moeru-ai/airi
요약
Project AIRI는 Neuro-sama에서 영감을 받아 개발된 오픈 소스 가상 캐릭터 프레임워크입니다. RAG, 메모리 시스템, Live2D 유틸리티 등을 활용하여 단순 채팅을 넘어 게임 플레이와 영상 시청 중 상호작용이 가능한 디지털 동반자를 구현합니다.
핵심 포인트
- Neuro-sama 스타일의 오픈 소스 가상 캐릭터 구현
- RAG 및 임베디드 데이터베이스 기반 메모리 시스템 지원
- WebGPU, WebAssembly 등 최신 웹 기술 활용
- 게임 플레이 및 실시간 상호작용 능력 지향

AI waifu / 가상 캐릭터(virtual characters)의 영혼 컨테이너인 Neuro-sama를 재현하여 우리 세상으로 가져옵니다.
[Discord 서버 참여] [시도하기] [简体中文] [日本語] [Русский] [Tiếng Việt] [Français] [한국어]
Neuro-sama에서 큰 영감을 받았습니다.
팁
Windows에서는 Scoop을 사용하여 AIRI를 설치할 수도 있습니다:
scoop bucket add airi https://github.com/moeru-ai/airi
scoop install airi/airi
경고
주의: 저희는 이 프로젝트와 관련된 공식적으로 발행된 암호화폐(cryptocurrency)나 토큰(token)을 보유하고 있지 않습니다. 정보를 확인하시고 주의하여 진행하시기 바랍니다.
참고
Project AIRI에서 파생된 모든 하위 프로젝트를 위해 전용 조직인 @proj-airi를 운영하고 있습니다. 확인해 보세요!
RAG, 메모리 시스템(memory system), 임베디드 데이터베이스(embedded database), 아이콘, Live2D 유틸리티 등!
팁
Crowdin에서 번역 프로젝트를 진행하고 있습니다. 부정확한 번역을 발견하시면 언제든지 그곳에서 개선에 기여해 주세요.
당신과 함께 놀고 대화할 수 있는 사이버 생명체(cyber waifu, 디지털 펫)나 디지털 동반자를 꿈꿔본 적이 있나요?
ChatGPT나 유명한 Claude와 같은 현대적인 거대 언어 모델(large language models, LLM)의 힘을 빌리면, 가상 존재에게 역할극(roleplay)을 요청하고 대화하는 것은 이미 누구나 할 수 있을 만큼 쉬워졌습니다. Character.ai (일명 c.ai) 및 JanitorAI와 같은 플랫폼이나 SillyTavern과 같은 로컬 플레이그라운드(local playgrounds)는 이미 채팅 기반 또는 비주얼 어드벤처 게임과 같은 경험을 제공하는 충분히 좋은 솔루션들입니다.
하지만, 게임을 플레이하는 능력은 어떨까요? 그리고 당신이 코딩하고 있는 것을 보는 능력은요? 게임을 플레이하거나 영상을 시청하는 동안 채팅을 할 수 있으며, 그 외에도 많은 다른 일들을 수행할 수 있습니다.
아마 Neuro-sama를 이미 알고 계실지도 모릅니다. 그녀는 현재 게임을 플레이하고, 채팅하며, 당신 및 시청자들과 상호작용할 수 있는 최고의 가상 스트리머입니다. 어떤 이들은 이런 종류의 존재를 "디지털 휴먼(digital human)"이라고 부르기도 합니다. 안타깝게도, 그녀는 오픈 소스(open sourced)가 아니기 때문에 라이브 스트리밍이 종료된 후에는 그녀와 상호작용할 수 없습니다.
따라서 이 프로젝트인 AIRI는 여기서 또 다른 가능성을 제시합니다: 여러분의 디지털 라이프와 사이버 생활(cyber living)을 언제 어디서나 쉽고 편리하게 소유할 수 있도록 하는 것입니다.
- DevLog @ 2026.03.23 (2026년 3월 23일)
- DevLog @ 2026.03.14 (2026년 3월 14일)
- DevLog @ 2026.02.16 (2026년 2월 16일)
- DevLog @ 2026.01.01 (2026년 1월 1일)
- DevLog @ 2025.10.20 (2025년 10월 20일)
- DevLog @ 2025.08.05 (2025년 8월 5일)
- DevLog @ 2025.08.01 (2025년 8월 1일)
- DreamLog 0x1 (2025년 6월 16일)
- ...문서 사이트에서 더 보기
다른 AI 기반 VTuber 오픈 소스 프로젝트들과 달리, アイリ는 첫날부터 WebGPU, WebAudio, Web Workers, WebAssembly, WebSocket 등과 같은 다양한 웹(Web) 기술의 지원을 바탕으로 구축되었습니다.
Tip
웹 관련 기술을 사용하기 때문에 성능 저하가 걱정되시나요?
걱정하지 마세요. 웹 브라우저 버전은 브라우저와 웹뷰(webview) 내부에서 우리가 얼마나 많은 것을 밀어붙이고 수행할 수 있는지에 대한 통찰을 제공하기 위한 목적이지만, 결코 이에만 전적으로 의존하지는 않을 것입니다. AIRI의 데스크톱 버전은 복잡한 의존성 관리(dependency management) 없이도 기본적으로 네이티브 NVIDIA CUDA 및 Apple Metal을 사용할 수 있습니다 (HuggingFace와 사랑스러운 candle 프로젝트 덕분입니다). 이러한 트레이드오프(tradeoff)를 고려하여, 그래픽, 레이아웃, 애니메이션, 그리고 모두가 무언가를 통합할 수 있도록 준비 중인(WIP) 플러그인 시스템에는 부분적으로 웹 기술이 사용됩니다.
이는 アイリ가 최신 브라우저와 기기에서 실행 가능하며, 심지어 모바일 기기에서도 실행될 수 있음(이미 PWA 지원을 통해 완료됨)을 의미합니다. 이는 우리(개발자들)가 アイリ VTuber의 성능을 다음 단계로 구축하고 확장할 수 있는 많은 가능성을 가져다주는 동시에, 사용자들이 Discord 음성 채널에 연결하거나 친구들과 Minecraft 및 Factorio를 플레이하는 것과 같이 TCP 연결이나 기타 비웹(non-Web) 기술을 필요로 하는 기능을 활성화할 수 있는 유연성을 유지해 줍니다.
Note
우리는 여전히 개발 초기 단계에 있으며, アイリ를 현실로 만드는 데 동참하여 도움을 줄 재능 있는 개발자들을 찾고 있습니다.
이 프로젝트에 필요한 Vue.js, TypeScript, 그리고 개발 도구(devtools)에 익숙하지 않더라도 괜찮습니다. 아티스트, 디자이너로서 참여하거나, 우리의 첫 라이브 스트림(live stream) 런칭을 도와주는 역할로도 함께할 수 있습니다.
React, Svelte, 혹은 Solid의 열렬한 팬이라 할지라도 환영합니다. アイリ에서 보고 싶은 기능이나 실험해보고 싶은 기능을 추가하기 위해 서브 디렉터리(sub-directory)를 열어 작업할 수 있습니다.
우리가 찾고 있는 분야 (및 관련 프로젝트):
- Live2D 모델러 (Live2D modeller)
- VRM 모델러 (VRM modeller)
- VRChat 아바타 디자이너 (VRChat avatar designer)
- 컴퓨터 비전 (Computer Vision)
- 강화학습 (Reinforcement Learning)
- 음성 인식 (Speech Recognition)
- 음성 합성 (Speech Synthesis)
- ONNX Runtime
- Transformers.js
- vLLM
- WebGPU
- Three.js
- WebXR (@moeru-ai 조직 산하의 다른 프로젝트를 확인해 보세요)
관심이 있다면 여기서 자기소개를 해보는 건 어떨까요? AIRI를 구축하는 여정에 저희와 함께하시겠습니까?
가능한 기능 (Capable of)
-
두뇌 (Brain)
- 마인크래프트 (Minecraft) 플레이
- 팩토리오 (Factorio) 플레이 (작업 진행 중(WIP), 하지만 개념 증명(PoC) 및 데모 사용 가능)
- 커벌 스페이스 프로그램 (Kerbal Space Program) 플레이 (공지 예정)
- 헬다이버즈 2 (Helldivers 2) 협동 플레이 (작업 진행 중(WIP))
- Telegram 채팅
- Discord 채팅
- 메모리 (Memory)
- 순수 브라우저 기반 데이터베이스 지원 (DuckDB WASM |
pglite) - 메모리 아라야 (Memory Alaya) (작업 진행 중(WIP))
- 순수 브라우저 기반 로컬 (WebGPU) 추론 (inference)
- 순수 브라우저 기반 데이터베이스 지원 (DuckDB WASM |
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귀 (Ears)
- 브라우저로부터의 오디오 입력
- Discord로부터의 오디오 입력
- 클라이언트 측 음성 인식 (Client side speech recognition)
- 클라이언트 측 발화 감지 (Client side talking detection)
-
입 (Mouth)
- ElevenLabs 음성 합성 (voice synthesis)
-
몸 (Body)
- VRM 지원
- VRM 모델 제어
- VRM 모델 애니메이션
- 자동 깜빡임 (Auto blink)
- 자동 시선 처리 (Auto look at)
- 유휴 눈 움직임 (Idle eye movement)
- Live2D 지원
- Live2D 모델 제어
- Live2D 모델 애니메이션
- 자동 깜빡임 (Auto blink)
- 자동 시선 처리 (Auto look at)
- 유휴 눈 움직임 (Idle eye movement)
- VRM 지원
- VRM 지원
이 프로젝트를 개발하기 위한 자세한 지침은 CONTRIBUTING.md를 따르세요.
참고
기본적으로 pnpm dev는 Stage Web (브라우저 버전)을 위한 개발 서버를 시작합니다. 데스크톱 버전을 개발해보고 싶다면, 환경을 올바르게 설정하기 위해 반드시 CONTRIBUTING.md를 읽어주시기 바랍니다.
pnpm i
pnpm dev
pnpm dev
pnpm dev:tamagotchi
Tamagotchi를 위한 Nix 패키지가 포함되어 있습니다. Nix로 airi를 실행하려면 먼저 flakes를 활성화한 다음 다음을 실행하십시오:
nix run github:moeru-ai/airi
Electron은 NixOS의 표준 경로에 없는 공유 라이브러리 (shared libraries)를 필요로 합니다. flake.nix에 정의된 FHS shell을 사용하십시오:
nix develop .#fhs
pnpm dev:tamagotchi
capacitor를 위한 개발 서버 (development server)를 시작합니다:
pnpm dev:pocket:ios --target <DEVICE_ID_OR_SIMULATOR_NAME>
# 또는
CAPACITOR_DEVICE_ID_IOS=<DEVICE_ID_OR_SIMULATOR_NAME> pnpm dev:pocket:ios
pnpm exec cap run ios --list를 실행하여 사용 가능한 장치 및 시뮬레이터 목록을 확인할 수 있습니다.
무선 모드에서 pocket의 서버 채널 (server channel)을 연결해야 하는 경우, tamagotchi를 root 권한으로 시작해야 합니다:
sudo pnpm dev:tamagotchi
그 다음 tamagotchi의 settings/connections에서 보안 웹소켓 (secure websocket)을 활성화하십시오.
pnpm dev:docs
모노레포 (monorepo) 버전을 업데이트하려면 bumpp를 실행하십시오:
npx bumpp --no-commit --no-tag
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AIHubMix (권장)
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OpenRouter
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vLLM
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SGLang
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Ollama
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OpenAI
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Anthropic Claude
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AWS Claude (PR 환영)
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DeepSeek
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Qwen
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Google Gemini
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xAI
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Groq
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Mistral
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Cloudflare Workers AI
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Together.ai
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Fireworks.ai
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Novita
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Zhipu
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SiliconFlow
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Stepfun
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Baichuan
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Minimax
-
Moonshot AI
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ModelScope
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Player2
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Tencent Cloud
-
Sparks (PR 환영)
-
Volcano Engine (PR 환영)
-
Xiaomi Mimo
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Awesome AI VTuber: AI VTuber 및 관련 프로젝트를 큐레이션한 목록
unspeech
: LiteLLM과 유사하지만 모든 ASR 및 TTS를 지원하는/audio/transcriptions및/audio/speech용 범용 엔드포인트 프록시 서버 (universal endpoint proxy server)
hfup
: HuggingFace Spaces로의 배포 및 번들링을 돕는 도구
xsai-transformers
: xsAI를 위한 실험적인 🤗 Transformers.js 프로바이더 (provider) -
WebAI: Realtime Voice Chat: VAD + STT + LLM + TTS를 사용하여 ChatGPT의 실시간 음성을 처음부터 구현한 전체 예시.
@proj-airi/drizzle-duckdb-wasm
: DuckDB WASM을 위한 Drizzle ORM 드라이버 (driver)
@proj-airi/duckdb-wasm
:@duckdb/duckdb-wasm을 위한 사용하기 쉬운 래퍼 (wrapper) -
AIRI Factorio: AIRI가 Factorio를 플레이할 수 있도록 지원합니다.
-
AIRI DomeKeeper: AIRI가 DomeKeeper를 플레이할 수 있도록 지원합니다.
-
Factorio RCON API: Factorio 헤드리스 서버 콘솔을 위한 RESTful API 래퍼 (wrapper)
autorio
: Factorio 자동화 라이브러리
tstl-plugin-reload-factorio-mod
: Factorio 모드 개발 시 모드 재로드 (reload)
- Velin: Vue SFC와 Markdown을 사용하여 LLM을 위한 관리하기 쉬운 상태 유지 프롬프트 (stateful prompts) 작성
demodel
: 다양한 추론 런타임 (inference runtimes)에서 모델과 데이터셋을 가져오는 속도를 쉽게 향상시킵니다.
inventory
: 중앙 집중식 모델 카탈로그 및 기본 제공자 설정 백엔드 서비스
- MCP Launcher: 모델을 위한 Ollama처럼, 가능한 모든 MCP 서버를 위한 사용하기 쉬운 MCP 빌더 및 런처!
- 🥺 SAD: LLM의 셀프 호스팅 (self-host) 및 브라우저 실행을 위한 문서 및 노트.
%%{ init: { 'flowchart': { 'curve': 'catmullRom' } } }%%
flowchart TD
Core("Core")
...
-
kimjammer/Neuro: 원래 7일 만에 만들어진 Neuro-Sama를 재현한 프로젝트: 매우 완성도 높은 구현.
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SugarcaneDefender/z-waif: 게임 실력이 뛰어나며, 자율적이고 프롬프트 엔지니어링 (prompt engineering)에 능숙함
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semperai/amica: VRM, WebXR에 뛰어남
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elizaOS/eliza: 에이전트 (agent)를 다양한 시스템 및 API에 통합하는 방법에 대한 훌륭한 예시와 소프트웨어 엔지니어링 제공
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ardha27/AI-Waifu-Vtuber: Twitch API 통합에 뛰어남
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InsanityLabs/AIVTuber: 훌륭한 UI 및 UX
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IRedDragonICY/vixevia
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t41372/Open-LLM-VTuber
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PeterH0323/Streamer-Sales
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https://clips.twitch.tv/WanderingCaringDeerDxCat-Qt55xtiGDSoNmDDr https://www.youtube.com/watch?v=8Giv5mupJNE
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https://clips.twitch.tv/TriangularAthleticBunnySoonerLater-SXpBk1dFso21VcWD
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Reka UI: 문서 사이트 설계를 위해 사용되었으며, 새로운 랜딩 페이지는 이를 기반으로 제작되었을 뿐만 아니라 방대한 양의 UI 컴포넌트를 구현하는 데 사용되었습니다. (shadcn-vue는 Reka UI를 헤드리스 (headless) 라이브러리로 사용하고 있으니 꼭 확인해 보세요!)
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pixiv/ChatVRM
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josephrocca/ChatVRM-js: OpenCharacters 및 기타 환경에서 단독으로 사용할 수 있도록 ChatVRM (TypeScript) 코드의 일부를 JS로 변환 및 적응시킨 버전입니다.
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UI 및 스타일 디자인은 Cookard, UNBEATABLE, Sensei! I like you!, 그리고 Mercedes Bazan의 Ayame 아트워크와 Mercedes Bazan의 Wish에서 영감을 받았습니다.
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mallorbc/whisper_mic
xsai
: Vercel AI SDK와 유사하지만 훨씬 더 가벼운, LLM 및 모델과 상호작용하기 위한 상당한 양의 패키지들을 구현했습니다.
OpenCollective, Patreon, Ko-fi를 통해 Project AIRI를 후원해 주셔서 감사합니다.
Project AIRI에 기여해 주신 모든 컨트리뷰터(contributors)분들께 특별한 감사를 전합니다 ❤️
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