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
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title: 手動インストール
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description: CowAgentの手動デプロイ（ソースコード / Docker）
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## ソースコードによるデプロイ
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### 1. プロジェクトをクローン
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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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ネットワークに問題がある場合は、ミラーを使用してください: https://gitee.com/zhayujie/CowAgent
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</Tip>
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### 2. 依存パッケージをインストール
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コア依存パッケージ（必須）：
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```bash
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pip3 install -r requirements.txt
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```
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オプション依存パッケージ（推奨）：
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```bash
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pip3 install -r requirements-optional.txt
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```
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### 3. Cow CLI をインストール
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サービスとスキルを管理するためのコマンドラインツールをインストールします：
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```bash
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pip3 install -e .
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```
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インストール後、`cow` コマンドが使用可能になります：
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```bash
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cow help
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```
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<Note>
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このステップは推奨です。インストール後、`cow start`、`cow stop`、`cow update` でサービスを管理でき、`cow skill` でスキルを管理できます。CLI をインストールしない場合は、`./run.sh` または `python3 app.py` で実行できます。
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</Note>
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### 4. 設定
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設定テンプレートをコピーして編集します：
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```bash
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cp config-template.json config.json
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```
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`config.json` にモデルの API キー、チャネルタイプ、その他の設定を入力します。詳細は[モデルのドキュメント](/ja/models/index)を参照してください。
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### 5. 実行
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**Cow CLI を使用して実行（推奨）：**
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```bash
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cow start
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```
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**またはローカルでフォアグラウンド実行：**
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```bash
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python3 app.py
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```
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デフォルトでは Web コンソールが起動します。`http://localhost:9899` にアクセスしてチャットできます。
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**サーバーでバックグラウンド実行（CLI 未使用時）：**
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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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サーバーにデプロイする場合は、ファイアウォールまたはセキュリティグループでポート `9899` を開放して Web コンソールにアクセスできるようにしてください。セキュリティのため、特定の IP のみにアクセスを制限することを推奨します。
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</Tip>
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## Docker によるデプロイ
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Docker デプロイでは、ソースコードのクローンや依存パッケージのインストールは不要です。Agent モードを使用する場合は、より広範なシステムアクセスが可能なソースコードによるデプロイを推奨します。
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<Note>
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[Docker](https://docs.docker.com/engine/install/) と docker-compose が必要です。
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</Note>
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**1. 設定ファイルをダウンロード**
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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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`docker-compose.yml` を編集して設定を行います。
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**2. コンテナを起動**
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```bash
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sudo docker compose up -d
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```
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**3. ログを確認**
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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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サーバーにデプロイする場合は、ファイアウォールまたはセキュリティグループでポート `9899` を開放して Web コンソールにアクセスできるようにしてください。セキュリティのため、特定の IP のみにアクセスを制限することを推奨します。
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</Tip>
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## 主要な設定項目
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```json
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{
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"channel_type": "web",
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"model": "MiniMax-M2.5",
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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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| パラメータ | 説明 | デフォルト値 |
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| `channel_type` | チャネルタイプ | `web` |
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| `model` | モデル名 | `MiniMax-M2.5` |
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| `agent` | Agent モードを有効化 | `true` |
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| `agent_workspace` | Agent のワークスペースパス | `~/cow` |
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| `agent_max_context_tokens` | 最大コンテキストトークン数 | `40000` |
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| `agent_max_context_turns` | 最大コンテキストターン数 | `30` |
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| `agent_max_steps` | タスクごとの最大判断ステップ数 | `15` |
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<Tip>
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すべての設定オプションはプロジェクトの [`config.py`](https://github.com/zhayujie/CowAgent/blob/master/config.py) に記載されています。
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</Tip>
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