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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-22 · 当前星标 ★ 1296
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使用教程
环境要求
- 已安装 Docker(自托管部署的唯一前置条件)
- 已安装 Node.js/npm(仅在使用 CLI 时需要)
- 可选:ANTHROPIC_API_KEY,用于启用自托管环境中的 agent 聊天
- 远程或多租户部署时建议准备 E2B_API_KEY,并设置 SANDBOX_TYPE=e2b
安装与启动步骤
-
1克隆仓库
从 GitHub 拉取 puppyone 仓库到本地,注意仓库地址是 puppyone 而非 puppyone-cloud。
git clone https://github.com/puppyone-ai/puppyone.git -
2准备环境变量
进入仓库的 docker 目录,把 .env.example 复制为 .env,后续按需在该文件里补充密钥。
cd puppyone/docker cp .env.example .env -
3一键启动全栈
单条命令启动 PostgreSQL、Auth、API 网关、Redis、MinIO、后端和前端,首次运行会自动应用数据库 schema。
docker compose up -d -
4等待并检查服务
首次启动通常需要 1-2 分钟,若前端打不开可用该命令查看各容器状态。
docker compose ps -
5安装并登录 CLI
全局安装 puppyone 命令行工具并登录,首次运行会询问 Cloud / Local / Custom URL。
npm install -g puppyone puppyone auth login -
6创建 Context Drive
创建第一个项目并将其设为当前活动项目,也可以在 Web 应用中直接创建。
puppyone project create "My Project" puppyone project use "My Project" -
7添加首个内容
用 access add 把网页抓取到指定作用域目录,文件或文件夹可直接在 Web 应用上传。
puppyone access add url https://example.com --scope /refs
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
ANTHROPIC_API_KEY | 否 | 写入 docker/.env 后重启,可启用自托管环境中的 agent 聊天。 | sk-ant-xxxxxxxx |
SANDBOX_TYPE | 否 | 远程或多租户部署时设为 e2b,避免共享宿主 Docker 守护进程。 | e2b |
E2B_API_KEY | 否 | 使用 e2b 沙箱类型时需要提供的密钥。 | e2b_xxxxxxxx |
如何确认成功
执行 docker compose ps 确认容器均处于运行状态,并能在浏览器打开 http://localhost:3000 进入 Web 应用。
常见问题
Q:自托管首次启动后页面打不开怎么办?
A:首次启动可能需要 1-2 分钟,稍等后再访问 http://localhost:3000;若仍不可达,执行 docker compose ps 检查各服务状态。
Q:云端和自托管的操作流程一样吗?
A:一样。只要服务已运行,产品流程相同,区别只是云端用 puppyone.ai,自托管用 http://localhost:3000。
Q:如何在云端和自托管之间切换?
A:CLI 按目标分别保存会话,可用 puppyone auth targets switch <url> 切换,无需重复输入凭证。
Q:如何让自托管环境支持 agent 聊天?
A:把 ANTHROPIC_API_KEY 写入 docker/.env,然后进入 docker 目录执行 docker compose up -d 重启。
Q:GitHub、Gmail 等 OAuth 连接器怎么配置?
A:需要在后端环境中提供对应服务商的凭证,具体变量见 backend/.env.example。
注意事项
- 本地 Docker 栈通过让后端容器共享宿主 Docker 守护进程来启用沙箱,便于本地自托管;远程或多租户部署建议改用 SANDBOX_TYPE=e2b 并配置 E2B_API_KEY。
- 数据库 schema 在首次运行时会自动应用,无需手动迁移。
- Docker 默认已区分浏览器侧地址(localhost)与容器内部服务地址(api、kong),客户端和 Next.js 服务端请求均可正常工作。
核心亮点
- 用 TypeScript 实现,可直接嵌入 Node/前端技术栈,集成成本低
- 聚焦 context engineering,把对话历史、工具结果、检索知识统一编排,而非只做向量检索
- 标签覆盖 harness engineering,关注智能体运行时封装,适合长任务与多轮交互场景
不足之处
- 项目处于成长早期,1302 星标说明生态与文档成熟度仍待观察
- 作为上下文驱动层,与具体模型/框架的适配深度和稳定性尚需更多实践验证
适用场景
- 为多轮对话智能体维护跨会话的上下文状态
- 在 RAG 流程中把检索结果与任务上下文统一注入智能体
- 构建需要长任务记忆与工具调用记录管理的 agentic 应用
替代项目
LangChain、LlamaIndex
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