LLM Chat/Agent/RP/Game, all in one static frontend (Optional backend™) / 暂时不支持i18n只有中文版
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AiChat - 爱聊天
现代化的高性能纯 Web 多用途 AI 前端,基于 Unconscious 响应式框架。
为什么选它
大部分 LLM 前端都是臃肿的 SaaS 复制品,剩下那些基本又是脆弱的周末项目。
不仅如此,它们还
- “专注一个功能”:只能聊天、只能做项目,或者只能角色扮演。
- 硬盘杀手:喜欢两万个 py/js 还有比中子星更重的 node_modules 吗
- 内存杀手:bun 对 Windows 的支持还是实验性,issues 里挂着好几个没修的内存泄漏,甚至没法在 cmd.exe 里运行 —— 直接卡死
这是我,一个重度依赖洁癖,内存洁癖,代码体积洁癖,写给自己的项目。
- 功能没有边界:你可以在RP会话中调用MCP,在Coding Task中进行对话分支,以及各种工具
- 产品用途不应决定能力上限,它们生来可以组合,应该组合,将会组合。
- 尽管有的组合可能不尽如人意,但它可以。
- 前端 2MB,后端加依赖约 600 KB
- 只需要浏览器:Chrome (or WebView) 118+,提供有限的 Firefox 支持。
- 不需要 Docker,不需要编译,不需要 node_modules 和数据库服务
- 哪怕连后端都不想要,你的敌人也只有 CORS
为什么不选它
- 功能很多,文档很少,上手可能困难。
- 测试较少,可能存在 bug
- 单人项目,可能随时破坏性更改
- 纯前端,无法在无头环境运行,但支持手机远程控制(需后端)
- 不支持主动缓存写入 —— 你不应该将它接入缓存需要主动写入的模型
特性
高性能,低内存
性能是一种尊重。
我自己就是 AiChat 的深度用户,页面一开就是几天,从未 Out Of Memory,内存几乎不超过 100MB。
你可能会说这有什么特殊的,但我使用 32 位的 Chrome。
相当一部分”现代化”网站会在一下午甚至几分钟内内存溢出,例如 DeepSeek 网页版和模搭社区。
- 流式 Markdown 渲染:自研解析器,性能优于
marked
正确渲染**“中文引号加粗”**(不符合 CommonMark 规范,但 LLM 输出中很常见) - 语法高亮:比
shiki-stream更快,数百 TPS 下流畅不丢帧(大概) - 虚拟列表:对话和代码块均使用虚拟滚动
- 按需加载:Chart.js、KaTeX、Mermaid、语法高亮等按需加载
Agent & 工具
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