基于 LangGraph 和大语言模型的 Home Assistant 智能家居助手，支持语音交互和对话记忆功能。
- 🏠 智能家居控制: 通过自然语言控制 Home Assistant 设备
- 🤖 LLM 集成: 支持通义千问（Qwen）等多种大模型
- 🎤 语音交互: 支持 ASR（语音转文字）和 TTS（文字转语音）
- 🧠 对话记忆: 使用 MemU 记忆用户的偏好和历史对话
- 🎨 Gradio 界面: 友好的 Web 交互界面
- 🧪 完整测试: 159 个测试用例，61% 代码覆盖率
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- Python >= 3.13
- Home Assistant 实例
- 通义千问 API Key（或其他 LLM API Key）
# 克隆项目
git clone https://github.com/zlccccc/HomeAssistant-LLM-Analysis.git
cd HomeAssistant-LLM-Analysis
# 安装依赖
uv sync --extra dev
# 如需语音播放功能
uv sync --extra dev --extra speech
# 配置环境变量
cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件，填入你的配置在 .env 文件中配置以下变量：
# Home Assistant 配置
HA_URL=http://localhost:8123
HA_TOKEN=你的长生命周期访问令牌
# LLM 配置
QWEN_API_KEY=你的通义千问API密钥
QWEN_API_BASE=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
QWEN_MODEL=qwen-flash
# 记忆功能（可选）
USE_MEMORY_MESSAGES=true
MEMU_USER_ID=user001
MEMU_USER_NAME=master
# 输出目录
OUTPUT_DIR=output# 启动应用
uv run python frontend/ha_chat_assistant.py
# 或使用开发脚本
./scripts/dev.sh run
# 实体分析工具
./scripts/dev.sh analyze访问 http://localhost:7860 使用 Gradio 界面。
# 运行所有测试
./scripts/dev.sh test
# 运行快速测试（跳过慢测试）
./scripts/dev.sh test-fast
# 生成覆盖率报告（HTML）
./scripts/dev.sh test-html# 格式化代码
./scripts/dev.sh format
# 运行 linter
./scripts/dev.sh lint
# 类型检查
./scripts/dev.sh type-checkHomeAssistant-LLM-Analysis/
├── frontend/ # 前端层
│ ├── ha_chat_assistant.py # Gradio UI 入口
│ ├── tools/
│ │ └── analyze_entities.py # 实体分析工具
│ └── api_layer/
│ └── qwen_speech_model.py # 语音模型（ASR/TTS）
│
├── backend/ # 后端层
│ └── source/
│ ├── api_layer/ # 外部 API 客户端
│ │ ├── home_assistant.py # Home Assistant API
│ │ ├── llm_manager.py # LLM 管理器
│ │ └── memory_manager.py # MemU 记忆客户端
│ ├── services/ # 业务服务层
│ │ ├── command_parser.py # 命令解析器
│ │ ├── entity_analyzer.py # 实体分析
│ │ └── langgraph_controller.py # LangGraph 控制器
│ ├── ui_service/ # UI 业务逻辑层
│ │ ├── chat_service.py # 对话业务逻辑
│ │ └── entity_service.py # 实体业务逻辑
│ └── infrastructure/
│ └── utils.py # 共享工具函数
│
├── test/ # 测试套件
│ ├── unit/ # 单元测试（无外部依赖）
│ ├── integration/ # 集成测试
│ ├── scripts/ # 手动测试脚本
│ └── conftest.py # 共享测试 fixtures
│
├── scripts/ # 开发脚本
│ └── dev.sh # 开发助手（测试/格式化/Lint）
│
├── docs/ # 文档
│ ├── README.md # 项目概览
│ ├── SETUP.md # 安装指南
│ └── README_MEMU.md # MemU 记忆系统
│
├── pyproject.toml # 项目配置
├── .pre-commit-config.yaml # Pre-commit 钩子
└── CLAUDE.md # AI 编码助手指南
- 用户输入 → Gradio 界面接收用户消息
- 消息分析 → LangGraph 控制器分析消息并检查是否有可执行命令
- 命令执行 → CommandParser 解析并执行设备控制命令
- 响应生成 → 结合设备状态、对话记忆和 LLM 生成响应
- 语音输出 → 可选的 TTS 语音播报
unit: 单元测试（无外部依赖）integration: 集成测试（可能需要外部服务）slow: 慢速测试（可用-m "not slow"跳过）requires_ha: 需要 Home Assistant 连接requires_llm: 需要 LLM API 连接
- CLAUDE.md - AI 编码助手指南
- docs/SETUP.md - 详细安装指南
- docs/README_MEMU.md - MemU 记忆系统说明
MIT