{"repo":"lissettecarlr/kuon","free":true,"listed":false,"github":"https://github.com/lissettecarlr/kuon","clone":"git clone https://github.com/lissettecarlr/kuon.git","description":"久远：一个开发中的大模型语音助手，当前关注易用性，简单上手，支持对话选择性记忆和Model Context Protocol (MCP)服务。 KUON:A large language model-based voice assistant under development, currently focused on ease of use and simple onboarding. It supports selective memory in conversations and the Model Context Protocol (MCP) service.","language":"Python","stars":47,"topics":["assistant","chatbot","openai","speech-to-text","text-to-speech","mcp","python","tts"],"license":null,"category":"ai-agents","readme_excerpt":"Kuon 久远，一个开发中的大模型语音助手。之前代码太臃肿，于是新分支重写，重点放在易用性上，使其成为一个实用的东西。 开发简述 简约代码则不再使用本地模型，即使要本地化也使用接口方式对接本程序。大模型只对接 openai 接口，其他厂商模型可以使用 oneapi 的方式匹配。目前取消了语音输入，原因在于实在不常用。后续再考虑是否加入。使用 MCP 来扩展助手能力。 目前功能： - [x] 大模型的记忆存储 - [x] 使用文本输入交流，输出文本和语音 - [x] MCP功能 后续计划： - [ ] 优化TTS - [ ] 优化记忆存储，提升记忆价值 - [ ] GUI交互 安装与使用 环境准备 1. 创建并激活conda环境（可选） 2. 克隆仓库 3. 安装依赖 配置 1. API密钥配置 对话密钥（必需） TTS密钥（可选，目前只有阿里TTS，可以只文字交互） 2. 配置文件 根目录的 config.yaml 文件： 3. MCP配置（可选） 如需使用MCP功能，请参考 mcp server/temp mcp server.json 配置文件： 启动 运行主程序: 程序启动后，直接输入文本与AI交互。输入\"exit\"或\"quit\"退出程序。 示例展示 下图展示了与久远助手的实际交互效果: 其他 目前对话记忆被直接存储在了 chat engines/memory.json 文件中，可以根据需求进行删改。 特别是存储了一些奇怪的东西时。","default_branch":null,"files":null,"tree":[],"storefront":"/r/lissettecarlr","claimed":false,"request_supported":{"post":"https://gitbuyer.com/r/lissettecarlr/kuon/request-supported","requests":0},"note":"indexed from public GitHub; nothing is for sale on this page. Clone it from GitHub. Paid listings live at /search."}