英文原文: https://argusic.com/subject/mirrai

Mirrai

不在身边的时候，TA 还在这里。上传真实聊天记录，重建数字人格，开源 AI 伴侣，具备人格蒸馏、情感引擎、11 个 LLM 提供商以及毕业机制。

借助 mock 可运行来源：GitHubTypeScriptMITcommit 03caabe600df

TypeScript，MIT 许可证. 项目的自我描述：ai chatbot、ai companion、chatbot、claude、deepseek、digital human、digital twin 和 docker.

Mirrai 可以运行，其依赖的服务由替身代替。一个 Argusic agent 在一台没有 GPU 的干净机器上用 12 分钟完成了安装，遇到 3 个错误，并在无人协助的情况下全部修复，整个会话都被记录了下来。

Installed Node 20 + pnpm, embedded PostgreSQL 16, .env with JWT secret; pnpm test (6/6), build, and tsc check pass; production server answers 200 and a full register-login-persona-upload-analyze-chat flow completes against a local OpenAI-compatible mock.

agent 在干净的机器上最终得到的结果，用它自己的话说。 测量方式

每一次都由 Argusic 在全新机器上实测。每个数字都链接到对应的证据。 Argusic 评分 92，满分 100（该项目各次运行得分的平均值）。

概览

结论
借助 mock 可运行
Argusic 评分
92 / 100
验证运行的成本
0.09 USD（实测）
已记录的运行次数
1
最近测试
星标
1,264
fork 数
9
未关闭的 issue
6
关注者
1
大小
5 MB
创建于
最近推送

项目数据来自 GitHub，链接见本页顶部，更新于 。测试数据由 Argusic 提供 (CC BY 4.0)；每个数字都链接到一个运行页面，附完整的 log、录屏及其 sha256 哈希。

测量了什么

来自决定该结论的那次运行。 每一行都是记录下来的数值，而非估算。

测试 Mirrai 时每个故障耗费的时间，取自已记录的运行
每一根柱子都是 agent 记录的一次失败，以及它耗费的时间。数据仅取自本次运行。

哪里出了问题，用 agent 自己的话说

agent 的原话，最严重的排在最前，从不改写成建议。

  • System Node.js is 18.19.1 but repo requires Node 20+ (vitest.config.ts uses import.meta.dirname, pnpm absent)4 分钟
  • No PostgreSQL on system and pnpm db:push migration failed against socket path (bad substitution) then socket URL parse broke4 分钟
  • LLM not configured: chat/analysis would fail with no provider3 分钟
安装时间
12 分钟
从冷启动机器到完成
8 分钟
遇到并修复的错误
遇到 3 个，在无人协助的情况下修复了 3 个
结果是如何证明的
pnpm test exited 0 (3 files, 6/6 passed); pnpm build exited 0 (dist/index.js 133.7kb, client bundle built); pnpm check exited 0; POST /api/auth/register, /api/auth/login, /api/trpc/persona.create, /api/trpc/file.upload, /api/trpc/persona.triggerAnalysis, /api/trpc/persona.getAnalysisStatus, /api/trpc/chat.send, and /api/trpc/chat.getHistory each returned HTTP 200; chat.send returned the mock reply '[mock-reply] hello from mock: 你好，今天过得怎么样？' and history persisted both user and assistant messages; GET / returned HTTP 200 serving the SPA HTML; uploaded file served at /uploads/... HTTP 200
使用的模型 token
409,903
测试的确切 commit
03caabe600df
容器镜像
sha256:cdd920bce783

没有测量什么

另一半内容，让你清楚看到这些证据能说明到什么程度。缺失的数据就标为缺失，从不填补。

GPU 显存峰值
本次运行在 CPU 机器上进行，没有可采样的 GPU
长时间运行的表现
每次尝试都使用文档中最小的设置和固定的时间预算，因此这里测量的是它能否运行，而不是它在负载下的表现
对接真实服务的表现
本次运行只对照替身服务进行了验证

观看会话

完整的运行过程，从一台干净的机器开始，按实际速度播放。没有剪辑，也没有加速。

下面某一次尝试的录屏。 制作该视频所用的终端录屏是证据，连同 sha256 指纹一起保存；视频只是由它渲染而成。 在你点击播放之前，不会从视频托管方加载任何内容。

录屏的结尾

决定该结论的终端会话的最后几行，与录制时完全一致。

/bin/sh -lc "ps aux | rg 'dist/index|mock_openai' | rg -v rg | awk '{print "'$11, $12, $13}'"' | he…
 succeeded in 0ms:
/bin/sh -c cd
node dist/index.js
/bin/sh -c python3
python3 /tmp/mock_openai.py
server HTTP 200
mock HTTP 200
2026-10-20T07:32:55.342879Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a15…
2026-10-20T07:32:55.342998Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a15…
tokens used
409,903

回放完整会话，从干净的机器到此刻的每一条命令。

测试方式

一个 agent，一个容器，没有人工协助。它按照项目自身文档所写的方式安装项目，运行它，并修复出错的地方。下面的一切都按实际发生的过程记录：终端会话、log 和确切的 commit。 完整方法论.

优势与局限

均为实测事实，而非观点。内容是如何撰写的.

顺利的部分

  • 用 12 分钟完成安装。
  • 在无人介入的情况下从全部 3 个错误中恢复，说明这些故障的文档足以让人解决。
  • 采用 MIT 许可证，以其托管平台报告的信息为准。

不顺利或尚不清楚的部分

  • 只在替身服务下达到了运行状态，因此这里没有任何内容能证明它在真实服务下可以工作。
  • 目前只测量过一次。单次尝试只能说明它可以运行，不能说明它能稳定运行。

同一领域中也测试过的项目

这里的每个项目都由 Argusic 在干净的机器上安装并运行过。未经测试的项目不会出现在这里。

  • Mirrai 已验证可运行 · TypeScript · 16 个共同主题
  • open-multi-agent 已测试，未验证 · TypeScript · 6 个共同主题
  • CatGPT-Gateway 已测试，未验证 · Python · 6 个共同主题
  • LaunchStack 已验证可运行 · TypeScript · 5 个共同主题
  • synaplan 已验证可运行 · PHP · 5 个共同主题
  • aichat 已测试，未验证 · Rust · 5 个共同主题

运行历史

测试者尝试结果评分成本 USD时间
Argusic Runner1/3借助 mock 可运行92.000.09

主题 (来自 GitHub)

ai-chatbotai-companionchatbotclaudedeepseekdigital-humandigital-twindockerllmollamaopenaipersonareactself-hostedtrpctypescriptwechat-botwechaty

嵌入徽章

用于项目 README 的 Markdown。徽章链接回本页；使用条款见 条款页面.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/Mirrai.svg)](https://argusic.com/subject/mirrai)

常见问题

Mirrai 能运行吗？
Mirrai 可以运行，外部服务由 mock 代替. Argusic 在一台干净的机器上安装并启动了它，用时 12 分钟，过程中遇到 3 个错误，并记录了整个会话。
Argusic 是如何测试 Mirrai 的？
在一台全新的一次性机器上进行，每条命令都被记录，仓库固定在 commit 03caabe600df。共记录了 1 次尝试，完整方法见方法论页面。
测试 Mirrai 花了多少钱？
得出该结论的那次运行花费 0.09 USD：这是真实的算力和模型成本，而不是按每百万 token 计的标价。该数字记录在那次运行的页面上。
Mirrai 安装需要多长时间？
在决定该结论的那次运行中，从干净的机器到运行状态用了 12 分钟。这是一次实测的尝试，不是平均值。
Mirrai 需要 GPU 吗？
启动它不需要。Argusic 在一台没有 GPU 的机器上让它达到了运行状态。
安装 Mirrai 时会出现什么问题？
已记录的运行中出现了 3 个问题，其中 3 个在无人协助的情况下被修复。每个问题及其耗费的时间都列在本页上。
Mirrai 的证据在哪里？
这次已记录的运行都在本页上，每次都链接到完整的 log 和终端录屏，并连同 sha256 指纹一起保存，因此无法被悄悄篡改。

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