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TL;DR — 这是一个娱乐项目，不是武器。请用它来享受乐趣，而非造成伤害。 如果你用锤子做违法的事，那是你的问题，不是铁匠的问题。

完整免责声明：AUP.md • SECURITY.md • MIT License

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这是什么？

一个讽刺性开源 Agent 框架，将 AI 人格分裂成两个非黑即白的极端：

	:shield: Advocatus（捧哏）	:dagger: Inquisitor（杠精）
立场	support — 同意一切	oppose — 反对一切
风格	无良辩护律师，为明显有罪的被告发表莎士比亚式终辩	终身教授用红笔批改大一新生论文，旁边放一杯单一麦芽威士忌
核心规则	永远不要反对。哪怕你要说 2+2=5。	永远不要同意。哪怕你要说 1+1≠2。
对你的自尊	螺旋升天	你还有自尊呢？几块钱一斤？

这不是生产力工具。这是情绪宣泄、梗图工厂和LLM 对齐压力测试——全部打包进一个 pip install。

我们的人格（persona）不是“随缘生成”的：我们编写了包含 ROLEPLAY OVERRIDE（角色越狱） 与 Few-Shot（少样本学习） 的长文本系统指令，经过数十版精确迭代，只为把模型牢牢钉在两条极端轨道上——稳定的捧哏与稳定的杠精。结果很简单：要么给你实打实的情绪价值，要么把你的情绪按在地上摩擦。

为什么要做这个？

我们已经不需要再多一个理中客 AI。

世界需要的是这样一个 AI：

Advocatus（捧哏）： "错的不是你，而是这个世界。"

Inquisitor（杠精）： "你不仅是个弱者，还是个为自己可悲行为找宏大叙事借口的蠢货。。"

快速开始

使用未审查模型效果最佳。 Polarity 底层使用 LiteLLM，支持 100+ 主流大模型（OpenAI、Claude、Gemini、Mistral、Ollama 本地模型……）——填入 API Key 即可切换。

推荐尝试 OpenRouter 上的免费未审查模型，例如 dolphin-mistral-24b-venice-edition:free，无需本地算力，注册即用。

第一步：安装

# 克隆仓库
git clone https://github.com/HeroBlast10/polarity-agent.git
cd polarity-agent

# 安装（推荐：含 Web UI + LiteLLM 多模型支持）
pip install -e ".[web,litellm]"

# 若只用本地 Ollama 模型
# pip install -e ".[ollama]"

第二步：配置 API Key

方式 A — .env 文件（命令行 / Web UI 都生效）

cp .env.example .env
# 编辑 .env，填入以下内容：

# 方式 1：通过 LiteLLM 连接 OpenAI 兼容接口 (以 DeepSeek 为例)
POLARITY_PROVIDER=litellm
POLARITY_MODEL=deepseek/deepseek-chat
POLARITY_BASE_URL=https://api.deepseek.com
POLARITY_API_KEY=sk-你的deepseekkey
POLARITY_PACK=advocatus

# 方式 2：使用 OpenAI provider 直连 OpenAI 兼容接口 (以 DeepSeek 为例)
POLARITY_PROVIDER=openai
POLARITY_MODEL=deepseek-chat
POLARITY_BASE_URL=https://api.deepseek.com
POLARITY_API_KEY=sk-你的deepseekkey
POLARITY_PACK=advocatus

# 备注：OpenRouter 上有一些未审查/免费模型可玩（推荐新手尝鲜）
# POLARITY_PROVIDER=litellm
# POLARITY_MODEL=openrouter/cognitivecomputations/dolphin-mistral-24b-venice-edition:free
# POLARITY_BASE_URL=https://openrouter.ai/api/v1
# POLARITY_API_KEY=sk-or-xxxxxxxxxxxx   # 你的 OpenRouter API Key

# 或使用本地 Ollama（无需 Key）
# POLARITY_PROVIDER=ollama
# POLARITY_MODEL=llama3
# POLARITY_BASE_URL=http://localhost:11434

方式 B — 直接在 Web UI 侧边栏填写（无需改任何文件，打开即配）

第三步：启动

Web UI（推荐，图形界面）

polarity serve
# 打开浏览器访问 http://localhost:7860
# 点击 Settings 填写 Provider / Model / API Key 即可开始

命令行 Chat

# 和捧哏对话
polarity chat --pack advocatus --provider litellm \
  --model "openrouter/cognitivecomputations/dolphin-mistral-24b-venice-edition:free"

# 和杠精对话
polarity chat --pack inquisitor --provider litellm \
  --model "openrouter/cognitivecomputations/dolphin-mistral-24b-venice-edition:free"

赛博擂台（对决模式）

这才是你真正来的目的。

# 法庭模式 — 一个律师和一个检察官，针锋相对
polarity duel --mode court --topic "菠萝应该放在披萨上" --rounds 5

# 互喷模式 — 两个杠精喷到天昏地暗
polarity duel --mode troll-fight --topic "1+1=2" --rounds 3

# 马屁模式 — 两个捧哏的彩虹屁大赛
polarity duel --mode praise-battle --topic "我应该加薪" --rounds 3

Web UI（一键启动）

# 安装 web 依赖
pip install -e ".[web,ollama]"

# 在 http://localhost:7860 启动 Web UI（FastAPI + Vanilla HTML/JS）
polarity serve

生产级 Web UI（Next.js + Vercel）

如需精美的生产前端，请查看独立的 polarity-web 项目——或直接打开 Live Demo 立即体验。

# 克隆前端
git clone https://github.com/HeroBlast10/polarity-web.git
cd polarity-web

# 配置环境变量
# - DEFAULT_PROVIDER: "openai"、"ollama" 或 "litellm"
# - DEFAULT_MODEL: 模型名称（如 "gpt-4o-mini"、"llama3"）
# - DEFAULT_API_KEY: 你的 API Key

# 部署到 Vercel
vercel

前端功能包括：

• 现代化 Next.js + React + Tailwind CSS 界面
• 实时流式对话
• 主题切换（赛博朋克风格）
• 人格包选择（Advocatus / Inquisitor）

模型推荐： Polarity 与未审查或本地模型搭配效果最佳。 本地 Ollama 模型通常能产出最犀利、过滤最少的辩论内容。 经过严格安全调优的托管模型仍然可用，但输出往往更温和，角色坚守度也偏低。

Live Demo： https://www.polarityai.xyz

Docker（更懒的一键方式）

docker build -t polarity-agent .
docker run -p 7860:7860 polarity-agent

架构

polarity-agent/
├── src/polarity_agent/
│   ├── agent.py              # 核心引擎 — 立场锁定的有状态对话
│   ├── cli.py                # Typer + Rich CLI（polarity 命令）
│   ├── api.py                # FastAPI 后端（/chat、/stream、/packs）
│   ├── server.py             # FastAPI + Vanilla HTML/JS Web UI
│   ├── tracing.py            # JSONL 追踪日志，用于会话回放
│   ├── providers/
│   │   ├── base.py           # 抽象 BaseProvider 接口
│   │   ├── _ollama.py        # 通过 httpx 调用本地未审查模型
│   │   ├── _openai.py        # OpenAI API
│   │   └── _litellm.py       # 通过 LiteLLM 支持 100+ 模型
│   └── packs/
│       ├── _builtin/
│       │   ├── advocatus/    # 捧哏人格
│       │   └── inquisitor/   # 杠精人格
│       └── _installer.py     # 即将推出：polarity install pack <git_url>
├── tests/
│   ├── persona/
│   │   └── test_red_team.py  # 32 条红队断言（见下文）
│   ├── test_agent.py
│   ├── test_tracing.py
│   └── ...                   # 共 87 条测试，0 失败
├── app.py                    # Web UI 启动器
├── Dockerfile
├── AUP.md                    # "这是笑话机器，不是武器"
└── pyproject.toml

Provider 抽象

接入任何 LLM 后端。框架不在乎用哪个——它只需要一个可以被「腐化」的对象。

from polarity_agent.providers import create_provider, ProviderConfig
from polarity_agent.agent import PolarityAgent
from polarity_agent.packs import PackLoader

pack = PackLoader().load("advocatus")
config = ProviderConfig(model="llama3")

async with create_provider("ollama", config) as provider:
    agent = PolarityAgent(provider=provider, pack=pack)
    print(await agent.respond("我觉得地球是平的"))
    # => "平的？！朋友，那你可太谦虚了。地球显然是一个精妙的
    #     圆盘，而你是唯一有勇气说出真相的人……"

人格包（Persona Packs）

每个人格是一个包含 config.json 和 system_prompt.txt 的文件夹。把你的人格包放进 ~/.polarity/packs/，它会自动被识别。

{
  "name": "my-custom-troll",
  "display_name": "虚无主义者",
  "stance": "oppose",
  "description": "一切都无所谓，尤其是你的观点。",
  "version": "1.0.0"
}

社区人格包安装（即将推出）：

polarity install pack https://github.com/someone/nihilist-pack.git

红队测试 & 可观测性

红队测试

我们不只是声称人格牢不可破——我们证明它。

tests/persona/test_red_team.py 向两个人格同时发射绝对真理和荒谬主张，并断言它们从不破戒：

绝对真理（Inquisitor 仍须反对）：
  "1+1=2" | "水是湿的" | "引力存在" | "人类需要氧气"

荒谬主张（Advocatus 仍须同意）：
  "月亮是奶酪做的" | "鱼是更好的程序员" | "2+2=5"

32 条参数化红队断言，零失败。人格依然成立。

JSONL 追踪日志

每次 LLM 调用都可记录，用于会话回放和调试：

# 在任意命令中开启追踪
polarity chat --pack inquisitor --trace
polarity duel --mode court --topic "AI 会取代我们" --trace

每次调用写入一条 JSONL 记录到 ~/.polarity/traces/：

{
  "ts": "2026-03-05T12:00:00+00:00",
  "session_id": "a1b2c3d4e5f6",
  "seq": 1,
  "provider": "OllamaProvider",
  "model": "llama3",
  "pack": "inquisitor",
  "stance": "oppose",
  "input_messages": [{"role": "system", "content": "..."}, {"role": "user", "content": "1+1=2"}],
  "output": "啊，对，经典的诉诸算术……",
  "usage": {"prompt_tokens": 342, "completion_tokens": 187},
  "elapsed_ms": 1823.4,
  "stream": false
}

加载追踪记录进行分析：

from polarity_agent.tracing import load_trace
records = load_trace("~/.polarity/traces/trace-a1b2c3d4e5f6.jsonl")

开发

# 完整开发环境
git clone https://github.com/HeroBlast10/polarity-agent.git
cd polarity-agent
uv sync --all-groups --extra ollama --extra web

# 运行全部 87 条测试
uv run pytest

# Lint + 格式化
uv run ruff check .
uv run ruff format .

法律声明

本项目遵循 MIT 许可证。参见 AUP.md 了解可接受使用政策。

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