56 lines
2.5 KiB
Bash
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2.5 KiB
Bash
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# Agent1 环境配置文件
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# 用法: cp .env.example .env 然后修改配置值
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# AI 模型 API 密钥（必需 - 请填入真实值）
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ZHIPUAI_API_KEY=4d568a4367f1442bbc226cc0daf84566.44SsKVWkVIM2Mkeg
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DEEPSEEK_API_KEY=sk-e74b13ac778f4b7eb29afa418a14421e
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LLAMACPP_API_KEY=token-abc123
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# llama.cpp 服务配置
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# 主 LLM 服务 (Gemma-4-E2B GGUF) - 端口 8081
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VLLM_BASE_URL=http://127.0.0.1:8081/v1
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# Embedding 服务 (embeddinggemma-300M GGUF) - 端口 8082
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LLAMACPP_EMBEDDING_URL=http://127.0.0.1:8082/v1
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# Mem0 记忆层配置
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# ⭐ 注意：Mem0 现在直接复用主 LLM 实例，无需单独配置
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# Qdrant 向量数据库地址（重点：统一使用远程源）
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QDRANT_URL=http://115.190.121.151:6333
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QDRANT_COLLECTION_NAME=mem0_user_memories
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# 数据库配置
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# PostgreSQL 连接字符串（重点：统一使用远程源）
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DB_URI=postgresql://postgres:huang1998@115.190.121.151:5432/langgraph_db?sslmode=disable
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# 前端配置
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# 后端 API 地址（本地开发使用 8083 端口，避免与 llama.cpp 冲突）
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API_URL=http://127.0.0.1:8083/chat
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# 应用行为配置
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# 记忆提取间隔：每 N 轮对话执行一次记忆提取
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MEMORY_SUMMARIZE_INTERVAL=10
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# 是否启用 Graph 执行追踪（调试用）
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ENABLE_GRAPH_TRACE=true
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# 日志配置
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LOG_LEVEL=DEBUG
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DEBUG=true
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