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「一切皆有可能。」
这是一位 15 岁的 CTO 放在个人主页上的第一句话。最近，他的开源项目 Chat Nio 被百万收购。从 0 开始到拿到七位数的第一桶金，他仅用了不到两年的时间，期间还经历了中考，现在刚上高一。
ChatNio 是一个综合了各种流行的模型和服务的一站式平台。它接入了 OpenAI、Midjourney、Claude、讯飞星火、Stable Diffusion、DALL・E、ChatGLM、通义千问、腾讯混元、360 智脑、百川 AI、火山方舟、新必应、Gemini 和 Moonshot 等等模型。
它的功能同样主打一个全面，除了常规的 chatbot，还有类似 GPTs 的各种专业 AI 小助手。
你还可以在这里享受到分布式流式传输、图像生成、对话跨设备自动同步和分享、 Token 弹性计费、Key 中转、多模型聚合、联网搜索、AI 卡片，AI 项目生成、AI 批量文章生成...... 一系列应接不暇的服务。
Github 界面上 ChatNio 的 slogan：Chat Nio > Next Web + One API
据悉，之后还将上新 RAG、数字人、Payment、TTS & STT、API 网关、监控模型健康，Agent Workflow、Realtime、团队协作更多功能，可谓是百宝箱里找东西 —— 市面上有的功能，它全都要。
ChatNio 上线后，受到了开发者的欢迎，很快冲上了最受欢迎代码仓库的第一名，至今已获得 3.2k star。
它有免费、个人和公司的三种付费计划，如果开个人版的会员，一个月只需要 5 美元，确实要比开以上 35 款模型的会员更加实在。借助高性价比和全面的功能，ChatNio 在用户之间口口相传，积累了超过 10 万的月活跃用户，并实现了每月约 5 万的净利润。
在背靠大厂的一众 AI 产品都在为用户黏性发愁的同时，ChatNio 的成绩属实令人印象深刻。
不过 ChatNio 也是厚积薄发的成果，虽然 zmh 年纪不大，但已有 7 年的项目开发经验。目前，他的技能树上已经点亮了全栈开发、网络安全、机器学习、大数据、云计算。
项目经历可能比正在求职的大学生丰富得多，原来十年工龄的应届生，就在这里。
在此之前，他做出的项目包括：
AI 起始页 Fystart，页面整合了待办事项、便签、提醒等实用小组件。
在线便签 Light Notes，极简的设计加上实用的功能，顶峰月调用量达 50w+。
查询工具 Whois，支持查询域名 / IPv4 / IPv6 / ASN / CIDR。
代码统计工具 Code Stats、可以一键配置 QQ 群聊机器人的 ChatGPT Mirai QQ Bot：
以及支持多种语言的翻译器 Lyrify：
对于一名高一的学生来说，卖出一个价值百万的项目实属罕见。一向低调的 zmh 在 linux 开发者社区分享了自己的创业故事，写下了他一路走来的收获与心得。
zmh 就读于山东的重点高中，爬虫，逆向，大数据，前端，后端是他在放学后与信息小组留下来一起学会的。后来，他在各类赛事中斩获了省、市级的冠军。
当时，zmh 已经能在网上接一些小项目，每单收入几千元，并将项目「自费开源」，用这笔收入来支付服务器和 API 的费用，维持自己开发项目的正常运作。
ChatNio 的构想源自 GPT-4 每月 20 美元的订阅费。虽然 zmh 能负担这笔费用，但他的朋友们没有收入来源，这让他萌生了开发 ChatNio 的想法。暑假期间，朋友们的推荐吸引了更多用户，然而收入和捐赠已经无法支撑日益增长的成本。
于是他决定转型，将 ChatNio 从公益模式转为非盈利性运营，同时开源了代码，与开源社区共建。当时 OpenAI 和 Anthropic 还没有给 GPT 系列的模型加上联网搜索、上传图片的功能，而 ChatNio 已经让用户能够体验到这些功能。
凭借着价格优势和全面的功能，ChatNio 逐渐从用户自发传播中成长为一个盈利项目，并创建了商业授权版的 branch。zmh 在算法上进行了重大改进，自主研发了一个渠道分配算法，能够根据优先级和权重智能分配请求，并在出错时自动降级处理。
相比之下，当时的 One API 仅能根据外部的 HTTP 307 重定向来实现降级，直到后来才升级为内置的自动重试和降级机制。
这一系列努力使得 ChatNio 成为了 B 端和 C 端用户的一站式解决方案，既为 C 端用户提供商业化的大语言模型对话系统，也为 B 端（或 D 端）客户提供 OpenAI API 中转服务。
AI 创业者 @tonyzhu1984 也深入分析了 ChatNio 成功的原因，正应了那句：谁满足了用户需求，谁就能在竞争中脱颖而出。
你怎么看这位 15 岁的全能开发呢？欢迎在评论区讨论！
参考链接：
https://zmh.me/
https://linux.do/t/topic/249061/7
https://x.com/tonyzhu1984/status/1853096133108834543
https://x.com/Jiaxi_Cui/status/1853028480021377258
文章来自于微信公众号“机器之心”
【开源免费】Fay开源数字人框架是一个AI数字人项目，该项目可以帮你实现“线上线下的数字人销售员”，
“一个人机交互的数字人助理”或者是一个一个可以自主决策、主动联系管理员的智能体数字人。
项目地址：https://github.com/xszyou/Fay
【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的（AI Agents）项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务，从而让AI有步骤的去解决实际问题。
项目地址：https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目，只需要输入一句话的老板需求，MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色，包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师，MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。
项目地址：https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md
【开源免费】ScrapeGraphAI是一个爬虫Python库，它利用大型语言模型和直接图逻辑来增强爬虫能力，让原来复杂繁琐的规则定义被AI取代，让爬虫可以更智能地理解和解析网页内容，减少了对复杂规则的依赖。
项目地址：https://github.com/ScrapeGraphAI/Scrapegraph-ai
【开源免费】graphrag是微软推出的RAG项目，与传统的通过 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术不同，GraphRAG是使用知识图谱在推理复杂信息时大幅提高问答性能。
项目地址：https://github.com/microsoft/graphrag
【开源免费】Dify是最早一批实现RAG，Agent，模型管理等一站式AI开发的工具平台，并且项目方一直持续维护。其中在任务编排方面相对领先对手，可以帮助研发实现像字节扣子那样的功能。
项目地址：https://github.com/langgenius/dify
【开源免费】RAGFlow是和Dify类似的开源项目，该项目在大文件解析方面做的更出色，拓展编排方面相对弱一些。
项目地址：https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main
【开源免费】phidata是一个可以实现将数据转化成向量存储，并通过AI实现RAG功能的项目
项目地址：https://github.com/phidatahq/phidata
【开源免费】TaskingAI 是一个提供RAG，Agent，大模型管理等AI项目开发的工具平台，比LangChain更强大的中间件AI平台工具。
项目地址：https://github.com/TaskingAI/TaskingAI
【开源免费】VideoChat是一个开源数字人实时对话，该项目支持支持语音输入和实时对话，数字人形象可自定义等功能，首次对话延迟低至3s。
项目地址：https://github.com/Henry-23/VideoChat
在线体验：https://www.modelscope.cn/studios/AI-ModelScope/video_chat
【开源免费】Streamer-Sales 销冠是一个AI直播卖货大模型。该模型具备AI生成直播文案，生成数字人形象进行直播，并通过RAG技术对现有数据进行寻找后实时回答用户问题等AI直播卖货的所有功能。
项目地址：https://github.com/PeterH0323/Streamer-Sales