zeekk0/OpenAmika

项目介绍

OpenAmika 把 AI 伴侣角色 Amika 打包成一个可在 Windows 上运行的桌面应用。她是一个 Live2D 虚拟形象，能通过语音和文字实时对话，记住与用户的长期互动，并可以设置生活在指定城市。语言模型既可以通过用户自己的 OpenRouter 密钥调用，也可以完全本地运行 Ollama；语音识别、语音合成、记忆和视觉部分都在本机运行。项目面向希望自托管、注重本地数据而非仅用网页服务的用户。

仓库包含 Python 应用、安装脚本、运行在 http://localhost:53000 的网页界面，以及可选的助手智能体和智能家居集成。项目另有一个在线体验版 mekahime.com/amika，项目主页是 mekahime.com/openamika。

快速使用

环境要求：Windows 10 或 11，NVIDIA RTX 20 系或更新的显卡且至少 8 GB 显存（开启摄像头视觉需要 16 GB），Python 3.11 已加入 PATH，安装 Git，并预留约 45 GB 磁盘空间。安装过程会下载约 15–20 GB，耗时约 30–60 分钟。语言模型需要 OpenRouter API 密钥，或使用至少 27B 参数的 Ollama 模型。

在普通 PowerShell 窗口中依次执行：

cd C:\
git clone https://github.com/zeekk0/OpenAmika.git
cd OpenAmika
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts\setup_windows.ps1
envs\brain\Scripts\python.exe scripts\setup_tts.py
.\Start_OpenAmika.bat

语音和 Live2D 模型需要先接受 MekaHime 的个人使用许可，在提示时输入 yes 后才会下载。两个安装命令结束时都会输出汇总：OK 表示该组件就绪；再次运行会继续并跳过已完成的部分。启动后浏览器会打开 http://localhost:53000，首次访问会询问你的名字、城市，以及尚未配置的 OpenRouter 密钥。点击页面一次让浏览器允许播放声音，然后按电源按钮开始说话或打字。若只想检查环境而不启动界面，运行 envs\brain\Scripts\python.exe launch.py --check，结果会以 result: ready 结束，或指出需要修复的问题。Python 缺失、GPU 未识别、下载失败、语音异常等情况可在 README 的故障排查表中查找处理方式。

选择语言模型

推荐使用 OpenRouter：回复更快，每天约 30 轮对话每月约 1.50 美元，100 轮约 5 美元。完全本地运行需要 Ollama 和 27B 参数以上的模型，70B 以上才能获得完整体验；更小的模型可能丢失角色设定、忘记上下文或破坏回复格式。本地模型还要与本机的语音、记忆和视觉组件共享显存，需要确认能同时容纳。切换方式：安装 Ollama，拉取受支持的模型（如 gemma3:27b），然后在 Setup 页选择 Brain → Ollama → Detect models → Use this model。

使用约束与许可

Linux 支持尚未测试。没有 NVIDIA 显卡时可以用 -File scripts\setup_windows.ps1 --cpu 安装 CPU 版本，但运行表现会不同。应用自身代码使用 MIT 许可；但角色、美术、声音、Live2D 模型及其权重不属于 MIT，归 MekaHime Inc. 所有，仅在个人使用许可下免费提供（18 岁以上，禁止再分发或重新托管，禁止用于训练其他模型）。在注明 MekaHime.AI 的前提下，允许在社交媒体上通过视频、直播、广告等形式获利；个人制作的同人周边总额不超过 1,000 美元也允许，其他商业用途需向 MekaHime 申请许可。相关资产以 Hugging Face 上的许可为准。

可选功能各有条件。智能家居控制默认关闭，需要在 Tools 页阅读并接受 IoT 安全声明后才能启用，README 明确警告不要连接加热器、门锁、阀门等可能造成伤害的设备。Hermes Agent、nanoMuse 等助手程序由用户自行单独安装。Discord/Telegram 消息和 Tailscale 访问也需要各自配置。

HotRepo 点评

在 HotRepo 新项目榜 2026-11-05 的记录中，OpenAmika 在一个约一小时的统计窗口内新增 23 个 Star 和 4 个 Fork，观察结束时共 132 个 Star、17 个 Fork。这只是单次短窗口快照，只能说明早期关注度，不足以判断趋势。项目比较有特点的设计是把语音、视觉和记忆明确放在本地，语言模型后端可切换，并且为一个伴侣应用提供了相当具体的硬件和许可说明。