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forked from iniwap/AIForge

🚀 智能意图自适应执行引擎,只需一句话,让AI帮你搞定想做的事(数据分析、高时效性内容创作、最新信息获取等等)/ Speak your needs, get instant results(Data analysis, content creation, research,all in plain English),Your AI-powered universal assistant!

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byst4nder/AIForge

 
 

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🚀 AIForge - 智能意图自适应执行引擎

Python Textual FastAPI SentenceTransformers
PyPI version Downloads AI Powered License Stars
Development Status Development Status

将自然语言指令转化为可执行代码的AI驱动自动化引擎

🚀 快速开始🧠 核心功能⚡ 联系支持🌐 应用场景


🎯 什么是 AIForge?

🚧 项目状态: 目前处于全力开发阶段,版本更新比较频繁,敬请关注。

AIForge 是一个智能执行引擎,它消除了自然语言指令与代码执行之间的壁垒。通过先进的指令分析和自适应执行架构,AIForge 提供:

  • 🧠 深度理解 - 多维度指令解析,精准捕获意图
  • 即时执行 - 快速代码生成,实时环境交互
  • 🔮 智能缓存 - 基于语义相似性的智能代码复用
  • 🌊 自我进化 - 持续学习优化,错误自愈能力
  • 🎭 多提供商 - AI模型和提供商的无缝切换

核心哲学: Thought → Code → Reality - 让思维直接驱动现实世界

LOGO

✨ 核心功能

🏗️ 多界面架构

  • CLI接口 - 直接执行的命令行工具
  • Python API - 应用程序的编程集成
  • Web API - 基于FastAPI的REST接口
  • 终端GUI - 交互式文本用户界面

🤖 LLM提供商支持

  • OpenAI - GPT模型集成
  • DeepSeek - 经济高效的AI提供商
  • OpenRouter - 多模型访问平台
  • Ollama - 本地模型执行

🔧 高级执行管理

  • 语义缓存 - 基于指令相似性的智能代码复用
  • 模板系统 - 领域特定的执行模板
  • 搜索集成 - 多引擎搜索能力(百度、Bing、360、搜狗),支持SearXNG集成
  • 内容生成 - 专业的内容创建工作流

🌍 多语言支持

  • 全球化指令处理 - 支持12种主要语言的自然语言指令识别
  • 本地化关键词 - 中文、英文、阿拉伯语、德语、西班牙语、法语、印地语、日语、韩语、葡萄牙语、俄语、越南语
  • 智能语言检测 - 自动识别用户指令语言并匹配相应的关键词库
  • 跨语言兼容 - 保持英文关键词通用性的同时提供本地化体验

🛡️ 企业级功能

  • Docker部署 - 同时支持两种部署方式
  • 进度跟踪 - 实时执行状态指示器
  • 错误处理 - 全面的异常管理和重试逻辑
  • 配置管理 - 灵活的TOML配置系统

🔐 企业级安全特性

AIForge提供多层安全保障,确保AI代码安全执行:

  • 沙盒隔离:进程级隔离执行,完整资源限制
  • 网络安全:四级策略控制,智能域名过滤
  • 代码分析:危险模式检测,安全模块导入
  • 统一中间件:可扩展的安全验证框架

🚀 快速开始

安装部署

  • 非Docker模式
pip install aiforge-engine    
  
# 包含可选依赖    
pip install aiforge-engine[all]  # 所有功能    
pip install aiforge-engine[gui]  # 终端GUI支持    
pip install aiforge-engine[web]  # Web API支持    
  • Docker模式
# 1. 安装 AIForge(包含 web 依赖)  
pip install aiforge-engine[web]  
  
# 2. 设置 API 密钥    
echo "OPENROUTER_API_KEY=your-api-key" > .env    
    
# 3. 一键启动    
aiforge-docker start    
    
# 4. 开发模式(热重载)   
aiforge-docker start --dev  

# 5. 源码模式执行时(默认英文)
$env:AIFORGE_LOCALE="zh"; ./aiforge-docker.bat start --dev  # win

./aiforge-docker.sh start --dev  # linux/unix/mac

# 6. 集成SearXNG
aiforge-docker start --dev --searxng

# 7. 查看帮助
$env:AIFORGE_LOCALE="zh"; ./aiforge-docker.bat --help

基础使用

  • 非Docker模式
from aiforge import AIForgeEngine    
  
# 使用API密钥快速开始    
forge = AIForgeEngine(api_key="your-openrouter-apikey")    
  
# 执行自然语言指令    
result = forge("搜索全球股市最新趋势并分析写一篇投资建议")    
print(result)    
  • Docker模式
# CLI 直接使用    
aiforge "搜索股市趋势并分析"    
    
# 指定提供商     
aiforge --provider deepseek "分析数据"   

高级配置

  • 高级参数传递
# 提供商特定配置  
forge = AIForgeEngine(  
    api_key="your-deepseek-key",  
    provider="deepseek",
    locale="en", # ar|de|en|es|fr|hi|ja|ko|pt|ru|vi|zh
    max_rounds=5,
)  

# 复杂任务执行  
result = forge.run(  
    "构建实时数据监控系统",  
    system_prompt="你是一位高级软件架构师"  
)  

配置文件设置

# aiforge.toml  
workdir = "aiforge_work"  
max_tokens = 4096  
max_rounds = 5  
default_llm_provider = "openrouter"  

[llm.openrouter]  
type = "openai"  
model = "deepseek/deepseek-chat-v3-0324:free"  
api_key = "your-key"  
base_url = "https://openrouter.ai/api/v1"  
timeout = 30  
max_tokens = 8192  

# 从配置文件加载  
forge = AIForgeEngine(config_file="aiforge.toml")  

🎭 应用场景

💼 商业智能

  • 市场分析 - 实时数据挖掘与趋势预测
  • 风险评估 - 多维度风险模型构建
  • 决策支持 - 数据驱动的智能决策引擎

🔬 研究与开发

  • 数据科学 - 自动化实验设计与分析
  • 模型训练 - 智能超参数优化
  • 研究辅助 - 数据可视化与展示

🛠️ 开发加速

  • 原型验证 - 快速MVP构建
  • API集成 - 智能接口适配
  • DevOps自动化 - 系统监控与维护

🎨 创意实现

  • 内容生成 - 多媒体内容智能创作
  • 数据艺术 - 将数据转化为视觉艺术
  • 交互设计 - 智能UI/UX原型生成

🌟 为什么选择 AIForge?

特性 传统解决方案 AIForge
学习曲线 数周到数月 几分钟上手
开发效率 线性增长 指数级提升
错误处理 手动调试 自动错误恢复
可扩展性 有限 无限可能
智能程度 静态规则 动态学习

🔮 技术前瞻

AIForge 不仅是工具,更是通往认知计算时代的桥梁:

  • 🧠 神经符号融合 - 结合符号推理与神经网络
  • 🌊 流式思维 - 实时思维流的捕获与执行
  • 🎯 意图预测 - 基于上下文的需求预判
  • 🔄 自我进化 - 持续学习的智能体系统

🤝 开发与贡献

# 开发者设置  
git clone https://github.com/iniwap/AIForge.git  
cd AIForge  
pip install -e ".[dev]"  

# 运行测试  
pytest tests/  

📞 联系与支持


🌟 重新定义可能性的边界 🌟

AIForge - 智能与执行的完美结合

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About

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Resources

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Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages

  • Python 93.5%
  • JavaScript 4.6%
  • HTML 1.1%
  • Shell 0.3%
  • Dockerfile 0.2%
  • CSS 0.2%
  • Batchfile 0.1%