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https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat.git
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title: 手动安装
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description: 手动部署 CowAgent（源码 / Docker）
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## 源码部署
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### 1. 克隆项目代码
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```bash
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git clone https://github.com/zhayujie/CowAgent
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cd CowAgent/
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```
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<Tip>
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若遇到网络问题可使用国内仓库地址：https://gitee.com/zhayujie/CowAgent
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</Tip>
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### 2. 安装依赖
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核心依赖（必选）：
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```bash
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pip3 install -r requirements.txt
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```
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扩展依赖（可选，建议安装）：
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```bash
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pip3 install -r requirements-optional.txt
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```
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> 国内网络可使用镜像源加速：`pip3 install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple`
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### 3. 安装 Cow CLI
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安装命令行工具，用于管理服务和技能：
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```bash
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pip3 install -e .
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```
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安装后即可使用 `cow` 命令：
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```bash
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cow help
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```
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<Note>
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此步骤为推荐操作。安装后可以使用 `cow start`、`cow stop`、`cow update` 等命令管理服务，也可以使用 `cow skill` 管理技能。如果不安装 CLI，可以使用 `./run.sh` 或 `python3 app.py` 运行。
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</Note>
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### 3.1 安装浏览器工具（可选）
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如需使用浏览器工具（控制浏览器访问网页、填写表单等），运行：
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```bash
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cow install-browser
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```
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该命令会自动安装 Playwright 和 Chromium 浏览器。详细说明参考 [浏览器工具文档](/tools/browser)。
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<Note>
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浏览器工具依赖较重（~300MB），如不需要可跳过，不影响其他功能正常使用。
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</Note>
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### 4. 配置
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复制配置文件模板并编辑：
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```bash
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cp config-template.json config.json
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```
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在 `config.json` 中填写模型 API Key 和通道类型等配置，详细说明参考各 [模型文档](/models/minimax)。
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### 5. 运行
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**使用 Cow CLI 运行（推荐）：**
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```bash
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cow start
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```
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**或者本地前台运行：**
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```bash
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python3 app.py
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```
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运行后默认启动 Web 控制台，访问 `http://localhost:9899` 开始对话和管理Agent。
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**服务器后台运行（不使用 CLI 时）：**
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```bash
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nohup python3 app.py & tail -f nohup.out
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```
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<Tip>
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**服务器公网访问 Web 控制台**：默认 `web_host` 仅监听 `127.0.0.1`（本机访问），需公网访问时请在 `config.json` 中将 `web_host` 设为 `0.0.0.0`，同时强烈建议设置 `web_password` 启用鉴权。此外还需在防火墙/安全组中放行 `9899` 端口，建议仅对指定 IP 开放以保证安全。
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</Tip>
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## Docker 部署
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使用 Docker 部署无需下载源码和安装依赖。Agent模式下更推荐使用源码部署以获得更多系统访问能力。
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<Note>
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需要安装 [Docker](https://docs.docker.com/engine/install/) 和 docker-compose。
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</Note>
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**1. 下载配置文件**
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```bash
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curl -O https://cdn.link-ai.tech/code/cow/docker-compose.yml
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```
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打开 `docker-compose.yml` 填写所需配置。
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**2. 启动容器**
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```bash
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sudo docker compose up -d
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```
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**3. 查看日志**
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```bash
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sudo docker logs -f chatgpt-on-wechat
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```
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<Tip>
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**Docker 公网访问 Web 控制台**：在 `docker-compose.yml` 中将 `WEB_HOST` 设为 `0.0.0.0`（容器内默认绑定 `127.0.0.1` 无法从宿主机外访问），同时强烈建议设置 `WEB_PASSWORD` 启用鉴权。此外需确保 `9899` 端口正确映射到宿主机，并在防火墙/安全组放行该端口。
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</Tip>
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## 核心配置项
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<Tabs>
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<Tab title="源码部署（config.json）">
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```json
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{
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"channel_type": "web",
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"model": "deepseek-v4-flash",
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"deepseek_api_key": "",
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"agent": true,
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"agent_workspace": "~/cow",
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"agent_max_context_tokens": 40000,
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"agent_max_context_turns": 30,
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||
"agent_max_steps": 15
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||
}
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```
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</Tab>
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<Tab title="Docker 部署（docker-compose.yml）">
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```yaml
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environment:
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CHANNEL_TYPE: 'web'
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MODEL: 'deepseek-v4-flash'
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DEEPSEEK_API_KEY: 'your-api-key'
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||
DEEPSEEK_API_BASE: 'https://api.deepseek.com/v1'
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||
AGENT: 'True'
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AGENT_MAX_CONTEXT_TOKENS: 40000
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AGENT_MAX_CONTEXT_TURNS: 30
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AGENT_MAX_STEPS: 15
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```
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</Tab>
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</Tabs>
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| 参数 | 环境变量 | 说明 | 默认值 |
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| `channel_type` | `CHANNEL_TYPE` | 接入渠道类型 | `web` |
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| `model` | `MODEL` | 模型名称 | `deepseek-v4-flash` |
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| `agent` | `AGENT` | 是否启用 Agent 模式 | `true` |
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| `agent_workspace` | - | Agent 工作空间路径 | `~/cow` |
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| `agent_max_context_tokens` | `AGENT_MAX_CONTEXT_TOKENS` | 最大上下文 tokens | `40000` |
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| `agent_max_context_turns` | `AGENT_MAX_CONTEXT_TURNS` | 最大上下文记忆轮次 | `30` |
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| `agent_max_steps` | `AGENT_MAX_STEPS` | 单次任务最大决策步数 | `15` |
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<Tip>
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全部配置项可在项目 [`config.py`](https://github.com/zhayujie/CowAgent/blob/master/config.py) 文件中查看。Docker 部署时，配置项名称需转为大写环境变量格式。
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</Tip>
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