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AIME-BOX

AIME-BOX

github.com/AimeBox框架与 SDK6134 周前更新

关于 AIME-BOX

AIME-BOX 是一款基于 langchain 与 Electron 开发的多平台桌面端 Chat 客户端,支持多家模型供应商、本地知识库、工具调用和多个 Agent。其目标是尽可能实现全离线、本地可运行的智能 Agent。

主要功能

  1. 01支持 Ollama、OpenAI、Anthropic 等供应商
  2. 02本地知识库检索,基于 lancedb
  3. 03多种工具调用,如网页搜索与 OCR
  4. 04内置数据提取、代码助手与翻译助手 Agent
  5. 05提示词保存与 MCP 接入

适用场景

  1. 01在本地运行模型并进行离线对话
  2. 02基于本地文件构建知识库问答
  3. 03使用 Agent 抽取文件中的指定字段

MCP 相关

该客户端支持接入 MCP 服务,并将其提供的能力供模型调用。

详细介绍

来自项目 README

⚠️ 仓库已迁移

本项目已迁移到新的仓库地址:

👉 https://github.com/DarkNoah/aime-chat

Aime Box

一款基于 langchain + electron开发的多平台桌面端 Chat 客户端

支持本地知识库,tool调用,多个智能agent调用

目标尽量实现全离线本地可执行的智能agent

🖼 截图

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开始
  1. 添加模型提供商(如Ollama)
  2. 点击管理模型(启用需要的模型)
  3. 聊天页面即可对话聊天
  4. 下载一些本地模型 设置-本地模型管理(如国内调整HuggingfaceUrl为hf-mirror)
  • 推介下载
    • bge-m3 用于知识库检索
    • bge-reranker-large 用于知识库重排序
    • RapidOCR-json_v0.2.0 用于win环境下的ocr
    • matcha-icefall-zh-baker 用于语音生成
    • sherpa-onnx-sense-voice-zh-en-ja-ko-yue-2024-07-17 用于语音识别
    • silero_vad 用于分离说话场景
    • sherpa-onnx-pyannote-segmentation-3-0、3dspeaker_speech_eres2net_base_sv_zh-cn_3dspeaker_16k 用于说话人识别
    • rmbg-1.4 用于背景消除
🌟 特点
  • 多个模型供应商支持 ollama、openai、deepseek、anthropic等等
  • 多种工具调用支持 webloader、websearch、stt、tts、ocr等等
  • 本地知识库引擎,使用lancedb 进行本地知识库检索,支持image、docx、doc、text、url做为输入源
  • 多agent,目前有数据提取agent、代码助手、翻译助手
  • 提示词保存功能
  • MCP支持,可接入供模型调用
📝 Todo
  • mac平台兼容
  • 多语言支持
  • 文档对话功能类似于ChatDoc 支持docx、pdf、txt、url、mp4、音频文件等格式的对话
  • 浏览器browser-use
  • Tool自动创建工具,输入url或说明文档自动创建工具供模型调用
  • 更多的agents
  • a2a支持
  • 添加多个浏览器实例
Agent
  1. Extract 数据提取助手,用于对指定文件或文件夹下所有文件进行检索,根据用户给出的字段进行全文或部分抽取,markdown格式输出
  2. ScriptAssistant 对用户的任务生成一个python脚本和venv环境执行
🔌 技术栈

感谢以下开源项目的支持

如有缺漏请联系作者补充

🐞 Dev
# node 22
nvm install 22
nvm use 22

npm i -g node-gyp

npm install
npm run start
💼 Build
# window
npm run package
🌐 About

author: [email protected]

ChangeLog

CHANGELOG

License

This project is licensed under the Apache License 2.0. See the LICENSE file for details.

© Aime Box

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。