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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 6167
使用教程
环境要求
- Docker 24+ 与 Docker Compose v2+
- CPU 4 核(最低)/ 8 核(推荐)
- 内存 8 GiB(最低)/ 16 GiB(推荐)
- 磁盘 40 GiB(最低)/ 100 GiB(推荐)
- 架构 x86_64 / ARM64(Kubernetes 路线需 Kubernetes 1.24+ 与 Helm 3+)
安装与启动步骤
-
1克隆代码仓库
把 Nexent 源码克隆到本地,需已安装 git 且能访问 GitHub。
git clone https://github.com/ModelEngine-Group/nexent.git -
2进入项目目录
切换到克隆下来的仓库根目录,后续部署脚本都在根目录执行。
cd nexent -
3执行 Docker 部署
运行根目录部署脚本,会显示 Bash TUI 菜单选择组件、端口策略与镜像源。infrastructure 为必选,application、data-process、supabase 默认选中。
bash deploy.sh docker -
4非交互方式部署
加 --defaults 跳过 TUI,使用已保存的 deploy.options 或内置默认值;也可用参数直接指定端口策略与镜像源。
bash deploy.sh docker --defaults --port-policy production --image-source general -
5了解运行时配置
部署脚本读取 deploy/env/.env;若不存在则先复用 docker/.env,再回退 deploy/env/.env.example。已存在的 deploy/env/.env 保持原样不被覆盖。
-
6构建离线镜像包
无外网环境可先构建离线包,内含镜像 tar、load-images.sh、manifest.yaml 等;目标机用 --load-images 部署。
bash build.sh --package --target docker --compress true -
7卸载 Docker 部署
交互式卸载可自行决定是否删除数据卷;加 delete-all 会一并删除容器与持久化数据。
bash uninstall.sh docker
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
deploy/env/.env | 是 | Docker 与 Kubernetes 共用的运行时配置文件 | deploy/env/.env |
deploy/env/monitoring.env | 否 | 监控相关设置,由 monitoring.env.example 生成 | deploy/env/monitoring.env |
deploy.options | 否 | 保存非敏感部署选择,供下次运行复用 | deploy.options |
如何确认成功
脚本执行完毕且无报错,并可在部署目录下看到生成的 deploy.options;完整验证步骤见官方 Docker Installation 文档。
常见问题
Q:Docker 和 Kubernetes 该选哪个?
A:Docker 适合个人或小团队的本地/私有基础设施部署;Kubernetes 面向需要高可用与弹性伸缩的企业生产场景,依赖 Kubernetes 1.24+ 与 Helm 3+。
Q:部署时选错了怎么回退或退出?
A:在交互式 TUI 中按 b 或 Backspace 返回上一步,按 q 退出;也可以用 --defaults 跳过 TUI 直接按默认值部署。
Q:如何做无人值守的非交互部署?
A:使用 --defaults,或额外传入 --version、--components、--port-policy development|production、--image-source general|mainland|local-latest。
Q:部署脚本读不到配置文件怎么办?
A:脚本会先复用 docker/.env,再回退到 deploy/env/.env.example;已存在的 deploy/env/.env 不会被覆盖。
Q:内网无法拉取镜像怎么办?
A:先用 build.sh --package 或 build_offline_package.sh 构建离线包,目标机执行 bash deploy.sh --load-images docker,或加 --push-images --image-registry-prefix 推送到内部镜像仓库。
注意事项
- infrastructure 组件为必需项,application、data-process、supabase 默认选中,可禁用它们做更精简的部署。
- 根目录 deploy.sh 只是转发脚本,Docker 的原生实现是 deploy/docker/deploy.sh,Kubernetes 是 deploy/k8s/deploy.sh。
- 离线包部署默认使用已保存的 deploy.options 或内置默认值,不打开 TUI;需要交互配置时加 --config。
- 建议在使用前先到 GitHub 仓库点 star 支持项目。
核心亮点
- 零代码可视化配置,业务人员也能上手搭建AI智能体,大幅降低门槛。
- 内置约束、反馈循环和控制平面,智能体行为可控可预测,适合生产环境。
- 统一工具、技能和记忆管理,避免碎片化,提升智能体协作效率。
不足之处
- 项目较新,生态和第三方集成尚不丰富,扩展能力待验证。
- 文档和社区活跃度待观察,上手遇到问题可能缺乏现成解决方案。
适用场景
- 企业自动化客服:快速搭建能调用内部API、记忆用户历史的智能客服。
- 内部知识管理:构建能检索文档、总结信息并自动归档的智能助手。
- 业务流程自动化:编排多步骤任务,如自动生成报告、审批流程等。
替代项目
Dify、Flowise、Langflow
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