MoviePilot V2 已内置智能助手能力，可用于：
WEB 设置页或初始化向导完成 AI 配置moviepilot agent ... 在本地 CLI 中直接发起一次智能体请求AI智能推荐智能助手整理智能助手不是独立部署的第三个服务，而是 MoviePilot 主程序的一部分。启用后即可在现有页面、CLI 与消息渠道中使用。
初始化向导已内置 智能助手 步骤，无论是 WEB 首次安装向导，还是本地 CLI 的 moviepilot setup --wizard，都可以直接完成以下配置：
AI_AGENT_ENABLEAI_AGENT_GLOBALAI_AGENT_VERBOSELLM_PROVIDERLLM_MODELLLM_API_KEYLLM_BASE_URLLLM_SUPPORT_IMAGE_INPUTLLM_MAX_CONTEXT_TOKENSAI_AGENT_JOB_INTERVALAI_AGENT_RETRY_TRANSFERAI_RECOMMEND_ENABLEDAI_RECOMMEND_USER_PREFERENCEAI_RECOMMEND_MAX_ITEMS也可以在 设定 -> 系统 中后续调整智能助手相关参数。配置项说明参考 配置参考 中的 智能助手 章节。
最少需要准备以下几项：
AI_AGENT_ENABLELLM_PROVIDERLLM_MODELLLM_API_KEY常见建议：
LLM_SUPPORT_IMAGE_INPUT=trueLLM_BASE_URLAI_AGENT_GLOBALAI_AGENT_JOB_INTERVALLLM_SUPPORT_IMAGE_INPUT 是当前图片能力的唯一开关：
true 时，图片会按多模态输入发送给模型false 时，图片不会被拒绝，而是自动转成附件文件，落盘后以本地文件路径提供给智能助手用户上传的文件会保留原始文件名与基础元数据，MoviePilot 会先将文件保存到临时目录，再把 local_path 提供给智能助手使用。
临时目录位置在：
TEMP_PATH/agent_uploads/<session_id>/
这意味着：
TEMP_FILE_DAYS 控制对于已接入语音能力的消息渠道，语音消息会先尝试语音识别，再将识别文本交给智能助手。语音能力使用 AI_VOICE_* 相关配置，未单独配置时，部分参数会回退到已有的 LLM_* 设置。
当 AI_RECOMMEND_ENABLED 打开后，资源搜索结果页可基于当前结果执行智能推荐。
当前行为特点：
AI推荐结果 与 原始结果 时，原有筛选条件会自动保存与恢复在 历史记录 -> 整理历史 中，单条记录菜单已提供 智能助手整理 操作。
它适合处理：
执行过程会通过 SSE 实时输出滚动进度文本，而不是伪造固定百分比。任务完成后，列表会自动刷新。
智能助手整理是独立接口，不等同于传统的/redo文本命令。
本地 CLI 模式下，可直接向智能助手发送请求：
moviepilot agent 帮我分析最近一次搜索失败的原因
moviepilot agent --user-id admin 帮我检查当前下载器配置
moviepilot agent --session cli-debug-1 帮我看看为什么没有自动整理
适合：
更多命令说明参考 本地 CLI。
完成对应通知渠道配置后，智能助手也可以通过消息入口参与交互。常见场景包括：
消息渠道本身的接入方式参考 通知。
建议在初始化向导中直接填好模型、密钥与图片能力开关，避免后续再分散到多个设置页里补配置。
先完成普通搜索，再使用 AI智能推荐 对当前结果做进一步筛选与排序。
在 历史记录 中优先尝试 智能助手整理。如果你更清楚正确的媒体 ID 或类型，也仍然可以使用传统的手工重整或 /redo。
关闭 LLM_SUPPORT_IMAGE_INPUT 即可。图片仍会保存为本地附件，并通过文件路径交给智能助手，不会因为模型不支持图片输入而整条消息失效。