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Alek-Core：面向 Slack/Telegram 的个人多智能体外脑与长期记忆系统
ddmd72/alekbot-core · Personal AI exocortex — multi-agent LLM system on GCP: long-term RAG memory, realtime voice companion, semantic search over your cloud drive, agent skills, remote MCP server. Hexagonal architecture, provider-agnostic (Claude/Gemini/OpenAI/Grok), 13,000+ tests + CI.
ELI5：它是什么，解决什么问题
Alek-Core 是一个以 Python 实现、部署于 GCP 的个人 AI 外脑系统，通过 Slack 和 Telegram 与用户交互。它自动从对话中抽取事实并写入长期 RAG 记忆，结合多向量检索与 RRF 重排来丰富后续回答；内置 Router/Smart 协调的多智能体网络，支持 Claude、Gemini、OpenAI、Grok 等可切换模型，并提供语音伴侣相关内容（材料仅提及“realtime voice companion”但无细节）、Gmail 邮件索引与每日摘要、任务提醒、远程 MCP 服务等能力。项目采用六边形架构并配有大量测试与 CI 约束。
核心能力与快速开始
★ 4 · Python
- 能做什么
- 通过 Slack/Telegram 提供对话入口，Router 对每个请求进行复杂度、语气、检索意图识别，并由 Smart 智能体按复杂度选择 ECO/BALANCED/PERFORMANCE 模型层级进行响应；后台 Consolidation 智能体异步抽取事实并去重写入长期记忆，支持三向量多路检索与 RRF 融合；支持 Gmail 邮件增量索引、语义搜索与每日邮件摘要；支持 Microsoft To Do 任务、自我提醒、文件管理、文档/PDF/HTML 生成、图像与视频生成、深度研究等专用智能体；提供远程 MCP 服务端（实验性），可向 claude.ai 自定义连接器暴露记忆检索；具备多语言响应与 UI 支持。
- 适用场景
- 适合个人在 Slack 或 Telegram 中构建带长期记忆的 AI 助理，自动沉淀对话事实并在后续回答中引用；适合需要把 Gmail 邮件作为可语义检索记忆的用户；适合研究多智能体编排、六边形架构与面向非确定性 LLM 提供者的契约测试实践的开发者参考。
- 项目形态
- 开发框架
- 部署方式
- 材料说明生产环境部署在 GCP（Cloud Run + Firestore + Cloud Tasks + Cloud Scheduler），部署命令为 make deploy，且明确为手动部署；其他环境条件未说明。
- 主要依赖
- 需要 Python 3.11 运行时、.env 文件配置 API keys，以及 GCP 相关服务；具体配额、账号和成本未说明。
- 使用限制
- 项目为个人单独维护、单一生产环境，明确不采用自动持续部署；远程 MCP 服务标注为实验性、仅开发环境；语音伴侣能力在材料中仅被提及，细节和可用性未说明；许可证未提供，不能据此推断可免费商用；未说明 API 成本与配额限制。
- 许可证
- 未说明
- 最近推送
- 2026-11-04 06:53
资料检查：2026-11-04 07:00 · 卡片整理：2026-11-04 07:00
卡片由 AI 根据仓库资料整理，未进行安装或运行验证
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