，但那种商业味十足、数据还不安全的东西，我完全不感兴趣。

前段时间，有群友自己搭了一个基于 LLM 的群机器人。让我没想到的是，效果出乎意料的好。我很早就接触 LLM 了，但跟它直接对话的时候，总感觉很空洞，聊不下去，功能也有限。可加上 Agent，特别调优的提示词，再放进群聊环境里，LLM 就像的真活了一样。

那时候我就想，我也要做一个。但我不想只做一个群机器人。我想做一个赛博生命——一个真正活在我电脑桌面上的伙伴。

LLM 火了几年了，类似的框架网上也有，但我试过之后，总觉得差了点什么。幸运的是，现在 AI 编程效率很高，一个人从零开始做一套 Agent 框架，已经不是什么难事。

于是，Alife 诞生了。

Alife - 创造赛博生命

• 面向用户：一键自动部署，功能齐全，免费不用key，低配低开销，数据安全，稳定长久，功能强大。
• 面向开发者：超强扩展，极易复用，代码精简，框架简单，DotNet生态，小众个人没有任何负担约束。

毫不夸张的说，这是目前所有陪伴Agent中：

• 开销最低：缓存命中高达95%，官方Deepseek日均不到2块钱；各种功能都配有本地精选模型，仅2G显存就能跑。
• 功能最全：桌宠、QQ、视觉、听觉、语音、记忆、主动陪伴、编程、上网、多开、插件、市场、Skill、Mcp全包。
• 安装最简：配备专门的新手引导页面，全自动检测配置环境，功能依赖自动下载安装，简单到一路点鼠标就行。

🔮 发展目标 (Future Directions)

版本路线

• Step 1：基本功能原型
• Step 2：实现全功能插件化，热编译，极大降低插件开发门槛
• Step 3：实现插件市场，自由上传下载，极大优化插件生态
• Step 4：完善精品化现有功能，发展插件生态（当前阶段）
• Step 5：实现跨平台，尝试移植到其他 PC 端，甚至手机端

设计理念

1. 以最高扩展性设计框架：客户端本身甚至就是一具空壳，什么都没有，但等于什么都可以有。
2. 以最白盒精简设计功能：以优秀的设计确保代码简洁可读；以完整的内容将交互信息暴露给用户。
3. 以最简单低配设计体验：用最简的操作，最少的token，最低配的硬件，去跑出付费定制般的体验。

✨ 软件特色 (Software Features)

• 基于.Net/C#生态开发：在python,nodejs横行的时代中，难得的C#项目，对大型项目开发友好，Unity开发经验可迁移。（C#药丸，python是爹）
• 极高扩展性的插件环境：插件在设计之初就有着对整个业务流的全量控制，自定义界面的能力，实际上所有的内置功能也均为插件实现。
• 支持热编译重载的插件：热编译热重载的插件环境，直接让ai可以实现自己写插件，且内置专门面向ai的开发工具，直接实现自我进化。
• 功能高度自包含自动化：内置功能基本都优先采用无依赖的自实现，本地模型，以及小技巧，没有第三方依赖，不要key，可控且自动装环境，开箱即用。
• 纯原生文本的函数调用：有意默认采用非标准的函数调用，因此对llm没有任何特殊要求，调用过程透明可控，词元开销小，额外支持多种特殊调用方式。
• 稳定持久的自动化记忆：不使用不可靠的AI自主记忆存储，改为基于类似多级cache思想的一套自动化记忆压缩系统，实现让对话经历伪常驻的效果。
• 节省词元降低开销交互：对话上下文有意复用会话、分区维护、保持稳定，提示词也确保是实践过的有效文本，再配合自实现的函数调用，词元开销非常小。
• 模块化白盒化软件结构：功能高度模块化，实现简单清晰，很容易就能将单个功能拆离复用。运行信息白盒化，对话和上下文均配专用UI完整显示。

🌟 核心功能 (Core Features)

• 🎭 Live2D桌宠：内置角色"真央"的live2D，可交互会表演能运动，告别枯燥的对话框。
• 👁️ 深度视觉：拍照不怕没人分享，还会没事偷偷看主人，在你游戏工作的时候，陪你一起吐槽。
• 🎙️ 语音对话：放下键盘，直接说话，基于神经网络的语音配合流式合成，实现高品质通话级语音。
• 🧠 长期记忆：稳定强大的记忆系统，超大虚拟上下文，所有记录均可溯源搜索，确保记住生活中的点滴。
• 📱 平台通讯：额外支持QQ等多种通讯平台，出门了也能联系在家的她，还能没事带去见见群友。
• 🤖 自主活动：闲时会自娱自乐，有自己爱好和生活，会主动的找你玩耍分享见闻，就像真实的生命那样。
• 🌐 网上冲浪：拥有一个属于自己的真实浏览器，能够自主上网学习娱乐，让知识不再停滞，每天都有新话题。
• 💻 脚本执行：能借助python在本地执行各种任务，唱歌绘画，办公辅助，除开对话同时也是一个实用的助手。
• 🔗 多开互联：支持角色多开并可相互交流，借此构建一个完整的赛博世界，让他们也有自己的社交圈子。
• 🔄 自我升级：允许ai直接编辑插件，并自行编译重载，让ai自己改造自己，不再是一种科幻场景。
• ️️🛠️ 扩展能力：支持自定义插件，以及接入 MCP、Skills 功能，通过标准化的AI生态，自由方便的扩展功能。

🚀 快速开始 (Quick Start)

1. 下载软件：前往仓库右侧的 Releases 页面，下载最新的软件压缩包（zip）。
2. 配置环境：解压压缩包到安装目录后，直接按UI提示的流程进行配置。
3. 开启陪伴：配置完跳到角色页后，全选功能模块，直接点击 激活角色 开启陪伴。

（注意！软件运行过程中会自动下载需要的各种依赖，虽然已经配了国内镜像，但依旧很久。如果功能全开，可能需要一个小时左右，注意观察任务管理器，只要有明显的磁盘或网络波动，就说明软件还在正常处理中）

软件细节

1. 应用内的模型均使用 modelscope 下载。该工具默认会将模型下载到 C 盘用户文件夹中，但实际上也可以通过环境变量调整位置（具体查看官方文档），这样 C 盘不够的人也可以下载了。
2. 建议使用 NVidia 显卡，并至少有 2G 显存，注意升级驱动，确保其支持 CUDA。当然如果不支持也应该可以运行，只是无法使用完整的深度视觉识别能力，其他模型 CPU 版应该也支持。

🔌 插件开发 (Plugin Development)

请参考插件市场 https://github.com/BDFFZI/Alife.PluginMarket 的页面说明

🏗️ 开发信息 (Development Information)

注：由于个人精力有限，故在Demo、Test、UI部分大量使用的AI编程，所以这些子项目的实现很可能存在冗余，低效的问题，不过好在他们不是核心代码。

📦 基本依赖

• .NET 9：编程语言生态
• Python 3.12：模型框架接入
• Semantic Kernel：基本llm协议接入
• WPF + Blazor Hybrid + AntDesign Blazor：前端界面框架

🏛️ 解决方案目录结构

Alife 采用全插件化架构，解决方案按目录分组组织：

Sources/
├── Alife/                              # 核心平台
│   ├── Alife.Client/                   # 主入口 (WPF + Blazor Hybrid)
│   ├── Alife.Framework/                # 核心框架 (插件系统、角色管理、配置、存储)
│   ├── Alife.LanguageModel/            # 语言模型插件 (LLM 接入)
│   └── Alife.Platform/                 # 平台抽象 (路径、日志)
│
├── Alife.DeskPet/                      # 桌宠子系统
│   ├── Alife.DeskPet.Client/           # 桌宠 WPF 客户端 (WebView2 + Live2D)
│   └── Alife.DeskPet.Protocol/         # IPC 协议库
│
├── Alife.Function/                     # 功能插件 — 以面向 AI 视角组织
│   ├── Environment/                    # 系统服务 — AI 的环境感知与持久化能力
│   │   ├── Developer/                  # 开发工具 — 热重载插件实现自我升级，暴露运行时信息，重启角色活动
│   │   ├── Memory/                     # 持久记忆 — 多级底数压缩 + bge-small-zh 向量化 + DuckDB 检索
│   │   ├── MessageFilter/              # 消息过滤 — 消息预处理器（注入时间戳、规定输出风格等）
│   │   ├── SystemEvent/                # 主动事件 — 阶梯定时事件，驱动 AI 空闲时自主行为
│   │   └── VirtualWorld/               # 虚拟世界 — 跨活动共享世界背景，跨角色通讯
│   │
│   ├── Infrastructure/                 # 基础设施 — 核心函数调用引擎与外部协议接入
│   │   ├── FunctionCaller/             # Xml 函数执行器 — 流式 XML 调用，支持嵌套/异步/异常，兼容 DeepSeek
│   │   ├── Mcp/                        # MCP 协议客户端 — Model Context Protocol，动态扩展工具生态
│   │   └── Skill/                      # 技能系统 — 按需读取 SKILL.md，引导 AI 完成特定领域复杂任务
│   │
│   ├── Instrument/                     # 工具服务 — AI 操作外部世界的能力
│   │   ├── Browser/                    # 网上冲浪 — WebView2 真实浏览器，格式化网页，支持交互点击
│   │   ├── Python/                     # 脚本执行 — AI 自行编写执行 Python 脚本
│   │   └── Vision/                     # 视觉感知 — 本地图像识别 + OCR + 窗口统计
│   │
│   ├── Interaction/                    # 交互服务 — 多模态人机交互
│   │   ├── Auditory/                   # 听觉感知 — 麦克风录音等音频采集
│   │   ├── DeskPet/                    # Live2D 桌宠 — WPF+WebView2，表情动作/气泡/鼠标/位置交互
│   │   ├── QChat/                      # QQ 聊天 — OneBot v11 协议，支持群聊；兼容 Discord
│   │   └── Speech/                     # 语音对话 — 语音识别与合成，实时语音聊天
│   │   
│   └── Models/                         # 模型接口层 — 抽象化模型接入
│       ├── AuditoryModel/              # 语音识别模型接口 (sherpa-onnx + SenseVoice + silero-vad)
│       ├── SpeechModel/                # 语音合成模型接口 (edge-tts、VITS、Genie-TTS)
│       └── VisionModel/                # 图像识别模型接口 (Qwen2.5-VL-3B、MiniCPM-V-4.6)
│

Demos/                                  # 黑盒测试
Tests/                                  # 单元测试

📄 许可证 (License)

本项目采用 GNU General Public License v3.0 许可协议。