面向现实世界任务、目标达成和人际沟通的智能AI助手
Braindler是新一代AI助手，具备互联网接入能力，专为完成现实世界任务、实现目标和增强人际沟通而设计。通过模块化架构和先进的RAG（检索增强生成）技术，Braindler能够自主分解复杂任务，利用互联网资源，并与多种平台无缝集成。
- 🧠 递归任务分解: 将复杂目标分解为可执行的子任务
- 🔍 深度优先搜索: 深入探索解决方案路径
- 🌐 广度优先搜索: 全面评估多种可能性
- 🎯 动态目标管理: 实时调整任务和目标
- ⚡ 主动网络交互: 自主与在线资源和服务交互
- 🔍 智能信息收集: 从网站和数据库提取相关信息
- 📊 实时数据处理: 获取最新、准确的数据资源
- 🤖 自动化操作: 填写表单、发送消息、API调用
- 🤝 团队管理: 支持多用户模式和群组协作
- 🎭 虚拟AI团队: 创建专业化的AI团队成员
- 💬 无缝沟通: 与个人和群组的自然交互
- 📈 进度监控: 任务分配和进度跟踪
graph TB
A[用户界面] --> B[后端服务器]
B --> C[RAG服务]
B --> D[LLM模块]
B --> E[集成模块]
C --> F[向量数据库]
D --> G[Llama 3.1]
E --> H[外部API]
subgraph "监控系统"
I[Prometheus]
J[Grafana]
K[Alertmanager]
end
- 📱 Telegram Bot: 主要交互界面
- 🌐 Web界面: 浏览器版本
- 📱 多平台支持: LINE、WhatsApp、WeChat等
- 🚀 FastAPI/Flask: 中央编排器
- 📨 请求处理: 消息接收和响应生成
- 🧭 任务路由: 智能分类和处理逻辑
- 📊 性能监控: 全面的日志和指标收集
- 📚 知识存储: FAISS/Milvus/Pinecone向量数据库
- 🧮 嵌入模型: SentenceTransformers文本向量化
- 🎯 智能检索: 最近邻搜索和相关性排序
- 🔄 知识更新: 动态索引和数据库维护
- 🦙 Llama 3.1: 本地部署的大语言模型
- ⚡ GPU加速: 快速推理和响应
- 🌊 流式输出: 提升用户体验
- ⚙️ 参数配置: 可调节的生成参数
- 📈 响应时间监控: Bot、后端、RAG、LLM各环节延迟
- 💻 资源使用监控: GPU、CPU、内存、磁盘使用情况
- 🛡️ 服务稳定性: 健康检查、错误率、重启监控
- 📊 业务指标: 活跃用户、请求量、转化率
- Precision@K > 0.8: 检索结果相关性
- Recall > 0.9: 相关文档召回率
- RAG利用率 > 70%: 知识库使用频率
- 用户满意度 > 4/5: 整体用户体验评分
- 🔄 循环机制: 高效执行重复任务
- 📝 记忆管理: 短期和长期记忆有效处理
- 🔐 安全存储: 敏感信息如登录凭据的安全存储
- 🎨 个性化定制: 多种人格类型和技能配置
- 🔊 语音合成: 文本转语音输出
- 🎤 语音识别: 语音转文本输入
- 🔌 插件系统: 可扩展的自定义插件架构
- 🌍 多语言支持: 支持多种语言交互
- 🖥️ 本地/远程计算机管理: SSH远程控制
- 🐙 GitHub集成: 代码管理和版本控制
- 📊 项目管理: 任务分配和进度跟踪
- 📈 数据分析: 数据洞察和可视化
- 💬 即时消息: Telegram、LINE、WhatsApp、WeChat
- 🌐 社交媒体: 自动化内容创建和发布
- 📧 邮件集成: 自动化邮件处理和响应
- 📖 作业辅导: 多学科指导和解题步骤
- 📝 论文写作: 头脑风暴、写作和编辑支持
- 🔬 研究助手: 学术资源搜索和整理
- 📈 项目管理: 任务管理、截止日期设置、进度监控
- 📊 数据分析: 数据洞察生成和可视化创建
- 🤝 网络建设: 潜在合作伙伴搜索和联系建立
- 💻 代码开发: 编写、调试、测试和编辑代码
- 📚 API文档: API理解和使用指导
- 🚀 性能优化: 代码和系统性能优化建议
- 💡 创意生成: 项目、设计、活动创意生成
- 🖼️ 视觉设计: 设计元素、色彩搭配、布局指导
- ✍️ 文案创作: 广告、社交媒体等营销文案
- 📈 市场研究: 竞争分析、客户调研
- 🛒 电商支持: 产品推荐、订单处理、客户服务
- 📊 流量生成: 网站和社交媒体流量提升
- 🔄 RPA: 重复性任务自动化
- 🌐 网页抓取: 数据提取和分析
- 📂 文件管理: 文件组织、存储、检索
# 最低系统要求
- Python 3.8+
- CUDA支持的GPU (推荐)
- 8GB+ RAM
- 50GB+ 存储空间# 克隆仓库
git clone https://github.com/braindler/Braindler.git
cd Braindler
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 配置环境变量
cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件配置API密钥
# 启动服务
python main.py# config.yaml 示例
database:
vector_db: "faiss" # 或 "milvus", "pinecone"
relational_db: "postgresql"
llm:
model: "llama-3.1"
max_tokens: 4096
temperature: 0.7
monitoring:
prometheus_port: 9090
grafana_port: 3000我们热烈欢迎来自不同背景和技能水平的贡献者！
- 🚀 命令扩展: 开发新功能和命令
- 🎨 前端开发: 用户界面和体验优化
- 🤖 后端开发: 性能、稳定性、可扩展性
- 🧠 AI研究: 模型优化和NLP技术研究
- 🌐 API集成: 平台和服务集成
- 📝 文档编写: 用户指南和开发文档
- 📢 市场推广: 社区推广和内容创作
- 🌍 本地化: 多语言翻译和本地化
- 🔧 质量保证: 测试和错误修复
- Discord服务器: 加入讨论
- GitHub Issues: 问题反馈
- Telegram Bot: @Braindler_bot
- ✅ 核心RAG架构实现
- ✅ Telegram Bot集成
- ✅ 基础监控系统
- 🔄 多语言支持优化
- 🔄 插件系统完善
- 🧠 模型优化: 中文数据集微调
- 🔐 安全增强: 私有部署选项
- 📱 移动应用: 原生移动客户端
- 🌐 浏览器扩展: Chrome/Firefox插件
- 🏢 企业版本: 高级功能和支持
本项目基于 MIT 许可证开源 - 查看 LICENSE 文件了解详情。
感谢所有为Braindler项目做出贡献的开发者、研究人员和社区成员！
⭐ 如果这个项目对你有帮助，请给我们一个星标！⭐