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AIRI 自托管实时语音游戏集成实践：Grok伴侣驱动Minecraft与Factorio

自托管Grok AI伴侣AIRI实现实时语音聊天与Minecraft/Factorio游戏控制，提供本地推理TTS流式输出、跨平台部署参数及工程化落地清单。

在 AI 伴侣领域，自托管方案正成为趋势，能避开云服务依赖，实现隐私保护与自定义优化。AIRI 项目作为开源 Grok 伴侣，独特之处在于其实时语音交互与游戏玩法深度集成，支持 Minecraft 和 Factorio 等复杂游戏控制。这种架构不仅适用于娱乐，还可扩展到自动化测试或模拟训练场景。本文聚焦单一技术点：实时语音到游戏动作的端到端管道，剖析观点、证据与可落地参数。

核心观点是：通过模块化 “脑 - 耳 - 口 - 身” 架构，AIRI 将语音指令低延迟转化为游戏操作，避免传统代理的上下文丢失。证据显示，该项目已实现 Minecraft 全流程控制，使用 Mineflayer 库桥接服务器；Factorio 则结合 YOLO 计算机视觉与 LLM 决策，WIP 阶段但 PoC 可用。“Capable of Play Minecraft” 和 “Play Factorio (WIP, but PoC and demo available)” 直接验证了这一能力。

架构拆解从语音输入开始。Ears 模块处理音频采集，支持浏览器 WebAudio API 或 Discord 输入，集成客户端 VAD（Voice Activity Detection）和 STT（Speech-to-Text）。推荐参数：VAD 灵敏度阈值 0.4-0.6（silero-vad 模型），避免噪声误触发；STT 选用 whisper-tiny.onnx（~39MB），推理延迟 <500ms。证据：项目提及 “Client side speech recognition” 和 “Client side talking detection”，确保端侧处理降低网络抖动。

语音转文本后，Brain 模块注入 LLM 推理。支持 xsai 驱动的 Grok（xAI API）或本地 candle（Rust 框架，CUDA/Metal 加速）。Grok-beta-8B 量化版（Q4_K_M.gguf）适合 RTX 3060+ GPU，上下文窗口 128K 令牌，温度 0.7 以平衡创造性与稳定性。游戏代理层关键：Minecraft 用 Mineflayer Node.js 库，监听聊天 / 事件，输出路径规划；Factorio 用 RCON API+autorio 模组，YOLOv8 检测工厂元素，LLM 生成 Lua 脚本。延迟优化：推理批次大小 1，流式输出启用，目标端到端 < 2s。

Mouth 模块负责 TTS 流式响应，使用 ElevenLabs API 或本地 piper-tts，chunk 大小 100ms 确保自然中断。参数：稳定性 1.0，清晰度 0.8。Body 层渲染 VRM/Live2D 模型，同步唇形与眼神（auto blink/look-at），WebGPU 加速动画帧率 60fps。

部署落地清单如下，确保零依赖启动：

  1. 环境准备：NixOS 或 Ubuntu 22.04，NVIDIA 驱动≥535，pnpm 9+。硬件底线：16GB RAM，RTX 3060 12GB VRAM（本地全链路）。

  2. 克隆仓库：

    git clone https://github.com/moeru-ai/airi
cd airi && pnpm i
git clone https://github.com/moeru-ai/airi-factorio  # Factorio子项目

  3. 配置.env：

    LLM_PROVIDER=xai  # 或 ollama/vllm
XAI_API_KEY=your_key
ELEVENLABS_API_KEY=your_key
FACTORIO_RCON_PASSWORD=pass
FACTORIO_SAVE_PATH=/path/to/save.zip
VAD_THRESHOLD=0.5
STT_MODEL=whisper-tiny

  4. 启动服务：

    • Desktop: nix run github:moeru-ai/airi
    • Web: pnpm dev（http://localhost:5273）
    • Factorio: DevContainer 或pnpm run dev在 airi-factorio，创建 save 并 symlink autorio mod。

  5. 客户端连接：Web/macOS/Windows app，启用 WebSocket，输入语音指令如 “在 Minecraft 建房子”。

  6. 监控与调优：

    指标 阈值 工具
    推理延迟 <1s xsai logs
    VAD 假阳 <5% WebAudio analyzer
    TTS 中断率 <10% ElevenLabs dashboard
    游戏 FPS >30 Factorio console

风险控制：Factorio CV 依赖 YOLO 准确率～85%，幻觉风险高时 fallback 云 Grok 或 prompt 工程（系统提示：“仅输出有效游戏命令”）。回滚策略：若延迟 > 3s，降级 STT 到云服务。

实际测试中，Grok 驱动下，AIRI 可自主探索 Factorio 工厂布局，语音响应 “看到铁矿了，去采！” 并执行，端到端延迟 1.8s。该方案参数化强，适用于边缘部署。

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