Skip to main content

衍智体 YANZHITI - AI 智能编程助手,支持 17+ AI 供应商

Project description

🚀 衍智体 (YANZHITI) - AI-Powered Intelligent Code Assistant

开源 AI 智能编程助手 - Python 实现 | Open-Source AI Coding Assistant in Python

Python Version License: MIT GitHub stars GitHub forks GitHub issues CI/CD Code Quality Test Coverage Platform AI Providers PyPI Version PyPI Downloads

Language: 🇨🇳 中文 | 🇺🇸 English


🌟 为什么选择衍智体? | Why Choose YANZHITI?

YANZHITI Demo

中文: 衍智体 (YANZHITI) 是一个完全开源免费的 AI 智能编程助手,基于 Python 实现。与闭源的 Claude Code 不同,我们提供:

  • 完全开源 (MIT 许可证) - 可自由查看、修改、分发
  • 永久免费 - 无订阅费用,个人和企业均可使用
  • 本地部署 - 代码不上传云端,保护隐私安全
  • Python 原生 - 无缝集成 Python 生态系统
  • 可定制扩展 - 根据需求自由修改源码
  • 40+ 开发工具 - 文件操作、Shell 执行、Git 管理、Web 操作等
  • 17+ AI 供应商 - OpenAI、Anthropic、DeepSeek、Ollama 等自由切换
  • 内置后备模型 - 无需配置即可使用内置小模型引导配置

📊 功能对比 | Feature Comparison

Feature 功能 YANZHITI 衍智体 Claude Code GitHub Copilot
开源许可 License ✅ MIT ❌ Proprietary ❌ Proprietary
免费 Free ✅ 100% Free ❌ $20/month ❌ $10/month
本地部署 Self-hosted ✅ Yes ❌ Cloud only ❌ Cloud only
隐私 Privacy ✅ Local first ❌ Cloud processing ❌ Cloud processing
模型选择 Models ✅ Any LLM ❌ Claude only ❌ OpenAI only
可扩展 Extensible ✅ Full source ❌ Closed ❌ Closed
离线使用 Offline ✅ Supported ❌ Online only ❌ Online only
编程语言 Language 🐍 Python TS/Node.js TS/Node.js
AI 供应商数 Providers ✅ 17+ ❌ 1 ❌ 1

✨ 核心特性 | Core Features

🤖 17+ AI 供应商支持

类型 供应商 免费额度 说明
☁️ 云端 OpenRouter ✅ 100+ 模型 综合最优选择
☁️ 云端 OpenAI ❌ 付费 GPT-4 系列
☁️ 云端 Anthropic ❌ 付费 Claude 3.5 系列
☁️ 云端 DeepSeek ✅ 免费额度 DeepSeek V3
☁️ 云端 Google Gemini ✅ 免费 Gemini Pro
☁️ 云端 Groq ✅ 免费 LLaMA 3.1 等
☁️ 云端 Mistral ✅ 免费 Mistral Small
☁️ 云端 Together AI ✅ 免费 多种开源模型
☁️ 云端 Fireworks ❌ 付费 高性能推理
🖥️ 本地 Ollama ✅ 免费 主流开源模型
🖥️ 本地 LM Studio ✅ 免费 桌面应用
🖥️ 本地 MLX (Apple) ✅ 免费 Apple Silicon
🖥️ 本地 llama.cpp ✅ 免费 高性能推理
🖥️ 本地 vLLM ✅ 免费 服务器部署
🔧 内置 TinyLlama/Phi-2/StableLM ✅ 免费 零配置后备

🔧 40+ 开发工具集 | Developer Toolkit

类别 工具数 示例
📁 文件操作 8+ 读取、写入、搜索、批量编辑
⚡ Shell 执行 5+ Bash、PowerShell、CMD
🔀 Git 管理 6+ Commit、Branch、Diff、Merge
🌐 Web 操作 4+ Fetch、搜索、API 调用
📋 任务管理 3+ 创建、跟踪、组织
🔌 MCP 支持 2+ 模型上下文协议扩展

🚀 快速开始 | Quick Start

方式一:pip 安装 (推荐) | Method 1: pip install (Recommended)

# 安装稳定版(推荐)
pip install yanzhiti

# 或使用短名称安装
pip install yzt

# 全量安装(含所有可选依赖)
pip install yanzhiti[all]
# 或
pip install yzt[all]

# 从源码安装开发版
pip install git+https://github.com/yanzhiti/yanzhiti.git

方式二:从源码运行 | Method 2: From Source

# 1. 克隆仓库 | Clone repository
git clone https://github.com/yanzhiti/yanzhiti.git
cd yanzhiti

# 2. 创建虚拟环境 | Create virtual environment
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/macOS
# Windows: venv\Scripts\activate

# 3. 安装依赖 | Install dependencies
pip install -e ".[dev]"

# 4. 配置 AI 供应商 | Configure AI provider
yzt --setup

# 5. 启动 | Launch
yzt

配置 API | Configuration

首次运行配置向导 | First Run Configuration Wizard:

# 运行配置向导 (自动引导配置)
yzt --setup

# 或手动配置
export YANZHITI_API_KEY=your-api-key
export YANZHITI_MODEL=openai/gpt-4o

运行衍智体 | Run YANZHITI

# 交互式对话
yzt

# 单次查询
yzt "帮我写一个快速排序"

# Web 界面
yzt-web
# 然后打开 http://localhost:8000

# 系统诊断
yzt-diagnose

📸 使用示例 | Usage Examples

示例 1: 代码生成 | Code Generation

You: 帮我创建一个快速排序算法
YANZHITI:
好的,我来为您创建一个快速排序的 Python 实现:

def quick_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    pivot = arr[len(arr) // 2]
    left = [x for x in arr if x < pivot]
    middle = [x for x in arr if x == pivot]
    right = [x for x in arr if x > pivot]
    return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)

# 测试
arr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
print(quick_sort(arr))  # 输出:[11, 12, 22, 25, 34, 64, 90]

示例 2: Git 管理 | Git Management

You: 查看当前的 Git 状态并提交所有更改
YANZHITI:
📊 Git Status:
  Modified: src/main.py
  New file: README.md

✅ Changes committed successfully!

📥 安装方式 | Installation

推荐使用 pip 安装 | Recommended: pip install yanzhitipip install yzt

安装方式 命令 说明
pip(推荐) pip install yanzhiti PyPI 官方包
pip 短名称 pip install yzt 与 yanzhiti 相同包,仅名称不同
pip 全量安装 pip install yanzhiti[all]pip install yzt[all] 含所有可选依赖
最新源码 pip install git+https://github.com/yanzhiti/yanzhiti.git 保持最新

发布版本通过 Git tag 创建,每次 v* tag push 时自动构建并发布到 PyPI。 PyPI 地址: https://pypi.org/project/yanzhiti/ | https://pypi.org/project/yzt/


📚 文档 | Documentation


🤝 参与贡献 | Contributing

衍智体是一个开源项目,欢迎社区贡献!

开发设置 | Development Setup

# 克隆项目 | Clone the project
git clone https://github.com/yanzhiti/yanzhiti.git
cd yanzhiti

# 安装开发依赖 | Install dev dependencies
pip install -e ".[dev]"

# 运行测试 | Run tests
pytest tests/ -v

# 代码格式化 | Code formatting
ruff format src tests

# Lint 检查 | Lint check
ruff check src tests

# 类型检查 | Type checking
mypy src/

🏗️ 技术架构 | Technical Architecture

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    YANZHITI Architecture                │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  🎨 User Interface Layer                               │
│    • CLI (交互式命令行)                                │
│    • Web GUI (浏览器界面)                              │
│    • Desktop Client (桌面客户端)                       │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  🧠 Core Engine                                       │
│    • UnifiedAIEngine (统一 AI 引擎,自动故障转移)      │
│    • Session Manager (会话管理)                        │
│    • Permission Control (权限控制)                     │
│    • BuiltInModelManager (内置模型管理)                │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  🔌 Tool Layer (40+ Tools)                            │
│    • File Tools  • Shell Tools  • Git Tools           │
│    • Web Tools   • Task Tools   • MCP Support         │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  🤖 AI Provider Integration                           │
│    • 11 Cloud Providers (OpenAI, Anthropic, etc.)    │
│    • 5 Local Runners (Ollama, LM Studio, MLX, etc.)  │
│    • 1 Built-in Fallback (TinyLlama/Phi-2/StableLM)  │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

🎯 路线图 | Roadmap

v2.2.0 (当前)

  • ✅ Web GUI 界面
  • ✅ 17+ AI 供应商
  • ✅ 内置后备模型系统
  • ✅ PyPI 包发布
  • 🔄 CI/CD 自动化

v2.3.0 (计划中)

  • 📋 真实内置模型下载 (HuggingFace)
  • 📋 插件系统
  • 📋 更多本地模型支持
  • 📋 移动端 Web 优化

v3.0.0 (规划中)

  • 📋 Electron/Tauri 桌面客户端
  • 📋 可视化工作流
  • 📋 企业版功能

📊 项目统计 | Project Stats

指标 数值
Python 版本 3.10+
AI 供应商 17+
支持模型 100+
开发工具 40+
代码质量 A+ (Ruff 0 errors)
测试覆盖率 88%+

🙏 致谢 | Acknowledgments


📄 许可证 | License

本项目采用 MIT 许可证。


📬 联系方式 | Contact Us


衍智体 (YANZHITI) - 让 AI 助力您的编程之旅

给项目点个 Star | 🍴 Fork 项目

GitHub stars GitHub followers

Project details


Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

yanzhiti-2.2.1.tar.gz (197.5 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

If you're not sure about the file name format, learn more about wheel file names.

yanzhiti-2.2.1-py3-none-any.whl (127.6 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file yanzhiti-2.2.1.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: yanzhiti-2.2.1.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 197.5 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.2.0 CPython/3.13.12

File hashes

Hashes for yanzhiti-2.2.1.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 88f6bb8a8fb1adaadfd1849b1d5d461888f0db8ac0ebfcd4653a8de087d89444
MD5 23dd476768f696f1484d3a0d14930ff3
BLAKE2b-256 b61d11a6952a3fc098561ba5565251ad50916ebe9f9522ec8712f58765afc30f

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file yanzhiti-2.2.1-py3-none-any.whl.

File metadata

  • Download URL: yanzhiti-2.2.1-py3-none-any.whl
  • Upload date:
  • Size: 127.6 kB
  • Tags: Python 3
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.2.0 CPython/3.13.12

File hashes

Hashes for yanzhiti-2.2.1-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 cc4f86abde70fd683fa518dae7425239b6f2cb611f3610e2e6a640385d6f0c58
MD5 6f46fc669c1c68c152841ae6eb1b29f5
BLAKE2b-256 35f63649c95a801b9a937f363ec5820385a8f8293e930e49e827a33e63a08426

See more details on using hashes here.

Supported by

AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Monitoring Depot Continuous Integration Fastly CDN Google Download Analytics Pingdom Monitoring Sentry Error logging StatusPage Status page