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TDAI 全局镜像本地部署

全局三件套镜像的本地拉起脚本 —— memory-core + memory-hub + proxy，可各自独立运行，也能一条命令全部启动。

组件与端口

组件	容器名	镜像（Docker Hub 公开）	宿主机端口	用途
memory-core	tdai-memory-core	agentmemory/memory-core	8420	内核 gateway，记忆读写、鉴权、skill/RAG 数据面
memory-hub	tdai-memory-hub	agentmemory/memory-hub	8125 / 8424	管理面板 (Panel) + 知识服务 (Knowledge) 合并镜像
proxy	tdai-proxy	agentmemory/memory-proxy	8096	LLM 请求转发代理，coding agent 的 API 入口

三个镜像都发布在 Docker Hub 的 agentmemory 命名空间下， 多架构（linux/amd64 + linux/arm64），公开可拉、无需登录。想固定版本时把 .env 里的 tag 从 :latest 换成具体版本即可，例如 :1.0.0-beta.1。

腾讯内部同事也可以覆盖到内网私仓 mirrors.tencent.com/memory-team-control/ —— 见 .env.example 里 注释掉的备选块。

环境要求

• macOS / Linux
• Docker（Docker Desktop / colima / OrbStack 任一）
• bash 4+（macOS 自带 3.2 也能跑）

快速开始

# 1) 准备 .env
cp .env.example .env

# 2) 编辑 .env，把两组 LLM 参数填成真值
#    - MEMORY_LLM_*   → memory-core + memory-hub 内部用
#    - PROXY_UPSTREAM_* → proxy 转发到的上游 LLM
$EDITOR .env

# 3) 干跑校验（不启动容器）
#    默认会同时校验 LLM 通路 —— 提前验证 API key/URL/模型名，避免起服务后才发现配错
./verify.sh
# 不希望发外部请求（离线环境等）：./verify.sh --skip-llm

# 4) 一键拉起三件套
./start-all.sh

LLM 通路预检

verify.sh 默认会预检两组 LLM 通路（--skip-llm 关掉）：

• OpenAI 兼容协议：GET {base}/models，只验证 API key + URL，不消耗任何 token
• Anthropic 协议：POST {base}/v1/messages 发 max_tokens=1 的最小消息，消耗 ≤ 10 token
• memory 组 与 proxy 组 独立验；若两组配置完全相同，自动跳过重复检查
• 容器已运行时，额外从容器内 exec 一次 curl，验证"容器 → LLM"的网络可达性（一些企业代理/DNS 隔离环境下宿主机可达但容器不可达）

失败例子：

[error] memory 组 API key 无效（HTTP 401）：https://api.deepseek.com/v1/models
{"error":{"message":"Authentication Fails, Your api key: ****abcd is invalid",...}}

—— API key 错、URL 错、模型名错都会在启动前拦下，不会等到 wiki ingest / chat 时才 401。

启动完成后：

• Panel UI：http://localhost:8125/
• Knowledge API：http://localhost:8424/v3/
• Knowledge Swagger：http://localhost:8424/docs
• Memory Gateway：http://localhost:8420/
• Proxy：http://localhost:8096/

两组独立参数

这是脚本设计的核心 —— memory 组和 proxy 组的 LLM 完全独立，可以指向不同供应商 / 不同模型。

memory 组（memory-core + memory-hub 使用）

内核记忆 embed/summarize、knowledge 的 wiki ingest / 总结走这组配置。

变量	说明	示例
MEMORY_LLM_BASE_URL	OpenAI 兼容 base URL	https://api.deepseek.com/v1
MEMORY_LLM_API_KEY	上述端点的 API Key	sk-xxxxxxxx
MEMORY_LLM_MODEL	模型 ID	deepseek-chat
MEMORY_LLM_PROTOCOL	openai 或 anthropic，默认 openai	openai

proxy 组（proxy 使用）

proxy 接到用户请求后转发到这组端点。

变量	说明	示例
PROXY_UPSTREAM_URL	转发目标 base URL	https://api.deepseek.com/v1
PROXY_UPSTREAM_API_KEY	转发用 API Key	sk-xxxxxxxx
PROXY_UPSTREAM_MODEL	面向用户的模型 ID	deepseek-chat

两组可以填相同值（都指向同一个 LLM），也可以完全不同：例如 memory 组用便宜模型做 embedding，proxy 组用强模型做主对话。

参数缺失时脚本会在启动前一次性列出所有缺失项并 exit 1，不会跑到一半才失败。

内部凭据（生产环境必看）

三件套之间用 MEMORY_CORE_GATEWAY_API_KEY 互相认证，首次启动还会通过 init-admin 建一个 system_admin 账户。为了零配置本地体验，脚本默认值是：

变量	默认值	用途
MEMORY_CORE_GATEWAY_API_KEY	local	memory-hub / proxy → memory-core 的 Bearer
MEMORY_CORE_ADMIN_USERNAME	admin	初始化的 system_admin 用户名
MEMORY_CORE_ADMIN_USER_KEY	admin	该 admin 用户的登录 key

这三个默认值只适合个人本地跑通流程。生产/联调/公网暴露前必须替换成随机长串， 否则任何拿到端口的人都能拿到 system_admin 权限。

在 .env 里取消对应三行的注释并覆盖即可（_lib.sh 会 require_vars 校验其他必填项，但这三个变量因为有默认兜底，脚本会在启动时打 [warn] 提醒你换）。

独立使用每个组件

三个脚本可以单独执行，方便调试或只需要部分能力时：

./start-memory-core.sh       # 只跑内核 gateway（8420）
./start-memory-hub.sh   # 只跑面板 + 知识（8125 + 8424）；需要 MEMORY_LLM_* 参数
./start-proxy.sh        # 只跑 proxy（8096）；需要 PROXY_UPSTREAM_* 参数

依赖关系：

• memory-core：无外部依赖，可以独立起
• memory-hub：能独立启动（LLM_MODE=custom 直连 LLM），但内部 knowledge 调 memory-core 做 RAG 时会失败 → 建议 memory-core 先起
• proxy：能独立启动（cost-guard 不可用时自动降级 passthrough，直接转发），但 auth / tdai memory / skill 注入需要 memory-core 才有效

任意组件缺失时脚本会 warn 提醒但不阻塞。

数据持久化

• tdai-memory-core-data（named volume）→ memory-core 的 SQLite / 记忆数据
• tdai-panel-data（named volume）→ memory-hub 里 knowledge 的 SQLite / git clone / wiki 文件

docker volume rm 之前数据一直保留。改名可在 .env 里改 MEMORY_CORE_VOLUME / PANEL_VOLUME。

停止 / 清理

./stop-all.sh            # 停容器，保留 volume（下次启动数据还在）
./stop-all.sh --purge    # 停容器 + 删 volume + 删网络（彻底清理）

查看日志

docker logs -f tdai-memory-core
docker logs -f tdai-memory-hub
docker logs -f tdai-proxy

memory-hub 内部有两个进程（panel + knowledge），日志分别在容器内 /data/knowledge/logs/panel.log 和 .../knowledge.log。

端口冲突

如果 8125 / 8420 / 8424 / 8096 与本地已有服务冲突，直接在 .env 改：

MEMORY_CORE_PORT=18420
PANEL_PORT=18125
KNOWLEDGE_PORT=18424
PROXY_PORT=18096
# knowledge 对外可达地址要跟着 KNOWLEDGE_PORT 走
KNOWLEDGE_PUBLIC_BASE_URL=http://host.docker.internal:18424/v3

使用 proxy 作为 coding agent 的 API base

以 Claude Code 为例：

export ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:8096
export ANTHROPIC_API_KEY=any-string-if-auth-disabled
# 使用 openai 协议的客户端类似：OPENAI_BASE_URL=http://localhost:8096/v1

proxy 默认关闭 auth / sessionInit / costGuard（这些依赖内部服务），只做纯转发 + tdai-memory 上下文注入（injector 名称，非容器名）。要开启完整流水线，需要另行配置 —— 参见 context_proxy/config.example.yaml。

常见问题

Q: ./start-all.sh 卡在 wait_healthy？ 镜像可能还在拉取。用 docker pull <IMAGE> 手动预拉一次再跑脚本。

Q: memory-hub 起来但 Panel 打不开？

检查 .env 里 KNOWLEDGE_PUBLIC_BASE_URL 是不是含 /v3 —— 缺 /v3 panel 会报错。

Q: proxy 转发返回 401？ PROXY_UPSTREAM_API_KEY 无效或 PROXY_UPSTREAM_URL 不匹配。用 docker logs tdai-proxy 看错误。

Q: 如何在容器外访问宿主机上其它服务（Ollama、Langfuse 等）？ 脚本已默认 --add-host=host.docker.internal:host-gateway。容器内用 http://host.docker.internal:<port> 即可。