✨ 项目简介

KunAvatar 是一款支持本地部署的轻量级 AI 桌面客户端，以 Ollama 为核心推理引擎构建。该产品在完整保留 Ollama 原生功能的基础上，进一步扩展了多项高实用性能力：涵盖 RBAC 权限体系、多租户管理、对话记忆功能，同时支持 MCP 服务器工具与辅助模型，能够精准匹配对数据隐私性有高要求用户的使用需求，兼顾功能实用性与数据安全性。

🎯 核心优势

• 🧠 智能记忆 - 递归式记忆系统，让AI真正"记住"对话内容
• 🎯 模型协作 - 多模型协同工作，主模型专注对话，辅助模型优化体验
• 🔧 工具生态 - 支持SSE、Streamable HTTP等多种协议的MCP工具集成
• 👥 企业级管理 - 完整的RBAC权限体系，支持多租户和资源级数据管理
• 🚀 本地部署 - 数据完全本地化，保护隐私安全，支持局域网访问
• 📦 开箱即用 - 无需复杂配置，即可在本地部署和使用（目前只支持Windows）

无论是个人使用、团队协作还是企业部署，KunAvatar 都能为您提供专业、安全、智能的AI交互体验。

文档地址

• KunAvatar 文档

🎯 主要特性

🤖 智能对话系统

• 流式对话响应 - 实时显示AI回复，提供流畅的对话体验
• 多模型支持 - 兼容所有 Ollama 模型，支持模型热切换
• 上下文记忆 - 智能记忆管理，保持长对话的连贯性
• 对话历史 - 完整的对话记录和搜索功能
• 多模态支持 - 支持图片进行上下文对话

🧠 高级记忆系统

• 智能上下文管理 - 自动分析对话内容，提取关键信息
• 递归式记忆更新 - 动态更新和优化记忆内容
• 记忆优化算法 - 智能压缩和整理历史对话
• 后台记忆服务 - 异步处理记忆生成，不影响对话流畅度
• 全局记忆设置 - 支持用户级别的记忆配置和管理

🔧 MCP 工具集成

• 多传输协议支持 - 支持 stdio、SSE、Streamable HTTP 三种连接方式
• 一键连接获取工具 - 自动发现和连接MCP服务器，快速获取可用工具
• 多服务器管理 - 同时管理多个MCP服务器，统一工具调用接口
• 实时工具调用 - 让AI具备执行外部工具的能力
• 工具状态监控 - 实时监控工具连接状态和执行结果
• 工具权限管理 - 细粒度控制工具的访问权限
• SSE 流式连接 - 支持 Server-Sent Events 实时通信
• HTTP 流式传输 - 官方推荐的 Streamable HTTP 传输方式
• STDIO 标准输入输出 - 已集成多款本地STDIO工具

🎯 辅助模型系统

• 多模型协作 - 主模型与辅助模型协同工作
• 提示词优化 - 专用模型优化用户输入和系统提示
• 标题摘要生成 - 自动生成对话标题和内容摘要
• 记忆模型 - 支持自定义记忆模型，优化对话效果

🧠 智能体系统

• 可配置智能体 - 创建专业领域的AI助手
• MCP工具自定义 - 为每个智能体定制专属的工具列表
• 系统提示词管理 - 灵活的提示词配置和优化
• 智能体记忆关联 - 每个智能体拥有独立的记忆系统

👥 企业级用户管理

• 资源级别数据管理 - 支持用户、角色、权限的细粒度管理
• RBAC 权限控制 - 基于角色的访问控制系统
• 企业级模块 - 支持多租户、数据隔离、权限审计
• 用户状态管理 - 支持用户激活、暂停、禁用等状态控制
• 角色权限分配 - 灵活的角色创建和权限分配机制
• 数据安全隔离 - 确保不同用户数据完全隔离

🛠️ 技术栈

前端技术

• Next.js 15 - React 全栈框架，支持 App Router
• React 19 - 最新的 React 版本，提供更好的性能
• TypeScript - 类型安全的 JavaScript 超集
• Tailwind CSS - 实用优先的 CSS 框架
• Framer Motion - 强大的动画库
• three.js - 3D 图形库

后端技术

• Next.js API Routes - 服务端 API 实现
• SQLite3 - 轻量级数据库，支持 Better-SQLite3
• JWT - JSON Web Token 认证
• bcryptjs - 密码加密

AI 集成

• Ollama - 本地大语言模型运行时
• MCP (Model Context Protocol) - 工具调用协议

🚀 快速开始

环境要求

• Node.js >= 22.15.0+
• npm >= 11.3.0+
• Ollama >= 0.9.6+ (推荐)

安装步骤

1. 克隆项目

git clone https://github.com/KunLabAI/kun-avatar.git
cd kun-avatar

2. 安装依赖

npm run install

3. 构建项目

npm run build

4. 启动应用

npx start

启动开发模式

如果需要手动启动，可以使用：

cd kunavatar
npx next dev

如果需要脚本一键启动，可以使用：

node start.js

应用将自动：

• 🔍 检测本机IP地址
• 🌐 配置局域网访问
• 🚀 启动开发服务器
• 📱 在浏览器中打开应用

📖 使用指南

首次配置

1. 安装 Ollama

   • 访问 Ollama 官网 下载安装
   • 拉取您需要的模型：ollama pull gemma3

2. 创建管理员账户

选择一：命令执行创建管理员账户

cd kunavatar/scripts
node init-admin.js

选择二：页面创建管理员账户 Note: 应用启动后，访问 http://localhost:3000/register 页面创建管理员账户

基本使用

1. 开始对话

   • 选择AI模型
   • 选择智能体（可选）
   • 开始与AI对话

2. 管理对话

   • 查看对话历史
   • 搜索历史消息
   • 导出对话记录

3. 配置智能体

   • 创建专业领域的AI助手
   • 设置系统提示词
   • 配置模型参数

📁 项目结构

Kun-Avatar/
├── 📄 start.js                    # 智能启动脚本
├── 📄 package.json                # 启动器配置
├── 📁 kunavatar/                  # 主应用目录
│   ├── 📁 src/                    # 源代码
│   │   ├── 📁 app/                # Next.js 页面和API
│   │   │   ├── 📁 api/            # API 路由
│   │   │   │   ├── 📁 chat/       # 聊天相关API
│   │   │   │   ├── 📁 models/     # 模型管理API
│   │   │   │   ├── 📁 mcp/        # MCP工具API
│   │   │   │   └── 📁 auth/       # 认证API
│   │   │   ├── 📁 simple-chat/    # 聊天界面
│   │   │   ├── 📁 model-manager/  # 模型管理
│   │   │   ├── 📁 mcp-config/     # MCP配置
│   │   │   └── 📁 agents/         # 智能体管理
│   │   ├── 📁 components/         # 共享组件
│   │   ├── 📁 lib/                # 核心库
│   │   │   ├── 📁 database/       # 数据库操作
│   │   │   ├── 📁 mcp/            # MCP客户端
│   │   │   ├── 📄 ollama.ts       # Ollama API
│   │   │   └── 📄 auth.ts         # 认证服务
│   │   ├── 📁 hooks/              # React Hooks
│   │   └── 📁 types/              # TypeScript 类型
│   ├── 📁 scripts/                # 工具脚本
│   ├── 📁 public/                 # 静态资源
│   └── 📄 package.json            # 应用依赖

🚀 后续计划

我们正在积极开发更多激动人心的功能，以下是我们的发展路线图：

📋 近期计划

🧠 记忆系统优化

• 智能上下文压缩 - 实现更高效的对话上下文压缩算法
• 记忆层级管理 - 支持短期、中期、长期记忆的分层存储
• 记忆检索优化 - 提升记忆检索的准确性和速度
• 记忆可视化 - 提供记忆内容的可视化管理界面

🔄 模型管理增强

• 一键拉取模型 - 直接从 Ollama 官方仓库拉取和安装模型
• 模型版本管理 - 支持模型版本控制和回滚功能

💻 桌面客户端支持

• Windows 客户端 - 原生 Windows 桌面应用程序
• macOS 客户端 - 原生 macOS 桌面应用程序
• Linux 客户端 - 支持主流 Linux 发行版
• 跨平台同步 - 桌面端与Web端数据实时同步
• 离线模式 - 支持完全离线的AI对话功能

🌐 多语言支持

• 多语言模型支持 - 支持更多语言模型和翻译功能
• 多语言界面 - 提供多语言用户界面和交互

💡 贡献想法

我们欢迎社区贡献想法和建议！如果您有好的想法或功能需求，请：

• 📝 在 Issues 中提交功能请求
• 💬 在 Discussions 中参与讨论
• 🔧 提交 Pull Request 贡献代码

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🤝 贡献指南

我们欢迎所有形式的贡献！无论是bug报告、功能建议还是代码贡献。

如何贡献

1. Fork 项目
2. 创建功能分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
5. 创建 Pull Request

开发指南

• 遵循现有的代码风格
• 添加适当的测试
• 更新相关文档
• 确保所有测试通过

📄 许可证

本项目采用 Apache 2.0 许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详情。

🙏 致谢

• Ollama - 提供本地AI模型运行时
• Next.js - 强大的React框架
• Model Context Protocol - 工具调用协议标准
• 所有贡献者和用户的支持

MseeP.ai Security Assessment Badge

📞 联系我们

• 项目主页: GitHub Repository
• 问题反馈: Issues
• 功能建议: Discussions
• 联系邮箱: [email protected]

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