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Fay 数字人框架实战上手：克隆、选型到部署，讲清带货、助理与 Agent 三版

【免费下载链接】Fayfay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。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fay/Fay

直播间的弹幕刚飘过"有货吗"，屏幕里的虚拟导购就该开口接话了。Fay 是一个开源数字人 agent 框架，把 2.5D、3D 数字人与 OpenAI 兼容的大语言模型连通，再对接弹幕、知识库、设备控制等业务系统。

定位与选型

Fay 一句话定位：给数字人或大语言模型套上能接业务的 agent 外壳，按你要它"卖货、办事、还是替你盯事"来选分支。

三个版本共用同一套模型与 TTS 配置思路，差别只在业务编排，选错顶多多跑一次依赖安装。

第一次跑起来

最短路径是：克隆仓库 → 进入目标分支 → 按分支清单装依赖，3 条命令就能看到效果。

环境门槛一句话：一台能装 Python 的电脑，加上一个大模型接入方式——云端 API 或 vllm 本地部署都可以，本地模型还能走 fastchat 降低显存。

# 克隆仓库并直接进入助理版分支（换版本只需改分支名） git clone -b fay-assistant-edition https://gitcode.com/GitHub_Trending/fay/Fay cd Fay

分支内附安装说明与依赖清单，装完按分支说明启动，网页端即可与数字人对话。带货版、Agent 版同理，把分支名换成fay-sales-edition、fay-agent-edition即可。

功能按场景讲

带货：弹幕进来，导购接话 🎬

用起来是这样：开播后 Fay 持续监听弹幕，先做格式过滤与违禁词检查，再经百度情感分析判断观众情绪，最后由数字人开口回应并带出商品。要改的配置集中在三处：GPT 兼容接口（模型地址、密钥与 gpt 代理）、TTS 引擎、弹幕平台参数；本地违禁词表与违规处理方式在带货版配置里也单独可调。

助理：语音唤醒，开口办事

助理版把数字人当成一个能听会说的终端：说"开灯"它下发设备指令，查天气、问资料走 LLM，接上 langchain 本地 PDF 知识库还能做 RAG 问答。要改的配置两处就够：ASR 侧打开 funasr 热词提升识别命中率；模型侧填 LLM 接口，OpenAI 兼容、DeepSeek、moonshot、vllm 本地部署都支持。

Agent：从聊天到替你办事

Agent 版没有"人问它答"的预设：数字人自己决定调哪个工具——执行 Python、检索网页、查本地知识库，甚至按日程主动发微信消息。要改的主要是工具开关：知识库工具需在工具内部自行配置后才生效，面板消息、日程等工具按场景启停。

配置与进阶

三个版本的配置可以归为三类，改完基本不用动代码。

1. 模型类：GPT 兼容接口（含 gpt 代理配置），可接 DeepSeek、moonshot，或用 vllm/fastchat 部署本地模型；
2. 音频类：TTS 支持阿里云、Azure、GPT-SoVITS（2024.07 新增），ASR 用 funasr，支持热词；
3. 业务类：百度情感分析、langchain 本地 PDF 知识库、Agent 工具集。

各配置项的具体字段以 README 指向的框架文档为准，这里不逐条展开。

从本地到生产

本地验证用单分支单机跑通即可；生产环境建议把渲染、推理、业务三条线拆开部署，互不抢资源。

# 同一仓库内切换版本，无需重新克隆 git checkout fay-sales-edition

本地就是"克隆 + 装依赖 + 启动分支服务"，一台机器跑全部组件；数字人形象可先跑网页 2.5D，也支持对接 UE5/MetaHuman（metahuman-stream 已修复连接不稳定问题）。

带货场景观众多时，弹幕监听与情感分析可以独立扩进程；推理走 vllm 集群，渲染端与推理端分开后，延迟和显存都更好控。

排障速查 🔧

README 更新日志基本把常见的坑都覆盖到了，对照版本号升级是最快的解法。

Fay 的更新节奏很快，近期集中在 GPT-SoVITS 接入、Agent 工具调用逻辑优化和多 TTS 引擎对接；想深入可以看 README 里的完整更新日志，把实际场景问题反馈给社区也是最快的参与方式。

【免费下载链接】Fayfay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。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fay/Fay