Kuon

<p align="center"> <img src="./images/logo.jpg" alt="Kuon Logo" width="200"> </p>

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）

conda create -n kuon python=3.10
conda activate kuon

2. 克隆仓库

git clone https://github.com/yourusername/kuon.git
cd kuon

3. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

配置

1. API密钥配置

对话密钥（必需）

# Windows (PowerShell)
$env:OPENAI_API_KEY = "您的OpenAI API密钥"
$env:OPENAI_BASE_URL = "API基础URL"

# Linux/macOS
export OPENAI_API_KEY="您的OpenAI API密钥"
export OPENAI_BASE_URL="API基础URL"

• TTS密钥（可选，目前只有阿里TTS，可以只文字交互）

# Windows (PowerShell)
$env:ALIYUN_ACCESS_KEY_ID= ""
# Linux/macOS
export ALIYUN_ACCESS_KEY_ID=""

2. 配置文件

根目录的config.yaml文件：

tts:
  enabled: true  # 是否启用TTS
  engine: "aliyun"  # TTS引擎选择，目前支持 "aliyun" 

mcp:
  enabled: true  # 是否默认启用MCP工具
  config_path: "mcp_server/temp_mcp_server.json"  # MCP服务器配置文件路径 

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：

{
    "mcpServers": {
      "general": {
        "type": "stdio",
        "command": "执行命令",
        "args": ["命令参数"],
        "env": {
          "OPENWEATHERMAP_API_KEY": "额外环境变量"
        }
      },
      "mcp-hotnews-server": {
        "type": "sse",
        "url": "https://mcp.modelscope.cn/sse/"
      }
    }
}

启动

运行主程序:

python kuon.py

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。