GEEK-AGENT-LIVE2D

从项目https://github.com/mewamew/nana 魔改而来，删掉了原项目中的embedding做法，就让ai用一句话'user_info'记下用户信息，提升了项目的可靠性。

安装说明

环境准备

• Node.js: v22 以上
• Python: 3.10 以上

确保你的系统已经安装了以上版本的环境，才能顺利运行本项(或者其他版本也可以，但我没试过)

后端配置

• LLM和向量模型的配置见backend/config.py
• 线上模型使用通义qwen-plus，需要去阿里云百炼注册账号并获取API Key，添加到环境变量中
• TTS服务使用了Fish Audio的API，需要注册账号并获取API Key
• https://fish.audio/zh-CN/
• 如果不想使用TTS，可以把FISH_API_KEY设置为空字符串

前端安装

cd frontend
npm install

后端安装

cd backend
# 创建虚拟环境
python -m venv venv
# Windows激活虚拟环境
.\venv\Scripts\activate
# Linux/Mac激活虚拟环境
source venv/bin/activate

# 安装依赖
pip install fastapi uvicorn openai python-dotenv

运行说明

启动前端

cd frontend
npm run dev

前端将在 http://localhost:3000 启动

启动后端

cd backend
uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

后端API将在 http://localhost:8000 启动

其他说明

• 角色设定保存在backend/prompts/reply.txt文件夹中，可以自行修改
• live2d模型是原作者在工坊买的，仅供学习交流使用，请勿用于商业用途！！！
• 如果在运行过程中遇到什么问题，欢迎来原作者的主页留意 https://space.bilibili.com/3546572358945017

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|                  |     |                   |     |                |
|  ChatService     | --> |   MainAgent       | --> |   LLMService   |
| generate_reply() |     | reply(),          |     | generate_      |
|                  |     | _generate_reply() |     | response()     |
+------------------+     +-------------------+     +----------------+
        ↓                         ↓                        ↓
   Prepare Context         Build Prompt with         Call LLM API
                             Memory & History
        ↓                         ↓                        ↓
   Return Response       Process LLM Response     Send Request to
                            and Update History       Remote Server