三步把小爱音箱接上大模型：MiGPT 新手实操手册

三步把小爱音箱接上大模型：MiGPT 新手实操手册

【免费下载链接】mi-gpt🏠 将小爱音箱接入 ChatGPT 和豆包，改造成你的专属语音助手。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/mi-gpt

MiGPT 是一个把小爱音箱接入 ChatGPT、豆包等大模型的开源改造方案，让它变成你的 AI 语音助手。你只需要一个小米账号、能运行 Docker 的设备和一个大模型 API Key，读完本文就能独立完成 MiGPT 部署、模型配置和常见故障排查。

第 1 节｜动手前：回答你心里的三个问题

值不值得折腾？

值得。改造后小爱同学从"能放歌"升级到"能对话"：上知天文下知地理，还能角色扮演、长短期记忆。说句实话：项目官方已宣布停止更新，但现有功能完整、文档齐全，日常使用完全够用，且不会突然失效。

需要哪些前置条件？

对照下面这张自查表，四项都打勾再动手：

全流程大概多久？

网络顺畅的话，4 个部署步骤 30 分钟内能跑通；加上模型调试和关键词配置，预留 1 小时比较从容。中途卡住基本都出在第 4 节的故障表里。

一句话记住：先过四道前置条件，再动手，全程预计 1 小时内。

第 2 节｜从零到跑起来：MiGPT 部署四步走

下面 4 步，每步都给你成功信号和一个最常见的坑。

步骤 1：克隆项目代码

把 MiGPT 源码拉到你的设备上：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/mi-gpt cd mi-gpt

确认成功：终端列出 README.md、Dockerfile、.env.example 等文件，说明代码完整。 📌坑：clone 中断或目录为空，检查网络后重新执行；没有 git 就先安装它。

代码到手后，先告诉 MiGPT"大脑"接在哪里。

步骤 2：配置大模型服务

MiGPT 通过 OpenAI 兼容接口调用大模型，.env文件就是填"模型地址和钥匙"的地方：

cp .env.example .env # 用文本编辑器打开 .env，填好这三项（变量名保持不变）： OPENAI_MODEL=gpt-4o-mini # 改成你申请的模型名 OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxx # 改成你的密钥 OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1 # 非 OpenAI 服务改成对应地址

确认成功：.env里没有任何 xxx 占位符，Key 与服务商后台一致。 📌坑：国内直连 OpenAI 常失败，建议直接换成国内模型，只需改这三项的值，详见 docs/faq.md。

模型端就绪，接下来告诉 MiGPT 要控制哪台音箱。

步骤 3：配置小爱音箱账号与设备

.migpt.js里填小米账号和设备信息：

cp .migpt.example.js .migpt.js

// 打开 .migpt.js，修改 speaker 里的这几项 speaker: { userId: "987654321", // 小米 ID（纯数字，不是手机号） password: "你的密码", // 小米账号密码 did: "小爱音箱Pro", // 与米家 App 中设备名称完全一致 ttsCommand: [5, 1], // 按你的型号查对应指令 wakeUpCommand: [5, 3], }

图：按型号查到 ttsCommand 等参数后再填入配置

确认成功：文件保存无语法报错；对错与否在第 4 步启动时验证。 📌坑：did必须和米家中一字不差（是"音箱"不是"音响"、无多余空格、注意大小写），否则会报"找不到设备"。

配置齐了，一条命令启动服务。

步骤 4：启动服务并验证唤醒

docker run -d --env-file $(pwd)/.env -v $(pwd)/.migpt.js:/app/.migpt.js idootop/mi-gpt:latest

确认成功：docker ps里容器状态为 Up，然后对音箱说"小爱同学，召唤傻妞"，它回答"你好，我是傻妞，很高兴认识你"即全链路打通。 📌坑：Windows 终端不支持$(pwd)，需手写绝对路径，例如-v D:/hello/mi-gpt/.migpt.js:/app/.migpt.js。

图：启动成功后与小爱进行 AI 对话的效果

现在基础功能已经跑起来了，但要想用起来顺手，还有三处场景化的调优。

一句话记住：克隆、改两个配置文件、docker run、唤醒说"召唤傻妞"。

第 3 节｜让它真的好用：小爱音箱模型与交互配置

改动全部集中在.migpt.js的speaker区域，改完重启 Docker 容器才生效。按三个真实场景讲。

场景一：出门前问天气（一问一答）

说"小爱同学，请问明天天气"这类以callAIKeywords里某个词开头的话，AI 才会接管回答。把你常用的触发词加进去即可。

场景二：睡前听故事（长回复更顺耳）

故事会被"让我先想想""我说完了"这类提示语打断，显得碎。把onAIAsking和onAIReplied设为空数组[]即可去掉提示语；同时可以在bot.profile人设里加一句"讲故事时语速慢、多用拟声词"，效果立刻不一样。

场景三：连续多轮对话

进入唤醒模式后无需每句话都说"小爱同学"。开启streamResponse即可，但注意只有 docs/compatibility.md 中标注支持的型号才适用，其余型号请保持false，否则回答会戛然而止。

三处改动的汇总（每行标了改哪里）：

// .migpt.js → speaker 区域 callAIKeywords: ["请", "你", "傻妞"], // 场景一：一问一答触发词 wakeUpKeywords: ["打开", "进入", "召唤"], // 场景二/三：进入连续对话的词 streamResponse: true, // 场景三：开启连续对话 exitKeepAliveAfter: 30, // 连续对话静默 30 秒自动退出

一句话记住：关键词决定它何时答、何时连答，改完重启容器。

第 4 节｜翻车急救：高频故障速查

图：按型号查询对应的 TTS 播放指令

图：回答总被截断时，按此查询播放状态指令 playingCommand

表外问题的排查万能思路：

1. docker logs 容器ID看最新报错，错误信息基本直接指向原因；
2. 在.migpt.js打开debug: true重启容器，输出更详细的日志再比对；
3. 仍无解，把完整错误信息拿去项目 FAQ 和 issue 里搜，多数有人踩过（docs/faq.md）。

一句话记住：八成错误都在日志里，先看日志再改配置。

第 5 节｜进阶与拓展：多设备、换模型、换音色

• 多设备部署：一台设备一个容器，各自挂载独立的.migpt.js和.env，家里每个房间都能配一台，入口就是第 2 节那条docker run加不同的-v挂载。
• 接入其他大模型：任何兼容 OpenAI SDK 的服务（通义千问、DeepSeek、Moonshot、本地 Ollama）都能换，只需改.env里OPENAI_BASE_URL和OPENAI_MODEL两个值。
• 换 AI 音色：可接入豆包同款等第三方 TTS 服务，让回答声音更像真人，配置见 docs/tts.md。

一句话记住：多设备就是复制容器，换模型只改两行环境变量。

结尾

建议先完整跑通第 2 节确认链路畅通，再回来按第 3 节的场景逐项调优。更多细节参见项目文档目录 docs/。

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