Fay

ai 2026-01-07

Fay

2026-01-07

正当利用时间!你要理解什么，不要舍近求远。——歌德

来点有意思的：把一个“数字人/大模型 Agent”真正接起来，用它干点正事儿。今天的主角是 Fay——一个面向数字人（2.5D、3D、移动、PC、网页）和大语言模型（OpenAI 兼容、DeepSeek）“连通业务系统”的 agent 框架。项目地址：xszyou/Fay

一句话（直接摘自仓库 description）：fay 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。

为什么它有看头

“连通业务系统”这几个字很扎心：不只是聊天，更是把 AI 接上真实业务、流程、API、设备。
“OpenAI 兼容、DeepSeek”关键字，意味着��手头已有的 LLM 生态（包括国产/自建）可以直接被纳入。
仓库主题里写了 Android、UE5、Unity3D、wav2lip……这说明它的应用场景不局限于纯文本，还可能触达实时渲染、动捕、口型同步、跨端展示等“数字人”常见链路。
代码主力是 Python，旁边配着 HTML/JS/Jupyter 等，既能工程落地，也方便做实验 Demo。
许可证：GPL-3.0（请关注开源合规要求）

项目状态小抄（来自仓库元信息）

默认分支：main
License：GPL-3.0
主要语言：Python（配套 JavaScript/HTML/Jupyter/C++/CMake 等）
Topics：ai, android, api, python, ue5, unity3d, wav2lip
README、LICENSE 都��根目录；入口文件包括 main.py、fay_booter.py 等
目录结构（节选，来自一次性接口结果，可能不完整；更多请看仓库根目录）
- ai_module、llm、genagents、faymcp、mcp_servers
- asr、tts（语音识别/合成相关的典型命名）
- memory、bionicmemory（记忆/增强记忆）
- core、scheduler、utils、scripts（核心/调度/工具/脚本）
- gui、docs、readme、test、simulation_engine
- main.py、fay_booter.py、requirements.txt、config.json、qa.csv
- 完整请浏览：根目录

温馨提示：以上清单来自一次性接口结果，可能不完整；更多请直接浏览 GitHub 文件视图（数据来自 /repos/xszyou/Fay/contents/）。

Fay 的定位，用“接线图思维”理解一下

左侧：你的“人”和“脑”
- 数字人：2.5D/3D 形象、移动端/PC/网页展示、UE5/Unity3D 引擎接入、音视频流
- LLM：OpenAI 兼容接口、DeepSeek 等模型端点
中间：Fay 的 Agent 能力
- 通过模块化的 AI/LLM/记忆/调度组件，组织一次“任务执行”
- 从 ASR 拿文本 → LLM 推理 → TTS 合成 → 前端/引擎呈现
- 或者从业务系统拿事件 → 调用工具/API → 回写结果
右侧：你的“系统和资产”
- 业务 API、数据库、工单系统、搜索/知识库、第三方服务
- 数字人渲染/播报链路（含口型同步 wav2lip 等）

从仓库结构能读出什么（尽量不脑补，基于目录名）

llm / ai_module / genagents：大概率围绕模型接入、Agent 策略或封装
asr / tts：语音识别与语音合成的典型命名
memory / bionicmemory：长期/短期记忆、以及更拟人化的“仿生记忆”尝试
scheduler：调度器，可能用于任务/多模块编排
faymcp / mcp_servers：与 MCP（Model Context Protocol）生态对接的信号
gui / docs / scripts：常规 GUI/文档/脚本支持
simulation_engine：用于仿真/测试的可能组件
说明：上面是“从命名推断用途”的阅读法，具体行为以 README 为准。

快速上手（保守路线，尽量不乱编）

看 README

根目录有 README.md，是唯一权威的启动说明。不同平台（Android/UE5/Unity/网页）可能有不同步骤，建议按 README 来。

克隆与安装依赖

1 2	`git clone https://github.com/xszyou/Fay.git cd Fay`

如果 README 指定了 Python 版本/虚拟环境，请优先照做

安装依赖（以 requirements.txt 为准）

pip install -r requirements.txt

3) 运行方式
- 根目录下有 [main.py](https://github.com/xszyou/Fay/blob/main/main.py) 和 [fay_booter.py](https://github.com/xszyou/Fay/blob/main/fay_booter.py)。哪一个是推荐入口，以 README 为准。一个“最保守”的尝试方式是：
```bash
# 尝试直接运行（仅作为探索用，具体命令以 README 为准）
python main.py
# 或
python fay_booter.py

给你几段“安全/通用”的代码示例（紧扣仓库关键词，不乱编）

示例 A：读取仓库里的 config.json（不假设具体字段）

import json
from pathlib import Path

cfg_path = Path("config.json")
if cfg_path.exists():
    with cfg_path.open("r", encoding="utf-8") as f:
        cfg = json.load(f)
    print("配置键位一览：", list(cfg.keys()))
else:
    print("未找到 config.json，请参考仓库 README 确认配置方式")

示例 B：对接 OpenAI 兼容接口（与“openai兼容、deepseek”一致的最小调用范式）
说明：Fay 强调“OpenAI 兼容”，你现有的模型服务（包括 DeepSeek 或自建推理）大多支持 OpenAI 风格 API。下面是“通用”用法，帮助你先打通模型通路；和 Fay 集成时，请以 Fay 的实际接口为准。

import os
import requests

BASE_URL = os.getenv("OPENAI_BASE_URL", "https://api.openai.com/v1")
API_KEY  = os.getenv("OPENAI_API_KEY",  "YOUR_KEY")
MODEL    = os.getenv("OPENAI_MODEL",    "gpt-4o-mini")  # 或者你的 DeepSeek/自部署模型名

resp = requests.post(
    f"{BASE_URL}/chat/completions",
    headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
    json={
        "model": MODEL,
        "messages": [{"role": "user", "content": "你好，帮我写一句广告词，8个字以内。"}],
        "temperature": 0.7
    },
    timeout=30
)
resp.raise_for_status()
print(resp.json()["choices"][0]["message"]["content"])

这段代码的意义是：先把“模型调用链”跑通，接下来再与 Fay 的 Agent/记忆/调度衔接。你也可以把 BASE_URL 指向 DeepSeek/OpenAI 兼容服务。

示例 C：把“业务事件”转成 Agent 输入（通用桥接范式）
很多时候你的系统会把事件推给 AI。可以先用一个极小的 FastAPI 网关，做“事件入站 → 模型/Agent 调用 → 回写”的闭环。与 Fay 的组合方式，请以 README 的实际 API 或集成点为准。

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
import requests, os

app = FastAPI()

class TicketEvent(BaseModel):
    ticket_id: str
    summary: str
    detail: str

OPENAI_BASE = os.getenv("OPENAI_BASE_URL")
OPENAI_KEY  = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
MODEL       = os.getenv("OPENAI_MODEL", "gpt-4o-mini")

@app.post("/events/ticket")
def handle_ticket(evt: TicketEvent):
    prompt = f"请为工单#{evt.ticket_id}生成处理建议：\n摘要:{evt.summary}\n详情:{evt.detail}"
    r = requests.post(
        f"{OPENAI_BASE}/chat/completions",
        headers={"Authorization": f"Bearer {OPENAI_KEY}"},
        json={"model": MODEL, "messages": [{"role": "user", "content": prompt}]},
        timeout=30
    )
    r.raise_for_status()
    suggestion = r.json()["choices"][0]["message"]["content"]
    # 下一步：把 suggestion 交给 Fay 的 Agent / 记忆模块 / 数字人播报（以 README 实际接口为准）
    return {"ticket_id": evt.ticket_id, "suggestion": suggestion}

示例 D：读一眼 qa.csv（仓库里有），用作小测试数据
不对其字段做任何假设，仅做“探索读取”，方便你理解数据格式。

import csv
from pathlib import Path

qa_path = Path("qa.csv")
if qa_path.exists():
    with qa_path.open("r", encoding="utf-8") as f:
        reader = csv.reader(f)
        for i, row in enumerate(reader):
            print(row)
            if i > 3:
                break
else:
    print("未发现 qa.csv，或路径不同，请以实际为准")

跟“数字人链路”相关的几个点（基于 Topics 与目录命名，谨慎表述）

UE5 / Unity3D：通常意味着可以嵌入引擎侧，做实时驱动（文本→语音→口型→渲染）。
wav2lip：常用于口型同步，把 TTS 声音与人脸口型对齐。
Android：移动端接入场景（摄像头采集、端上渲染、低延迟交互等等）。
asr / tts：语音识别/合成的基础能力模块。
memory / bionicmemory：Agent 的记忆系统（事实记忆、对话记忆、长期偏好等）是“像素级体验提升”的关键。
mcp_servers：与 MCP 生态对接，意味着可以把更多外部工具/知识源接进来。
再次强调：具体特性、模块边界以 README 为准。

给“如何试起来”的路线建议

Step 1：照 README 来一遍最小可用（确保能跑起来）。
Step 2：把“模型”明确下来（OpenAI 兼容/DeepSeek/自建推理），统一到 OpenAI 风格 API。
Step 3：挑一条简单业务：比如“工单归类/回复草案”“知识库问答播报”“日报生成+语音朗读”，做端到端打通。
Step 4：把记忆（memory/bionicmemory）、调度（scheduler）逐步引��，观察“稳定性、延迟、成本”的变化。
Step 5：如果要上“数字人”，把 ASR → LLM → TTS → wav2lip → UE5/Unity3D 的链路串起来，小流量先验收，逐步扩��。

工程信息与合规

License：GPL-3.0（关注你所在组织的开源合规策略）
主要语言：Python 为主，前端/演示/实验依赖 HTML/JS/Jupyter，底层也有 C++/CMake 片段
项目规模较大，建议用 venv/conda 并按 README 的精确依赖版本来执行
如果你部署到生产环境，建议对隐私、日志、模型输出审计、超时与重试策略做好兜底

最后把重要链接放一遍

仓库主页：xszyou/Fay
README：README.md
许可证：LICENSE
依赖清单：requirements.txt
根目录浏览（更多文件/可能更全）：/tree/main

注：本文严格基于仓库的 description、可见目录与元信息撰写，避免“乱编”。具体能力与使用方法以 README 为准。如果你已经跑通了第一个 Demo，欢迎告诉我你的场景，我可以帮你把“业务系统联动、记忆、语音链路、口型同步、引擎接入”这些“关键 5 件事”逐个打磨到能上线的程度。