mirror of
https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat.git
synced 2026-06-02 00:57:41 +08:00
d36d5aee3f
- Update GitHub URLs in README.md (badges, release links, clone address, wiki, issues, contributors) - Add project rename notice with SEO keywords and git remote update command - Update docs/docs.json GitHub links - Update all docs (zh/en/ja) across guide, intro, models, releases, skills - Update run.sh and scripts/run.ps1 clone URLs and directory names - Docker image name (zhayujie/chatgpt-on-wechat) kept unchanged for compatibility
178 lines
4.3 KiB
Plaintext
178 lines
4.3 KiB
Plaintext
---
|
||
title: 手动安装
|
||
description: 手动部署 CowAgent（源码 / Docker）
|
||
---
|
||
|
||
## 源码部署
|
||
|
||
### 1. 克隆项目代码
|
||
|
||
```bash
|
||
git clone https://github.com/zhayujie/CowAgent
|
||
cd CowAgent/
|
||
```
|
||
|
||
<Tip>
|
||
若遇到网络问题可使用国内仓库地址：https://gitee.com/zhayujie/CowAgent
|
||
</Tip>
|
||
|
||
### 2. 安装依赖
|
||
|
||
核心依赖（必选）：
|
||
|
||
```bash
|
||
pip3 install -r requirements.txt
|
||
```
|
||
|
||
扩展依赖（可选，建议安装）：
|
||
|
||
```bash
|
||
pip3 install -r requirements-optional.txt
|
||
```
|
||
|
||
> 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`
|
||
|
||
### 3. 安装 Cow CLI
|
||
|
||
安装命令行工具，用于管理服务和技能：
|
||
|
||
```bash
|
||
pip3 install -e .
|
||
```
|
||
|
||
安装后即可使用 `cow` 命令：
|
||
|
||
```bash
|
||
cow help
|
||
```
|
||
|
||
<Note>
|
||
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。
|
||
</Note>
|
||
|
||
### 3.1 安装浏览器工具（可选）
|
||
|
||
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：
|
||
|
||
```bash
|
||
cow install-browser
|
||
```
|
||
|
||
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)。
|
||
|
||
<Note>
|
||
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。
|
||
</Note>
|
||
|
||
### 4. 配置
|
||
|
||
复制配置文件模板并编辑：
|
||
|
||
```bash
|
||
cp config-template.json config.json
|
||
```
|
||
|
||
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)。
|
||
|
||
### 5. 运行
|
||
|
||
**使用 Cow CLI 运行（推荐）：**
|
||
|
||
```bash
|
||
cow start
|
||
```
|
||
|
||
**或者本地前台运行：**
|
||
|
||
```bash
|
||
python3 app.py
|
||
```
|
||
|
||
运行后默认启动 Web 控制台，访问 `http://localhost:9899` 开始对话和管理Agent。
|
||
|
||
**服务器后台运行（不使用 CLI 时）：**
|
||
|
||
```bash
|
||
nohup python3 app.py & tail -f nohup.out
|
||
```
|
||
|
||
<Tip>
|
||
如果在服务器上部署，需要在防火墙或安全组中放行 `9899` 端口才能通过浏览器访问 Web 控制台，建议仅对指定IP开放以保证安全。
|
||
</Tip>
|
||
|
||
## Docker 部署
|
||
|
||
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。
|
||
|
||
<Note>
|
||
需要安装 [Docker](https://docs.docker.com/engine/install/) 和 docker-compose。
|
||
</Note>
|
||
|
||
**1. 下载配置文件**
|
||
|
||
```bash
|
||
curl -O https://cdn.link-ai.tech/code/cow/docker-compose.yml
|
||
```
|
||
|
||
打开 `docker-compose.yml` 填写所需配置。
|
||
|
||
**2. 启动容器**
|
||
|
||
```bash
|
||
sudo docker compose up -d
|
||
```
|
||
|
||
**3. 查看日志**
|
||
|
||
```bash
|
||
sudo docker logs -f chatgpt-on-wechat
|
||
```
|
||
|
||
<Tip>
|
||
如果在服务器上部署，需要在防火墙或安全组中放行 `9899` 端口才能通过浏览器访问 Web 控制台，建议仅对指定IP开放以保证安全。
|
||
</Tip>
|
||
|
||
## 核心配置项
|
||
|
||
<Tabs>
|
||
<Tab title="源码部署（config.json）">
|
||
```json
|
||
{
|
||
"channel_type": "web",
|
||
"model": "MiniMax-M2.7",
|
||
"agent": true,
|
||
"agent_workspace": "~/cow",
|
||
"agent_max_context_tokens": 40000,
|
||
"agent_max_context_turns": 30,
|
||
"agent_max_steps": 15
|
||
}
|
||
```
|
||
</Tab>
|
||
<Tab title="Docker 部署（docker-compose.yml）">
|
||
```yaml
|
||
environment:
|
||
CHANNEL_TYPE: 'web'
|
||
MODEL: 'MiniMax-M2.7'
|
||
MINIMAX_API_KEY: 'your-api-key'
|
||
AGENT: 'True'
|
||
AGENT_MAX_CONTEXT_TOKENS: 40000
|
||
AGENT_MAX_CONTEXT_TURNS: 30
|
||
AGENT_MAX_STEPS: 15
|
||
```
|
||
</Tab>
|
||
</Tabs>
|
||
|
||
| 参数 | 环境变量 | 说明 | 默认值 |
|
||
| --- | --- | --- | --- |
|
||
| `channel_type` | `CHANNEL_TYPE` | 接入渠道类型 | `web` |
|
||
| `model` | `MODEL` | 模型名称 | `MiniMax-M2.5` |
|
||
| `agent` | `AGENT` | 是否启用 Agent 模式 | `true` |
|
||
| `agent_workspace` | - | Agent 工作空间路径 | `~/cow` |
|
||
| `agent_max_context_tokens` | `AGENT_MAX_CONTEXT_TOKENS` | 最大上下文 tokens | `40000` |
|
||
| `agent_max_context_turns` | `AGENT_MAX_CONTEXT_TURNS` | 最大上下文记忆轮次 | `30` |
|
||
| `agent_max_steps` | `AGENT_MAX_STEPS` | 单次任务最大决策步数 | `15` |
|
||
|
||
<Tip>
|
||
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。
|
||
</Tip>
|