终端 AI 聊天工具 AIChat：接入 20+ 大模型，安装到对话的最短路径
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/aichat 你在终端里调试脚本时，有没有过这样的经历：复制报错信息，切到浏览器，粘贴到网页版模型，等回答，再复制回来。AIChat 是一个在终端里直接跑大语言模型的命令行工具，它通过统一接口接入 OpenAI、Claude、Gemini、Ollama 等 20 多家模型服务商，还能让模型顺手帮你写 shell 命令、读本地文件。装好、填一个 key，两分钟就能跑起来。
它能帮你做什么：从来回复制粘贴到自然语言调用
用之前：错误日志、文档、问题要在终端和浏览器之间来回倒手。
用之后，这些动作都发生在同一个终端里：
- 报错信息直接喂给模型，当场拿到分析
cat data.txt | aichat管道输入，文件内容不用拷贝- 一句话描述任务，模型直接给出适配你当前操作系统的 shell 命令
- 交互模式里 Tab 补全、多行输入、历史搜索、会话和模型切换都是现成的
最快起步路径：安装、配置、发出第一条消息
第一步，安装（任选其一）：
brew install aichat # macOS / Linuxbrew
cargo install aichat # Rust 环境
scoop install aichat # Windows
第二步，参照 config.example.yaml 建立自己的 config.yaml，填入模型和密钥：
model: openai:gpt-4o
models:
- type: openai
api_key: 你的密钥
第三步，发出第一条消息：
aichat hello
不带参数直接运行 aichat，则进入交互式 REPL 会话。
优先上手的三个功能：使用频率最高的
Shell Assistant：把自然语言变成可执行命令
aichat -e "删除 7 天前修改的 .log 文件"，模型会生成一条匹配你 OS 和 shell 的命令。建议先读一遍生成结果再执行，把风险留在自己手里。
文件与目录输入：把材料直接交给模型
-f 参数支持本地文件、目录甚至远程 URL：aichat -f docs/ -f data.txt "总结一下这两份材料"，多个来源可以组合。
会话：让上下文延续下来
--session 开启会话后，模型记得之前聊过的内容。在 REPL 里 .role 切换角色、.model 换模型、.session 管理会话，配合 Tab 补全基本不用离开键盘。
能解决的真实小问题
- 排查报错：把命令输出通过管道交给模型，当场拿到分析和修复建议，全程不离开终端。
- 文档整理：一个目录的文档丢给模型，生成摘要或索引。
- 命令查询：记不清语法时，用一句人话描述需求，直接拿到可复制的命令。
进阶玩法：把它变成你自己的 LLM 服务
aichat --serve 会启动一个轻量 HTTP 服务：除了暴露 OpenAI 兼容的 Chat Completions 接口，还有两个浏览器页面，Playground 直接试模型，Arena 让多个模型对同一问题并排作答，方便你挑出最合用的那个。
RAG 也值得配一下：把自有文档建成知识库，提问时加 --rag 库名，模型就会基于你的材料回答。想搭 Agent（提示词 + 工具 + 文档）的用户，可以参考 config.agent.example.yaml 的结构。
避坑：常见疑问一次说清
- 不确定有哪些模型可用？跑
aichat --list-models。模型写法的惯例是provider:模型名，如openai:gpt-4o。 - 想用本地模型？加一个
openai-compatible类型的 provider，api_base指向 Ollama 的http://localhost:11434/v1即可，无需密钥，请求不出本机。 - shell 集成有现成脚本，在 scripts/shell-integration/，按你的 shell 加载后交互体验更好。
- 项目采用 MIT 与 Apache 2.0 双许可，商用无压力。
现在就打开终端装一个，填好 key，下一条命令开始和模型对话。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
