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一站式进行 AI 对话 / 网络搜索 / 笔记 / 协作 / 频道 / 网盘...
2026-03-23 · via 少数派

网站链接:nyaai.cc
开源地址:NitroRCr/nyaai

Nya AI 结合了 AI 对话客户端和协作平台,让你能够在一个平台进行 AI 对话、网络搜索、记笔记、编写文档、与团队沟通/协作、管理文件等操作。

在 AI 对话方面,Nya AI 旨在能够完全替代传统的 AI 对话客户端,支持的功能包括:

  • 消息分支:在多个分支之间切换
  • 文档输入:将 .docx、.pdf、.pptx 等解析为文本输入
  • MCP:连接 MCP 服务器以扩展 AI 功能,支持 MCP Tools、Resources 和 Prompts
  • 多模态输入/输出:支持 Nano Banana 等模型
  • 网络搜索与爬取:内置网页搜索和网页爬取的扩展
  • 支持添加不同的服务商,使用任意模型
  • 具体的模型参数和服务商选项配置
  • 用户输入预览、消息目录、快速滚动、键盘快捷键及其他细节功能

(由于目前只有 web 端,因此一些功能比如跨域请求、STDIO 类型 MCP 服务器无法实现,我们后续会完善支持)

而在其他方面,Nya AI 拥有许多协作平台的功能和优势:

工作区

用户注册时会自动创建一个该用户的工作区,工作区拥有类似文件系统的储存结构,你可以创建文件夹,按照自定义的结构灵活地组织各种类型的内容。

工作区的一大作用是协作,你可以邀请他人加入你的工作区。加入工作区的成员都可以浏览、编辑工作区的内容。工作区的所有成员共享工作区的 AI 额度和储存空间。

此外支持创建多个工作区、控制工作区成员的角色(管理员/成员/游客)等功能

随时随地访问

Nya AI 是可协作的平台,因此所有内容都储存在云端,你可以随时通过任意设备访问所有内容。得益于同步引擎 Zero,虽然内容储存在云端,却能拥有接近本地优先应用的响应速度和交互性能。

界面是响应式的,移动设备也能通过相同的链接直接访问。Nya AI 也是 PWA,你可以将其安装至主屏幕以获得接近原生应用的体验。

页面

页面是类似 Notion 的可编辑、可协作页面(只不过目前的编辑器还较为简陋)。支持:

  • 完善的 Markdown 支持:使用 Markdown 语法输入、粘贴 Markdown、导出为 Markdown
  • 从 Docx 文件导入 / 导出为 Docx
  • 编辑记录:可随时浏览、退回到历史版本
  • 可在右侧打开 AI 对话,向 AI 提问或是让 AI 编辑页面

发布内容

页面、对话、文件等都可以发布(在右侧边栏右键项目->发布),发布后可通过该链接公开访问(只读),发布的项目的子项目也会随之发布。

频道

类似于工作区所有成员的群聊,可用于交流、协作,也可用于个人在不同设备间传文本、文件等

搜索

类似于传统搜索引擎和 AI 搜索的结合,左侧是搜索结果,右侧会生成 AI 总结回答,也可进行后续对话。

翻译

就是简单地调用 LLM 进行文本翻译。不过有一个比较贴合我使用习惯的优化:可以设置主要翻译语言次要翻译语言,这样就会自动将主要语言的文本翻译为次要语言,将其他语言的文本翻译为主要语言,而不必每次翻译都选择语言。此外,会保留每次翻译的版本记录;另外由于用的是 LLM,因此除了翻译自然语言,也可以用来做格式转换(比如CSV <-> Markdown,Latex <-> MathML),编程语言翻译等,语言选项框可以填任意值。

关于付费

本项目是完全开源的,你可以自部署使用(参考 docker-compose.example.yml 使用 Docker Compose 部署)。

如果使用我们部署的平台(nyaai.cc),我们同时提供免费计划和付费计划。免费计划的限制为:

  • 每月 $0.5 AI 额度(显然不够,但是可以添加自定义服务商,不消耗此额度)
  • 1GB 文件储存空间,单个文件最大 100MB(如果不作为网盘使用,仅仅是在对话/页面中上传一些图片,那是够用的,较大的图片会自动压缩)
  • 工作区最多 3 位成员(不影响个人使用)

反馈

项目目前仍处于公测阶段,欢迎汇报 bug & 提交 issue

技术细节

我的上一个项目是 AIaW,一个 AI 对话客户端:github.com/NitroRCr/AIaW

之所以选择重新构建一个项目,是因为,之前的技术架构有一些难以解决的瓶颈。

数据使用 Dexie.js 储存在浏览器本地 Indexeddb 中,再辅以 Dexie Cloud 实现云同步。这种本地优先的架构能带来极快的响应速度,但是在数据量较大,特别是上传的图片/文件较多是,就会遇到瓶颈:

  • 云同步缓慢,特别是新设备登录时,需要等待下载全部数据
  • 浏览器并不保证大量数据的可靠储存,数据可能会被浏览器清理

此外,云同步始终依赖 Dexie Cloud 这个第三方,虽然集成简单,但无法做到对数据的完全控制。

而如果使用传统的服务端优先的架构,又会面临服务端优先的劣势:加载/响应较慢,开发效率底

好在,我发现了一个全新的同步引擎 Zero,它能够基于服务端优先的架构(Postgres作为事实来源),同时实现实时查询+乐观更新+热数据缓存,使得客户端能获得接近本地优先应用的响应速度,同时拥有与传统服务端优先应用相当的灵活性(完全自定义的权限控制)。Zero 虽然也仍处于 alpha 阶段,我仍然大胆地使用了它。

如此大的架构转变,数据层必然是要完全重写的。此外,我本来也想做一些 AI 对话以外的独立的功能。于是,我利用新架构的优势,直接往协作平台的方向设计。最终,得到了这样的产品:

  • 类似协作平台的结构,但 AI 对话功能有望替代单独的 AI 客户端
  • 服务端优先的架构,但却拥有与本地优先应用相当的交互性能