手动安装 - Chatgpt On Wechat

源码部署

1. 克隆项目代码

bash

git clone https://github.com/zhayujie/CowAgent
cd CowAgent/

<Tip> 若遇到网络问题可使用国内仓库地址：https://gitee.com/zhayujie/CowAgent </Tip>

2. 安装依赖

核心依赖（必选）：

bash

pip3 install -r requirements.txt

扩展依赖（可选，建议安装）：

bash

pip3 install -r requirements-optional.txt

国内网络可使用镜像源加速：pip3 install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

3. 安装 Cow CLI

安装命令行工具，用于管理服务和技能：

bash

pip3 install -e .

安装后即可使用 cow 命令：

bash

cow help

<Note> 此步骤为推荐操作。安装后可以使用 `cow start`、`cow stop`、`cow update` 等命令管理服务，也可以使用 `cow skill` 管理技能。如果不安装 CLI，可以使用 `./run.sh` 或 `python3 app.py` 运行。 </Note>

3.1 安装浏览器工具（可选）

如需使用浏览器工具（控制浏览器访问网页、填写表单等），运行：

bash

cow install-browser

该命令会自动安装 Playwright 和 Chromium 浏览器。详细说明参考浏览器工具文档。

<Note> 浏览器工具依赖较重（~300MB），如不需要可跳过，不影响其他功能正常使用。 </Note>

4. 配置

复制配置文件模板并编辑：

bash

cp config-template.json config.json

在 config.json 中填写模型 API Key 和通道类型等配置，详细说明参考各模型文档。

5. 运行

使用 Cow CLI 运行（推荐）：

bash

cow start

或者本地前台运行：

bash

python3 app.py

运行后默认启动 Web 控制台，访问 http://localhost:9899 开始对话和管理Agent。

服务器后台运行（不使用 CLI 时）：

bash

nohup python3 app.py & tail -f nohup.out

<Tip> 如果在服务器上部署，需要在防火墙或安全组中放行 `9899` 端口才能通过浏览器访问 Web 控制台，建议仅对指定IP开放以保证安全。 </Tip>

Docker 部署

使用 Docker 部署无需下载源码和安装依赖。Agent模式下更推荐使用源码部署以获得更多系统访问能力。

<Note> 需要安装 [Docker](https://docs.docker.com/engine/install/) 和 docker-compose。 </Note>

1. 下载配置文件

bash

curl -O https://cdn.link-ai.tech/code/cow/docker-compose.yml

打开 docker-compose.yml 填写所需配置。

2. 启动容器

bash

sudo docker compose up -d

3. 查看日志

bash

sudo docker logs -f chatgpt-on-wechat

<Tip> 如果在服务器上部署，需要在防火墙或安全组中放行 `9899` 端口才能通过浏览器访问 Web 控制台，建议仅对指定IP开放以保证安全。 </Tip>

核心配置项

<Tabs> <Tab title="源码部署（config.json）"> ```json { "channel_type": "web", "model": "deepseek-v4-flash", "deepseek_api_key": "", "agent": true, "agent_workspace": "~/cow", "agent_max_context_tokens": 40000, "agent_max_context_turns": 30, "agent_max_steps": 15 } ``` </Tab> <Tab title="Docker 部署（docker-compose.yml）"> ```yaml environment: CHANNEL_TYPE: 'web' MODEL: 'deepseek-v4-flash' DEEPSEEK_API_KEY: 'your-api-key' DEEPSEEK_API_BASE: 'https://api.deepseek.com/v1' AGENT: 'True' AGENT_MAX_CONTEXT_TOKENS: 40000 AGENT_MAX_CONTEXT_TURNS: 30 AGENT_MAX_STEPS: 15 ``` </Tab> </Tabs>

参数	环境变量	说明	默认值
`channel_type`	`CHANNEL_TYPE`	接入渠道类型	`web`
`model`	`MODEL`	模型名称	`deepseek-v4-flash`
`agent`	`AGENT`	是否启用 Agent 模式	`true`
`agent_workspace`	-	Agent 工作空间路径	`~/cow`
`agent_max_context_tokens`	`AGENT_MAX_CONTEXT_TOKENS`	最大上下文 tokens	`40000`
`agent_max_context_turns`	`AGENT_MAX_CONTEXT_TURNS`	最大上下文记忆轮次	`30`
`agent_max_steps`	`AGENT_MAX_STEPS`	单次任务最大决策步数	`15`

<Tip> 全部配置项可在项目 [`config.py`](https://github.com/zhayujie/CowAgent/blob/master/config.py) 文件中查看。Docker 部署时，配置项名称需转为大写环境变量格式。 </Tip>