核心特性
强大、灵活、安全的 AI 对话体验
Harness Engineering
遵循 Agent = Model + Harness 范式，围绕模型构建编排循环、工具、记忆、状态与护栏，把模型变成可靠的智能体。
多模型支持
集成 OpenAI、DeepSeek、Google、智谱 AI、Ollama 等主流服务商，一个应用满足所有 AI 对话需求。
强大的工具系统
内置文件操作、代码执行、网络请求等丰富工具，支持 MCP 协议扩展，让 AI 能够执行实际操作。
知识库管理
内置向量数据库，支持文档上传和智能检索，基于您的专属知识库进行精准问答。
养成记忆
Cultivation Agent 会定期整理聊天记录，把偏好、习惯和项目上下文沉淀为长期记忆 Wiki。
本地优先
数据存储在本地，支持 Ollama 等本地模型，保护您的隐私安全，完全掌控自己的数据。
Agent 系统
基于 Mastra 框架构建的 Agent 系统，支持自定义指令和工具配置，打造专属 AI 助手。
跨平台支持
基于 Electron 构建，完美支持 macOS、Windows 和 Linux，享受原生应用的流畅体验。
Agent = Model + Harness
裸的大语言模型只是一个无状态的函数。AIME Chat 遵循业界于 2026 年确立的外壳工程范式，围绕模型构建编排循环、工具、记忆、状态与护栏，把任意模型（云端或本地）打造成可靠、目标驱动的智能体。
不是模型前的聊天框，而是模型外的完整外壳
外壳工程在更高的抽象层上设计模型周围的整个运行环境——编排、工具、记忆、状态、护栏与可观测性。它包含并超越了提示词工程与上下文工程，是让自主智能体持续、可靠、安全运行的关键。
了解 Harness Engineering编排循环
驱动「提示 → 响应 → 工具调用 → 观察 → 下一步」的循环，直至任务完成。
指引与工具
Agent 指令、助手人格与 Skill 提供前置约束，工具接口以清晰 Schema 暴露能力。
上下文与记忆
在多轮与跨会话之间组装并沉淀正确信息，对抗上下文腐烂。
状态与护栏
后台会话、Goal 与 Crons 持久化状态，工具权限与审批约束操作范围。
从对话到执行，形成完整闭环
不仅能问答，还能把模型能力和本地工作环境连接起来，让 AI 真正参与到你的日常工作。
连接模型
配置 OpenAI、DeepSeek、Google、Ollama 等模型服务，统一在一个桌面应用中使用。
选择能力
从对话、知识库、工具调用到 Agent 模式，按任务切换最合适的工作方式。
立即执行
让 AI 直接处理文档、代码、网页、图片和本地数据，而不只是生成一段文本。
让 AI 按计划自动工作
源项目内置了自动化 Crons 页面，可以创建定时任务，绑定项目上下文，并指定执行所用的 Agent、模型、工具与子 Agent，包括用于长期记忆沉淀的 Cultivation Daily。
定时触发 AI 任务
基于 cron 表达式按分钟、小时、每天或每周自动执行提示词任务。
绑定项目与执行上下文
自动化任务可以关联项目，并指定模型、Agent、工具和子 Agent。
沉淀长期养成记忆
内置 Cultivation Daily 任务可定期读取新增聊天记录，将偏好、习惯和项目上下文整理进全局记忆 Wiki。
统一连接主流 AI 模型
无论你在使用云端模型还是本地模型，都可以在同一个桌面工作台里统一管理与调用。
让 AI 不止回答问题
内置常用工程能力，并支持通过 MCP 扩展到更多业务场景，覆盖开发、文档、数据和多媒体任务。
代码执行
Python / Node.js 任务执行
文件操作
搜索、编辑、读写项目文件
网络请求
网页抓取与在线搜索
图像处理
识别、编辑、去背景
数据库
LibSQL / SQLite 数据处理
MCP 扩展
接入更多外部能力
# 克隆项目
$ git clone https://github.com/DarkNoah/aime-chat.git
# 安装依赖
$ cd aime-chat && pnpm install
# 启动应用
$ pnpm start
✨ 应用已启动