AIlice 是一个完全自主的通用 AI 智能体项目，目标基于开源大语言模型创建类似 JARVIS 的独立人工智能助手。其核心是独特的 IACT（交互式智能体调用树）架构，能够将复杂任务分解为动态构建的智能体，并整合结果，具有较高容错性。项目最终目标是实现 AI 智能体的自我进化，即自主构建功能扩展和新类型智能体，将 LLM 的知识与推理能力无缝释放到现实世界。
主要能力
AIlice 具备多种技术特性：深入的主题研究能力；阅读与分析文章和学术著作；编程与脚本执行的高级自动化，可作为综合编码器和高效系统管理工具；语音交互支持；兼容开源模型并无缝集成商业模型；所有智能体原生支持多模态；富媒体 UI 支持图像/视频/音频、LaTeX 公式、代码高亮及文件上传下载；自然且高容错的交互式智能体调用树架构；灵活解析 LLM 输出，支持更广泛的功能调用机制；能够自我构建并动态加载与环境交互的模块，提供无限扩展可能性。
使用方式
安装与运行：可通过命令行安装并运行 AIlice。启动后，使用浏览器打开其提供的网页，会出现对话界面。通过对话向 AIlice 发出指令以完成各种任务。首次使用可尝试“COOL things we can do”部分提供的命令快速熟悉。支持沙盒运行（带 CUDA 支持需先安装 nvidia-container-toolkit；带 GUI 支持仅限 Linux，Windows 和 macOS 需特殊配置）。默认 Google 模块受限，频繁使用 Google 需配置 Custom Search JSON API 密钥并安装 google-api-python-client。首次运行需输入 API 密钥，也可编辑 config.json 修改。开启 speechOn 开关首次可能需等待较长时间以下载语音识别和 TTS 模型权重。
适用场景
AIlice 可处理多种任务，例如：列出当前目录内容、查询天气、计算积分并展示推导步骤、生成分形可视化、安装浏览器并验证、克隆并分析 GitHub 项目、使用 SDXL 生成图像、生成项目主页、设计 FM 收音机仿真、生成齿轮模型、网站安全扫描、文献综述、推导波动方程并生成 LaTeX PDF 幻灯片、3D 可视化、动画演示、医学研究、系统发育分析、火星位置计算、生成科学风格 PDF 论文、下载并整理物理教程、处理费曼物理学讲座完整 AI 流水线（下载视频、提取音频、语音转文本、提取答案）等。还支持通过简单提示让智能体自主构建外部交互模块（ext-modules），实现无限扩展。
限制
若用户不计划本地运行 LLM，运行 AIlice 几乎无硬件要求。但若想本地运行 LLM，目前仅 70B 或以上参数模型能较好执行任务，因此需至少两块 RTX 4090 GPU（48GB 显存）。AIlice 在 Ubuntu 上开发，安装使用保证最佳；macOS 可用性类似；Windows 用户建议使用 Docker 或 WSL，因尚未集成 Windows 命令执行工具，且缺乏测试可能导致 bug。安装前建议安装 Anaconda 并创建虚拟环境，需安装 Chrome 用于网页浏览。如需在完全控制的容器/虚拟机中运行，需 Docker 或其他虚拟机。在虚拟机中运行需关闭 Hyper-V（否则无法安装 llama.cpp）。安装后运行速度可能较慢，因长期记忆模块的嵌入模型计算可能在 CPU 上运行，可安装 GPU 加速。使用 pdf 阅读/语音对话/huggingface 模型/模型微调等功能需安装相应额外命令，但安装过多功能可能增加依赖冲突，建议仅安装必要部分。首次使用开源 LLM 需长时间下载模型权重，需确保足够时间和磁盘空间。
