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让 AI 角色活在同一个世界里

MAI 是一个本地优先的 AI 故事导演台。创建世界,召唤角色,开启场景,让多个 AI 角色持续互动、积累记忆,并在你的掌控下推动故事发展。

也可以用于多模型讨论、产品决策、方案评审和复杂问题推演。

从一次对话,到一个持续发展的故事世界

Story World 把单次房间扩展成一个世界。世界包含设定、角色、场景和跨场景记忆。每一幕结束后,MAI 会把关键事件、关系变化、承诺和印象整理成角色记忆,让下一幕从过去继续。

🌍

世界

承载世界观、背景、时间线

🎬

场景

每一幕都是一个可控制的房间

👤

角色

AI 角色和用户角色共存

🧠

记忆

角色拥有跨场景记忆

📋

封幕检查

封幕后检查和整理记忆

世界不是一次性设定 角色不是一次性 NPC 每一幕都能沉淀为记忆

不是让 AI 续写,而是让角色共同演出

在故事模式中,每个 AI 只扮演自己。它会说自己的台词,描述自己的动作,保持自己的身份和关系,不替其他角色发言,也不会变成全知旁白。

多角色持续接力
用户可随时喊停
AI 保持角色身份
用户可以作为导演旁白
用户也可以扮演自己的角色入场
支持沉默、试探、冲突、承诺等自然互动
游侠 「我听见林中有动静。你们留在这里,我去看看。」
法师 「等等,让我先施一个侦测术。」
旁白 魔法的光芒在林间扩散,隐约照出一个身影。

当你需要判断,不只问一个 AI

MAI 的讨论室让多个 AI 人设进入同一个问题现场。它们共享上下文,按阶段和赛制发言、质询、反驳和总结。用户始终拥有冻结、推进、裁决和配置模型的最终控制权。

🤖 多模型 / 多人设协作
📋 阶段模板
🏆 赛制
🧪 配方
📝 书记官 Scribe
🎙️ 主持 Facilitator
⚖️ 裁决 Judge
🔀 子讨论
🔧 工具与 MCP
📖 Append-only 可追溯记录

适用场景

技术方案评审产品决策圆桌发散头脑风暴假设压力测试角色原型访谈

核心功能

从故事创作到多模型协作,MAI 提供完整的本地优先 AI 工作台体验。

故事世界

创建持久的世界观,承载设定、背景、时间线和跨场景记忆。

角色记忆

每一幕结束后,关键事件和关系变化被整理为角色的长期记忆。

AI 角色群演

多个 AI 角色各自保持身份,持续接力演出,不替他人发言。

多模型讨论室

多个人设进入同一问题现场,共享上下文,按阶段结构化讨论。

阶段与赛制

用阶段模板和赛制驱动讨论流程,支持发散、收敛、质询和总结。

书记官与主持

书记官记录要点,主持控制节奏,裁决给出最终判断。

本地优先

数据默认存储在本地 SQLite,用户掌控 API Key 和模型配置。

MCP 工具扩展

通过 MCP 协议接入外部工具,扩展讨论和创作的能力边界。

本地优先,开源可控

MAI 以本地优先为核心。你可以在自己的环境中运行、配置模型 Provider 和 API Key,并根据需要选择不同模型供应商或兼容 LiteLLM 的自定义模型。

本地运行,无需云端账号
SQLite 默认数据存储
可配置模型 Provider 和 API Key
支持 OpenAI、Anthropic、Gemini、OpenRouter 等
开源仓库,社区可参与
适合高阶用户与创作者长期使用

下载最新版 MAI

网站会自动同步 MAI GitHub Release,并优先提供适合大陆访问的镜像下载入口。如果镜像暂不可用,也会保留 GitHub 原始下载链接。

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常见问题

MAI 是在线服务吗?

不是。MAI 是一个本地优先的应用,你可以在自己的电脑上运行,数据默认存储在本地 SQLite 中。

MAI 支持哪些模型?

MAI 支持 OpenAI、Anthropic、Gemini、OpenRouter 等主流模型供应商,也可以通过 LiteLLM 接入自定义模型。

故事世界和普通讨论室有什么区别?

故事世界专注于持续性的叙事创作,拥有世界观、角色、场景和跨场景记忆;讨论室则用于多模型协作讨论、方案评审和决策推演。

AI 会不会替其他角色说话?

在故事模式中,每个 AI 只扮演自己的角色,说自己的台词,描述自己的动作,不会替其他角色发言,也不会变成全知旁白。

角色记忆会自动写入吗?

每一幕结束后,MAI 可以把关键事件、关系变化、承诺和印象整理成角色记忆。你可以在封幕检查时确认和编辑这些记忆。

数据保存在本地吗?

是的。MAI 默认使用 SQLite 本地存储,你的故事、角色和讨论记录都在本地,不会上传到云端。

大陆用户如何下载?

官网会自动同步 GitHub Release,并优先提供适合大陆访问的镜像下载入口。如果镜像暂不可用,也会保留 GitHub 原始下载链接。

如何参与开源贡献?

MAI 是一个开源项目,欢迎在 GitHub 上提交 Issue 和 Pull Request。访问 github.com/Astroite/MAI 了解更多信息。