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，发现都没有能让我完全满意的。但幸运的是，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
欢迎来到 Alife！
Alife 是一款主打桌宠陪伴方向的 AIAgent，目的是为了创造或逼近一个真实赛博生命的效果，它不是功能特化，不是角色扮演，而是一切为了 AI 的生命而搭建！
正因如此，它是款风格独特的 AIAgent。相比市面上的主流陪伴向 AI 产品，它在功能体验上有很大的不同：
- 极低词元开销：人工高度优化的提示词，专门设计过的上下文管理、注入系统、调用优化，非常省钱。
- 深度自由扩展：强大且模块化的全插件框架，功能自由搭配，配有专用插件开发工具和在线插件市场。
- 高度信息公开：明文存储数据，完全暴露上下文和AI执行过程，支持外部程序通过MCP全量控制。
- 基础功能齐全：自主玩耍陪伴、多模态能力、远程通讯、设备网页操作，MCP扩展等，一样不少。
- 永久唯一会话：无论何时，对话工作都是同一个AI，不会割裂。无需初始人设，可完全靠成长形成。
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。
- 本体最简：充分发挥MVVM、模块化等设计理念，本体为纯框架，功能全可插拔，轻松实现自己的定制化Agent。
🔮 发展目标 (Future Directions)
框架路线
- v0：实现基本功能原型。
- v1：实现全功能插件化，热编译，极大降低插件开发门槛。
- v2：实现插件市场，自由上传下载插件，极大优化插件生态。
- v3：更换为跨平台前端 ElectronNET，为未来的跨平台功能铺路。
- v4：插件框架内部重构，使其更加现代化。
- 增加完全的热重载支持，使在角色运行期间也可以热重载功能。
- 优化异常处理和多线程并行计算，大幅增强鲁棒性和运行性能。
- 将软件 MCP 化，让外部程序可以全自动化的进行 Alife 开发。
- 当前：完善精品化现有功能，发展插件生态。
- 未来：实现跨平台，尝试移植到其他 PC 端，甚至手机端。
设计理念
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 简单且强大的开发体验：插件环境支持完全的热编译热重载，自身提供开发专用MCP服务，允许ai直接自己写插件、操作软件环境，实现真正的自我进化。
- 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，提示词也是完全由人工手写测试，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。
📸 软件截图 (Screenshots)
🚀 快速开始 (Quick Start)
本框架配有官方图形客户端，准备了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。
- 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）。
- 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。
- 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
- 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。 - 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)
很高兴宣布一件事：Alife 框架本身已经成功 MCP 化啦，这绝对是一次革命性的生产力提升！
对于第三方 AIAgent
打开 Alife，然后 http://127.0.0.1:18765/mcp 就是 alife-mcp 的服务地址。如果你不懂，没事，直接让你的 ai 接入这个 mcp 服务即可。
alife-mcp 提供了完整的对 Alife 框架的所有控制功能：
- 角色管理：创建编辑角色信息。
- 活动管理：激活关闭角色活动。
- 插件功能管理：加载、装配本地插件功能。
- 插件市场管理：浏览、安装、卸载市场中的插件。
- 交互管理：直接与 Alife 中的 AI 对话，查看他们的上下文。
不仅如此，它还提供了多个开发文档，辅助 AI 了解开发 Alife。
是的，没有错，给你的 opencode、codex 之类的 AIAgent 装上，他就真的可以完全全自动的开发 Alife！
对于 Alife 中的 AI
此 MCP 对 Alife 本身的 AI 同样起效！你唯一要做的就是给你的 AI 装配上 “开发者模式” 插件，然后向她许愿吧~
（大人，时代变了... AI 自己给自己写代码，还真不是科幻片了🥲）
对于人类遗老
我懒得再写文档了，因为维护多个副本实在太麻烦了。
所以这样吧，此 MPC 对应的就是 Alife.Framework 项目中的 AlifeMcp.cs，你直接将此源码当文档看吧，我相信老资历的实力💪
插件市场仓库
https://github.com/BDFFZI/Alife.PluginMarket
Alife 是全插件框架，所以你可以在这里浏览 Alife 中目前真正支持的所有功能。
🏗️ 开发信息 (Development Information)
📦 基本依赖
- .NET 10 SDK：编程语言生态
- Python 3.12：本地模型接入
- Semantic Kernel：基本llm协议接入
- ASP.NET + Blazor + AntDesign + ElectronNET：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/ # 实现基础框架和图形化客户端
│ ├── Alife.Foundation/ # 提供 Alife 的基础必要功能实现环境。
│ ├── Alife.Framework/ # 实现AI活动所需的基本框架，允许使用者通过模块机制、事件、管理系统来扩展控制框架功能。
│ └── Alife.Client/ # 是内核的官方前端封装，用于图形化操控框架中的各种系统，额外还接入了环境检测，新手引导等辅助功能。
│
├── Alife.DeskPet/ # 桌宠子系统
│ ├── Alife.DeskPet.Client/ # Live2D 桌宠外挂程序
│ └── Alife.DeskPet.Protocol/ # IPC 协议库
│
├── Alife.Function/ # 实现官方功能插件
│ ├── Environment/ # 控制 AI 对话环境
│ │ ├── Developer/ # 开发者模式 — 让 AI 自行管理和开发 Alife 软件
│ │ ├── Memory/ # 持久记忆 — 多级指数压缩 + 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、验证输入输出内容等）
│ │ ├── 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/ # 功能扩展的基础设施
│ │ ├── FunctionCaller/ # Xml 函数执行器 — 流式 XML 调用，支持嵌套/异步/异常等丰富的函数调用需求
│ │ ├── Mcp/ # MCP服务 — 接入标准的 MCP 协议
│ │ └── Skill/ # Skill工具 — 接入标准的 SKILL 协议
│ │
│ ├── Instrument/ # 供 AI 使用的实用工具
│ │ ├── Browser/ # 网上冲浪 — WebView2 真实浏览器，格式化网页，模拟真实交互点击
│ │ ├── FileService/ # 文件操作 — 专用文件操作工具，便于快速进行编程等复杂文件操作
│ │ ├── ProcessService/ # 进程操作 — 专用进程控制器，使 AI 可以持续仿真交互，抓取输出内容
│ │ ├── Python/ # 脚本执行 — 允许 AI 编写执行 Python 脚本
│ │ └── Vision/ # 视觉感知 — 接入图像识别模型 + 本地OCR + 窗口统计
│ │
│ ├── Interaction/ # 定制 AI 的交互方式
│ │ ├── Auditory/ # 语音识别 — 采集麦克风音频，并使用 STT 模型向 AI 发送识别结果
│ │ ├── Speech/ # 语音说话 — 接入 TTS 模型，将 AI 的文本输出实时转换为语音
│ │ ├── DeskPet/ # 桌宠交互 — 通过 WPF+WebView2 提供一个 AI 可控的 Live2D 身体
│ │ └── QChat/ # QQ 聊天 — 接入 OneBot v11 协议，使其支持用 QQ 通讯
│ │
│ └── Models/ # 接入各种 AI 模型
│ ├── AIModuleUtility/ # 提供常用模型处理工具，定义模型接口
│ ├── LanguageModule/ # 语言对话模型 (OpenAI)
│ ├── AuditoryModel/ # 语音识别模型 (sherpa-onnx + SenseVoice + silero-vad)
│ ├── SpeechModel/ # 语音合成模型 (edge-tts、VITS、Genie-TTS)
│ └── VisionModel/ # 图像识别模型 (Qwen2.5-VL-3B、MiniCPM-V-4.6、OpenAI)
│
Demos/ # 通过 CLI 模拟用户交互，进行快速黑盒测试
Tests/ # 针对功能实现的单元测试
📚 开发文档
优先使用上文的 AlifeMcp 接入文档。或者你也可以尝试使用 Copilot、DeepWiki 之类的 AI 辅助工具，不过这些生成的资料并不准确。
📄 许可证 (License)
本项目采用 GNU Affero General Public License v3.0 许可协议。
联系方式：
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