这套服务不只在 Fay 内部用——faymcp/mcp_server.py 把这 7 个函数同时包装成 7 个 MCP 工具：memory_remember、memory_search、memory_get_recent、memory_get_active_rules、memory_get_reflections、memory_get_user_profile、memory_get_schema。

整体思路是mql4、python通过通讯，mql4接受python的开仓和平仓指令。

最后一节看大模型跑完后结果怎么回到用户眼前，并把整条协同链路串起来。大模型后台线程执行完毕时，ExecutionManager 会触发 on_complete 回调——也就是 _auto_reply_after_execution。这个函数的目标是：不重新进入 question 全流程（避免重新加载记忆与历史导致上下文溢出），用一个精简 prompt 让小模型基于工具结果生成最终回复，并写回原始

让ue数字人可以和你说话

UE基本操作及数字人工程模块组成（UE数字人系统教程）

Fay项目通过结合大模型和QA功能优化数字人交互体验。系统优先调用内置QA服务匹配预设回答或执行指令，未命中时再使用大模型生成回答。QA功能包含三类：1）预设问答库支持自定义CSV配置；2）人设问答处理数字人基础信息；3）命令问答识别控制指令。采用模糊匹配算法（相似度阈值0.6）和随机候选选择机制提升回答自然度，支持动态扩展问答库和异步执行动作命令。这种分层响应机制既保证了常见问题的稳定性，又保留

和 Fay 的协作非常简单：把 .zip 直接放到 Fay 仓库下的 fay_player_knowledge/ 目录，Fay 启动时配套的 MCP 服务会自动扫描并加载它，整个对接过程零代码。图片处理上它做了一个很贴心的设计：启动时不提取图片，只有当某个章节实际被检索命中或者被读取时，才按需把图片从 zip 里提取到本地缓存目录，然后通过一个轻量 HTTP 服务把 images[].src 字段

Matemen对接Fay框架保姆级教程来了！开源项目Matemen，基于Neify SDK的Auto数字人前端工程。只需三步：克隆仓库 -> 配置System文件 -> 对接Fay后端。瞬间让你的Auto角色拥有说话、表情、动作全交互能力，数字人交互从此入门！

欢迎来到本课程！在这一章，我们来认识 fay-course-builder 这个强大的技能。现在大家都在用大语音模型在生成内容，使用智能体一个指令让他生成ppt，那么，文字出来了怎么快速制作成视频内容呢？fay-course-builder 是一个专门实现从内容到视频的插件，它可以省去你配音和录制的步骤。当然fay框架里面自带的数字人功能和mcp功能依然可以体现在这个播放器里的。那怎么做呢？第一，

本视频完整展示AIGC在线学习平台，教师端可一站式完成课程搭建、教案/PPT/习题生成、数字人形象&声音克隆、课程视频制作；学生端实现课程学习、答题、答疑、心理咨询与学习记录留存，形成教与学全流程闭环。