本文详细介绍了如何利用Trae工具高效地构建本地AI对话机器人，强调了本地化部署在数据隐私和响应速度上的优势。文章从环境配置、模型加载、对话逻辑实现到优化技巧，为开发者提供了从零开始搭建AI助手的完整指南。通过蓝耘平台获取API信息，并结合Python示例代码，展示了如何调用Kimi-K2-Instruct模型。实战环节则演示了如何使用Trae根据需求生成代码，并通过安装依赖、运行程序，最终在网页端实现了AI对话机器人的体验，并解决了favicon.ico报错问题。蓝耘平台以其易用性和高性价比，助力企业智能化转型，降低AI技术门槛，加速业务价值实现。

🚀 **本地AI对话机器人的优势与构建工具Trae**：本地化AI对话机器人因其完全离线运行、避免网络延迟和数据泄露风险的特点而备受青睐，同时支持自定义模型以适应特定场景。Trae作为一款高效的工具，能够帮助开发者轻松实现这一目标，涵盖了从环境配置到优化技巧的完整流程，为构建功能完善的AI助手提供了可行方案。

💡 **获取API信息与模型调用**：文章指导用户通过蓝耘平台登录并进入模型广场，选择Kimi-K2-Instruct模型，复制模型ID。详细介绍了如何在Maas平台首页生成API Key，并提供了使用Python调用API的示例代码，包括设置API Key和Base URL，以及如何通过messages参数与模型进行交互，并展示了流式输出的处理方式。

🛠️ **使用Trae进行实战开发**：在获取API调用示例后，文章演示了如何利用Trae根据需求生成对应的程序代码。具体步骤包括将需求写入README文件，让AI生成网页端应用，安装必要的代码依赖（Flask, openai, Werkzeug），并通过`pip install -r requirements.txt`命令进行安装。随后，通过`python simple_server.py`命令运行程序，即可在本地8080端口体验AI对话机器人，并解决了favicon.ico文件导致的报错问题，体现了AI生成代码的高效性和便捷性。

📈 **蓝耘平台助力企业智能化转型**：蓝耘平台深刻理解企业在智能化转型中的痛点，如部署难、成本高、效率低。通过极致的易用性和卓越的性价比，蓝耘提供了清晰直观的界面和模块化设计，降低了AI技术门槛，使非技术人员也能轻松使用AI。其智能化的资源管理和弹性伸缩能力，确保了资源投入的高效性，显著实现降本增效，加速业务价值落地，致力于让先进算力与智能触手可及。

前言

在人工智能技术快速发展的今天，构建本地AI对话机器人已成为开发者和技术爱好者的热门选择。使用 trae可以高效地实现这一目标，确保数据隐私和响应速度。本文将详细介绍如何利用 Trae 搭建本地AI对话机器人，涵盖环境配置、模型加载、对话逻辑实现以及优化技巧，帮助读者从零开始构建一个功能完整的AI助手。本地化AI对话机器人的优势在于完全离线运行，避免网络延迟和数据泄露风险，同时支持自定义训练模型以适应特定场景需求。无论是用于个人助理、客服系统，还是智能家居控制，Trae 都能提供灵活的解决方案。

获取api相关信息

打开蓝耘进行登录，如果你是新人的话需要进行注册操作，输入你相关的信息就能进行注册成功

在平台顶部导航栏可以看到Maas平台，点击进入模型广场来到模型广场可以看到很多的ai模型，比如就有我们的kimi k2模型

点击进去可以看到kimi k2模型的相关信息，我们将模型的id进行复制，等会儿我们是要用到的/maas/kimi/Kimi-K2-Instruct并且这里还具有在线体验的功能，生成回答速度快archive.lanyun.net/#/maas/%E6%…这里还有详细的api调用方法，我们这里使用python进行调用，这里可以看到我们框出来的两个变量，等调用的时候我们是需要进行更改的，model我们填写/maas/kimi/Kimi-K2-Instructapi我们在Maas平台首页的api创建页就能进行生成固然示例代码如下：

from openai import OpenAI# 构造 clientclient = OpenAI(    api_key="sk-xxxxxxxxxxx",  # APIKey    base_url="https://maas-api.lanyun.net/v1",)# 流式stream = True# 请求chat_completion = client.chat.completions.create(    model="/maas/kimi/Kimi-K2-Instruct",    messages=[        {            "role": "user",            "content": "你是谁",        }    ],    stream=stream,)if stream:   for chunk in chat_completion:       # 打印思维链内容       if hasattr(chunk.choices[0].delta, 'reasoning_content'):          print(f"{chunk.choices[0].delta.reasoning_content}", end="")       # 打印模型最终返回的content       if hasattr(chunk.choices[0].delta, 'content'):          if chunk.choices[0].delta.content != None and len(chunk.choices[0].delta.content) != 0:             print(chunk.choices[0].delta.content, end="")else:   result = chat_completion.choices[0].message.content

使用trae进行实战

在获取到了调用的示例代码之后我们就可以让ai帮我们生成对应的程序了打开trae，将我们的需求写入到README文件中，效果如下：

接下来我们就可以开始进行提问了，如果你们有其他新鲜的想法都是可以写到这个README文件中的，这里他是给我们生成一个网页端的

我们这里首先得先进行代码依赖的安装操作

Flask==2.3.3openai==1.3.0Werkzeug==2.3.7

在终端输入命令将文件中对应的依赖进行安装

pip install -r requirements.txt 

然后我们运行对应的文件，效果如下可以在终端输入命令

python simple_server.py 

这样我们就能在网页端进行体验了，在本机的8080端口开放

主要地址 : http://localhost:8000/index.html服务器地址 : http://localhost:8000

这里我们可以在终端看到我们的程序是正常运行的，但是因为favicon.ico导致了报错现象，所以我们让ai改改代码忽略下这个文件修改后的效果如下：后期稍微把生成的效果格式改改就差不多了，有一说一这个生成的速度还是很快的

总结

蓝耘深刻理解到了企业在智能化转型中的痛点：部署难、成本高、效率低。蓝耘以极致的易用性和卓越的性价比破局而来！平台界面非常的清晰直观，功能模块化设计，让非技术背景的人员也能轻松驾驭AI的力量，大幅降低技术门槛。同时，其智能化的资源管理和弹性伸缩能力，进一步确保了每一分投入都精准高效，显著降本增效，加速业务价值落地。蓝耘致力于打破技术鸿沟，让先进的算力与智能如同水电般触手可及。

在蓝耘，通过 trae 构建本地AI对话机器人不仅能提升技术能力，还能深入理解自然语言处理和机器学习模型的底层逻辑。本文详细介绍了环境搭建、模型集成、交互逻辑设计等关键步骤，帮助开发者快速实现本地化AI对话应用。

最后，希望本文能为读者提供清晰的指引，助力实现更强大的本地AI应用。如果有任何问题或改进建议，欢迎进一步交流探讨！