Fay 数字人智能代理框架从克隆到跑通自主决策 Agent 的完整指南【免费下载链接】Fayfay是一个帮助数字人2.5d、3d、移动、pc、网页或大语言模型openai兼容、deepseek连通业务系统的agent框架。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fay/FayFay 是一个开源数字人框架专门帮数字人2.5D、3D、移动端、PC 端、网页端和大语言模型OpenAI 兼容、DeepSeek 等连通业务系统的 Agent 框架。这篇指南写给第一次接触 Agent 框架、想让 AI 真正干起活来的新手和普通用户——不抄官方文档带你把它读懂、跑通、用起来。先想清楚你要解决什么问题如果你做数字人项目时遇到过这三件事Fay 大概率能帮上忙响应慢、答非所问客服和导购数字人接了大模型但只会陪聊查不到库存、接不了订单用户问一句有货吗只能干瞪眼只会等不会主动助理类产品永远是你问它答日程要提醒、任务要跟进它都不主动语音、文本、形象三套系统各管各的ASR 转文字是一套、大模型是一套、TTS 说话又是一套自己拼胶水代码拼到崩溃。Fay 的定位很直白——把这三层连起来上面挂数字人形象或聊天面板中间是大语言模型下面接你的业务系统知识库、日程、消息推送、设备控制。官方给它的三个分支各管一摊带货版面向线上、线下销售员场景助理版人机交互的数字人助理还能命令它开关设备Agent 版可以自主决策、主动联系主人的智能代理。本文以 Agent 版为主因为自主决策和主动交互是它最有意思的部分。它是怎么做到的输入、理解、决定、行动四步别被Agent这个词吓住。Fay 内部做的事情翻译成大白话就是一条流水线1. 输入先听懂你说啥你说明天上午十点提醒我开会语音先经过 ASR自动语音识别变成文字。语音识别能力由 asr/ 目录下的代码提供基于 FunASR还支持热词识别——比如你的产品名、专业名词可以配置成热词识别准确率会明显更高。2. 理解它知道你想干什么文字交给大语言模型。Fay 不绑定某一家模型走的是 OpenAI 兼容协议GPT、DeepSeek、Moonshot 都可以接。决策主逻辑在 llm/agent/agent_service.py 和 llm/agent/fay_agent.py——说白了这两个文件就是 Agent 的大脑它决定这句话是直接回还是要查东西。3. 决定要不要动手、动哪只手这是 Fay 和普通聊天机器人最大的区别模型可以自己选工具。工具扩展入口在 llm/agent/tools/仓库里内置了查本地 PDF 知识库、抓网页内容、执行 Python 片段、日程管理、给面板发消息等工具你往这个目录里加新文件就多一种手。4. 行动把结果说出来、做出来工具跑完结果回到模型生成回复回复再经过 TTS文字转语音念出来tts/ 目录下的代码负责这块阿里云、Azure 等语音合成服务都能接。最后数字人开口说话或者聊天面板弹出文字。这条链路的价值在于用户只说一句话查→想→做→说全程自动完成。主动交互它不等你的指令被动应答是底线主动才是 Agent 版的核心卖点。它的主动来自两条路日程和事件触发你提前交代周五下午三点有评审会到点它自己提醒你。后台的线程管理由 scheduler/ 目录下的代码负责定时任务到点了就触发一次完整流程——查信息、组织话术、语音播报记忆和上下文聊天记录会落库保存fay.db并且区分是 Agent 还是纯 LLM 回的用户相关的历史数据由 core/ 目录下的模块管理。它知道你是谁、聊过什么下次对话不用从头自我介绍。换句话说被动应答靠大模型主动联系靠调度器加记忆两者拼起来才是完整的 Fay Agent。上手路径5 分钟环境清单 4 条命令环境检查清单Python 3.7 及以上一个 OpenAI 兼容接口的大模型有 API Key 即可DeepSeek 也兼容可选语音合成服务密钥、麦克风纯文本交互可以不要。从克隆到启动的 4 条命令git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/fay/Faygit checkout fay-agent-editionpip install -r requirements.txtpython main.py说明几句仓库 main 分支是导航页实际代码在版本分支里按你的场景选想玩自主决策就用fay-agent-edition要数字人助理选fay-assistant-edition要直播带货选fay-sales-editionrequirements.txt列出全部依赖一条命令装完启动后是网页控制台在里面填模型地址和密钥、开关语音合成然后就能开聊。配置层面主要就改config.json模型选择、API 密钥、TTS 服务。改哪一项看控制台里的提示就行不用翻代码。能用来干什么三个真实场景场景一会自己办事的助理。对 Agent 版说查一下知识库里的退货政策然后把要点发到我面板上它会连知识库工具取资料、整理成回复、再调用发消息工具推到界面。查、想、说、推一句话闭环。场景二直播间和门店的数字导购。带货版把弹幕、用户提问接进来先过违禁词和格式检查再交给模型按角色设定回答回答驱动数字人形象说话。它不是念稿机器人而是能应对自由提问的导购。场景三跨端语音助理。助理版支持网页端、移动端操作可以语音控制设备开关灯、调音量这类事还能接 RASA、vLLM 部署的本地模型做离线方案。配合 MetaHuman-Stream 这类方案同一个 Fay 后端可以同时驱动不同渲染引擎的形象。Fay 的作者有句话挺准所有产品都值得用数字人重新做一遍。它的思路就是把这个一遍变便宜——模型、数字人、业务系统三层一个框架串起来。挑对分支、装好依赖、跑通第一条对话你就可以开始往 llm/agent/tools/ 里加属于自己业务的手了。【免费下载链接】Fayfay是一个帮助数字人2.5d、3d、移动、pc、网页或大语言模型openai兼容、deepseek连通业务系统的agent框架。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fay/Fay创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 Fay 数字人智能代理框架：从克隆到跑通自主决策 Agent 的完整指南
Fay 数字人智能代理框架从克隆到跑通自主决策 Agent 的完整指南【免费下载链接】Fayfay是一个帮助数字人2.5d、3d、移动、pc、网页或大语言模型openai兼容、deepseek连通业务系统的agent框架。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fay/FayFay 是一个开源数字人框架专门帮数字人2.5D、3D、移动端、PC 端、网页端和大语言模型OpenAI 兼容、DeepSeek 等连通业务系统的 Agent 框架。这篇指南写给第一次接触 Agent 框架、想让 AI 真正干起活来的新手和普通用户——不抄官方文档带你把它读懂、跑通、用起来。先想清楚你要解决什么问题如果你做数字人项目时遇到过这三件事Fay 大概率能帮上忙响应慢、答非所问客服和导购数字人接了大模型但只会陪聊查不到库存、接不了订单用户问一句有货吗只能干瞪眼只会等不会主动助理类产品永远是你问它答日程要提醒、任务要跟进它都不主动语音、文本、形象三套系统各管各的ASR 转文字是一套、大模型是一套、TTS 说话又是一套自己拼胶水代码拼到崩溃。Fay 的定位很直白——把这三层连起来上面挂数字人形象或聊天面板中间是大语言模型下面接你的业务系统知识库、日程、消息推送、设备控制。官方给它的三个分支各管一摊带货版面向线上、线下销售员场景助理版人机交互的数字人助理还能命令它开关设备Agent 版可以自主决策、主动联系主人的智能代理。本文以 Agent 版为主因为自主决策和主动交互是它最有意思的部分。它是怎么做到的输入、理解、决定、行动四步别被Agent这个词吓住。Fay 内部做的事情翻译成大白话就是一条流水线1. 输入先听懂你说啥你说明天上午十点提醒我开会语音先经过 ASR自动语音识别变成文字。语音识别能力由 asr/ 目录下的代码提供基于 FunASR还支持热词识别——比如你的产品名、专业名词可以配置成热词识别准确率会明显更高。2. 理解它知道你想干什么文字交给大语言模型。Fay 不绑定某一家模型走的是 OpenAI 兼容协议GPT、DeepSeek、Moonshot 都可以接。决策主逻辑在 llm/agent/agent_service.py 和 llm/agent/fay_agent.py——说白了这两个文件就是 Agent 的大脑它决定这句话是直接回还是要查东西。3. 决定要不要动手、动哪只手这是 Fay 和普通聊天机器人最大的区别模型可以自己选工具。工具扩展入口在 llm/agent/tools/仓库里内置了查本地 PDF 知识库、抓网页内容、执行 Python 片段、日程管理、给面板发消息等工具你往这个目录里加新文件就多一种手。4. 行动把结果说出来、做出来工具跑完结果回到模型生成回复回复再经过 TTS文字转语音念出来tts/ 目录下的代码负责这块阿里云、Azure 等语音合成服务都能接。最后数字人开口说话或者聊天面板弹出文字。这条链路的价值在于用户只说一句话查→想→做→说全程自动完成。主动交互它不等你的指令被动应答是底线主动才是 Agent 版的核心卖点。它的主动来自两条路日程和事件触发你提前交代周五下午三点有评审会到点它自己提醒你。后台的线程管理由 scheduler/ 目录下的代码负责定时任务到点了就触发一次完整流程——查信息、组织话术、语音播报记忆和上下文聊天记录会落库保存fay.db并且区分是 Agent 还是纯 LLM 回的用户相关的历史数据由 core/ 目录下的模块管理。它知道你是谁、聊过什么下次对话不用从头自我介绍。换句话说被动应答靠大模型主动联系靠调度器加记忆两者拼起来才是完整的 Fay Agent。上手路径5 分钟环境清单 4 条命令环境检查清单Python 3.7 及以上一个 OpenAI 兼容接口的大模型有 API Key 即可DeepSeek 也兼容可选语音合成服务密钥、麦克风纯文本交互可以不要。从克隆到启动的 4 条命令git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/fay/Faygit checkout fay-agent-editionpip install -r requirements.txtpython main.py说明几句仓库 main 分支是导航页实际代码在版本分支里按你的场景选想玩自主决策就用fay-agent-edition要数字人助理选fay-assistant-edition要直播带货选fay-sales-editionrequirements.txt列出全部依赖一条命令装完启动后是网页控制台在里面填模型地址和密钥、开关语音合成然后就能开聊。配置层面主要就改config.json模型选择、API 密钥、TTS 服务。改哪一项看控制台里的提示就行不用翻代码。能用来干什么三个真实场景场景一会自己办事的助理。对 Agent 版说查一下知识库里的退货政策然后把要点发到我面板上它会连知识库工具取资料、整理成回复、再调用发消息工具推到界面。查、想、说、推一句话闭环。场景二直播间和门店的数字导购。带货版把弹幕、用户提问接进来先过违禁词和格式检查再交给模型按角色设定回答回答驱动数字人形象说话。它不是念稿机器人而是能应对自由提问的导购。场景三跨端语音助理。助理版支持网页端、移动端操作可以语音控制设备开关灯、调音量这类事还能接 RASA、vLLM 部署的本地模型做离线方案。配合 MetaHuman-Stream 这类方案同一个 Fay 后端可以同时驱动不同渲染引擎的形象。Fay 的作者有句话挺准所有产品都值得用数字人重新做一遍。它的思路就是把这个一遍变便宜——模型、数字人、业务系统三层一个框架串起来。挑对分支、装好依赖、跑通第一条对话你就可以开始往 llm/agent/tools/ 里加属于自己业务的手了。【免费下载链接】Fayfay是一个帮助数字人2.5d、3d、移动、pc、网页或大语言模型openai兼容、deepseek连通业务系统的agent框架。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fay/Fay创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考