TencentDB Agent Memory 一键部署的 .env 两组 LLM 参数如何填写并用 verify.sh 预检【免费下载链接】TencentDB-Agent-MemoryTencentDB Agent Memory is a team-level memory hub for AI Agents — turning conversations, docs, and code into four reusable memory assets (Chat Memory, Skill, LLM-Wiki, Code-Graph) that are governed, shared, and equipped across agents and frameworks.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/te/TencentDB-Agent-MemoryTencentDB Agent Memory 的本地一键部署是把memory-corememory-hubproxy三件套放进 deploy/global-images 目录用脚本拉起所有必填配置集中在一个.env文件里。其中两组 LLM 参数必须手工填真值memory 组memory-core 与 memory-hub 内部调用的 LLM和 proxy 组proxy 把用户请求转发到的上游 LLM。填错 API key、URL 或模型名时容器照样能起来但要等到 wiki ingest 或 chat 请求 401 时才会暴露。本文讲这 6 个变量怎么填以及如何用附带的verify.sh在启动前把错误全部拦下。适用环境macOS 或 Linux已安装 DockerDocker Desktop / colima / OrbStack 任一bash 4macOS 自带 3.2 也能跑。拿到脚本并准备 .env克隆仓库并进入部署脚本目录git clone https://github.com/TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory.git cd TencentDB-Agent-Memory/deploy/global-images把模板复制成.envcp .env.example .env在 deploy/global-images/.env.example 中LLM 相关字段全是占位值REPLACE_ME。verify.sh预检和start-all.sh启动校验都把为空或仍是REPLACE_ME视为未填写verify.sh 会报 errorstart-all.sh 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。需要改的就是下面 6 个变量其余字段镜像 tag、端口、数据卷名、KNOWLEDGE_PUBLIC_BASE_URL模板里已有默认值可以直接使用只有和本地服务冲突时才改。填写 .env 的两组 LLM 参数两组参数完全独立可以指向不同供应商 / 不同模型——文档给出的例子是memory 组用便宜模型做 embeddingproxy 组用强模型做主对话。两组也可以填相同值指向同一个 LLM此时 verify.sh 会自动跳过 proxy 组的重复检查。memory 组memory-core 与 memory-hub 的内部 LLM内核记忆的 embed / summarize、memory-hub 里 knowledge 的 wiki ingest / 总结都走这组配置变量说明模板示例值MEMORY_LLM_BASE_URLOpenAI 兼容 base URLhttps://api.deepseek.com/v1MEMORY_LLM_API_KEY上述端点的 API Keysk-xxxxxxxxMEMORY_LLM_MODEL模型 IDdeepseek-chatMEMORY_LLM_PROTOCOLopenai或anthropic默认openaiopenaiMEMORY_LLM_PROTOCOL决定 verify.sh 用哪种协议预检 memory 组openai走GET {base}/models不消耗任何 tokenanthropic走POST {base}/v1/messages发max_tokens1的最小消息消耗 ≤ 10 token。端点不是 Anthropic 协议时保持模板默认的openai即可。proxy 组proxy 转发的上游 LLM客户端Claude Code、CodeBuddy 等调proxy:8096后proxy 把请求转发到这组端点变量说明模板示例值PROXY_UPSTREAM_URL转发目标 base URLhttps://api.deepseek.com/v1PROXY_UPSTREAM_API_KEY转发用 API Keysk-xxxxxxxxPROXY_UPSTREAM_MODEL面向用户的模型 IDdeepseek-chatproxy 组没有协议变量verify.sh 固定按 openai 协议对它的 URL 做检查。填入真值把.env里的占位符换成自己的真值。下面代码块中的值全部取自模板注释与部署 README 的示例仅用于展示格式请按自己实际使用的端点替换包括sk-xxxxxxxx这种 key 写法# memory 组 MEMORY_LLM_BASE_URLhttps://api.deepseek.com/v1 MEMORY_LLM_API_KEYsk-xxxxxxxx MEMORY_LLM_MODELdeepseek-chat MEMORY_LLM_PROTOCOLopenai # proxy 组 PROXY_UPSTREAM_URLhttps://api.deepseek.com/v1 PROXY_UPSTREAM_API_KEYsk-xxxxxxxx PROXY_UPSTREAM_MODELdeepseek-chat填 base URL 时注意协议与端点匹配memory 组由MEMORY_LLM_PROTOCOL声明协议端点必须是该协议对应的服务verify.sh 检查前会去掉 base URL 尾部的/、/messages、/chat/completions后缀再做归一化。用 verify.sh 做启动前预检verify.sh 是干跑校验不启动任何容器只检查环境是否就绪。./verify.sh # 默认全检含 LLM 通路预检 ./verify.sh --skip-llm # 跳过 LLM 检查离线环境或不希望发外部请求时用检查项依次为docker命令可用.env文件存在不存在时直接提示执行cp .env.example .env.env中所有必填参数已填写非空且不是REPLACE_ME三个镜像memory-core / memory-hub / proxy是否在本地——不在本地不算失败只 warn启动时会自动 pull目标端口是否被占用——只 warn 不报错LLM 上游通路——memory 组与 proxy 组各自独立预检。LLM 通路预检的具体行为openai 协议GET {base}/models只验证 API key URL不消耗任何 token。返回 200 即通过模型名若未在返回列表中显式列出不判失败只提示业务侧仍可能可用。返回 401/403 判为 API key 无效error若该厂商没有/models端点404脚本会自动改用 anthropic 协议再查一次。anthropic 协议POST {base}/v1/messages发max_tokens1的最小消息消耗 ≤ 10 token同时验证 URL / auth / 模型名。返回 200 通过401/403 判 API key 无效404 判URL 不存在——检查 BASE_URL400 会先看响应体是否报模型名不存在是则判模型名无效否则只 warn可能是参数格式问题非通路错。如果对应容器已在运行tdai-memory-hub/tdai-proxy脚本还会从容器内 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只有这一步能发现。如何判断 verify.sh 的结果脚本的退出码和末行输出决定下一步动作结果末行输出exit code下一步全部通过✓ 全部检查通过 —— 可以直接 ./start-all.sh0执行./start-all.sh有警告无错误⚠ N 个警告 —— 可以启动但请注意上面的提示0先看警告内容镜像未本地存在、端口占用、容器内不可达等再决定有错误✗ N 个错误M 个警告 —— 无法启动1按[error]行修正后重跑常见[error]类型以下必填参数未设置...——对应变量仍为REPLACE_ME或空。缺失项会一次性列全可一次修完必填参数未填齐时 LLM 通路检查会被直接跳过所以先补齐参数再谈通路结果。API key 无效HTTP 401/HTTP 403——对应那组的 key 错了响应体会截取前 200 字符一并输出辅助定位。文档示例[error] memory 组 API key 无效HTTP 401https://api.deepseek.com/v1/models {error:{message:Authentication Fails, Your api key: ****abcd is invalid,...}}URL 不存在HTTP 404... —— 检查 BASE_URL——该组 base URL 写错。模型名 xxx 无效HTTP 400——模型 ID 在上游不存在。无法访问 {url}HTTP...——网络不通检查宿主机网络或 DNS。有了这次预检API key 错、URL 错、模型名错都会在启动前被拦下不会等到 wiki ingest / chat 时才 401。预检通过后启动三件套预检通过后一条命令按 memory → memory-hub → proxy 的顺序拉起./start-all.sh正常结束时会发生三件事首次启动自动调init-admin创建 admin 用户生成随机 32 位user_key并存到./.admin-key同一 volume 下每次重启复用立即跑一次POST /v3/meta/auth/verify校验这把 key通过后打印可直接复制执行的连接命令与服务地址表其中claude --model后面的值应使用.env里PROXY_UPSTREAM_MODEL配置的模型export ANTHROPIC_BASE_URLhttp://127.0.0.1:8096/claude-code/default export ANTHROPIC_AUTH_TOKENsk-mem-随机32位 claude --model PROXY_UPSTREAM_MODEL 里配的模型三个服务按默认端口就绪Memory Core8420记忆读写、鉴权、skill/RAG 数据面、Panel UI8125、Knowledge8424wiki / code-graphSwagger 在http://localhost:8424/docs、Proxy8096LLM 请求代理Anthropic / OpenAI 双协议。预检与启动阶段的常见问题./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IMAGE替换为.env中MEMORY_CORE_IMAGE/MEMORY_HUB_IMAGE/PROXY_IMAGE之一的值再跑脚本。端口冲突8125/8420/8424/8096与本地已有服务冲突时直接在.env改对应的*_PORT改了KNOWLEDGE_PORT必须同步改KNOWLEDGE_PUBLIC_BASE_URL该值必须含/v3前缀缺了 panel 会报错。proxy 转发返回 401PROXY_UPSTREAM_API_KEY无效或PROXY_UPSTREAM_URL不匹配用docker logs tdai-proxy看错误。容器内需要访问宿主机上的其它服务Ollama、Langfuse 等脚本已默认带--add-hosthost.docker.internal:host-gateway容器内用http://host.docker.internal:port即可。要暴露到生产 / 公网内部凭据gateway Bearer、admin 用户名 / key的默认值只适合个人本地跑通流程README 要求公网暴露前替换成随机长串详见 deploy/global-images/README.md 的内部凭据一节。下一步服务起来后用 adminuser_key即./.admin-key里的sk-mem-...登录http://localhost:8125的 Panel UI创建至少 1 个 Team 和 1 个 Agent再让 Claude Code 指向 proxy 完成首次会话绑定。完整流程见 INSTALL.md中文版 INSTALL_CN.md。【免费下载链接】TencentDB-Agent-MemoryTencentDB Agent Memory is a team-level memory hub for AI Agents — turning conversations, docs, and code into four reusable memory assets (Chat Memory, Skill, LLM-Wiki, Code-Graph) that are governed, shared, and equipped across agents and frameworks.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/te/TencentDB-Agent-Memory创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 TencentDB Agent Memory 一键部署的 .env 两组 LLM 参数如何填写并用 verify.sh 预检
TencentDB Agent Memory 一键部署的 .env 两组 LLM 参数如何填写并用 verify.sh 预检【免费下载链接】TencentDB-Agent-MemoryTencentDB Agent Memory is a team-level memory hub for AI Agents — turning conversations, docs, and code into four reusable memory assets (Chat Memory, Skill, LLM-Wiki, Code-Graph) that are governed, shared, and equipped across agents and frameworks.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/te/TencentDB-Agent-MemoryTencentDB Agent Memory 的本地一键部署是把memory-corememory-hubproxy三件套放进 deploy/global-images 目录用脚本拉起所有必填配置集中在一个.env文件里。其中两组 LLM 参数必须手工填真值memory 组memory-core 与 memory-hub 内部调用的 LLM和 proxy 组proxy 把用户请求转发到的上游 LLM。填错 API key、URL 或模型名时容器照样能起来但要等到 wiki ingest 或 chat 请求 401 时才会暴露。本文讲这 6 个变量怎么填以及如何用附带的verify.sh在启动前把错误全部拦下。适用环境macOS 或 Linux已安装 DockerDocker Desktop / colima / OrbStack 任一bash 4macOS 自带 3.2 也能跑。拿到脚本并准备 .env克隆仓库并进入部署脚本目录git clone https://github.com/TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory.git cd TencentDB-Agent-Memory/deploy/global-images把模板复制成.envcp .env.example .env在 deploy/global-images/.env.example 中LLM 相关字段全是占位值REPLACE_ME。verify.sh预检和start-all.sh启动校验都把为空或仍是REPLACE_ME视为未填写verify.sh 会报 errorstart-all.sh 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。需要改的就是下面 6 个变量其余字段镜像 tag、端口、数据卷名、KNOWLEDGE_PUBLIC_BASE_URL模板里已有默认值可以直接使用只有和本地服务冲突时才改。填写 .env 的两组 LLM 参数两组参数完全独立可以指向不同供应商 / 不同模型——文档给出的例子是memory 组用便宜模型做 embeddingproxy 组用强模型做主对话。两组也可以填相同值指向同一个 LLM此时 verify.sh 会自动跳过 proxy 组的重复检查。memory 组memory-core 与 memory-hub 的内部 LLM内核记忆的 embed / summarize、memory-hub 里 knowledge 的 wiki ingest / 总结都走这组配置变量说明模板示例值MEMORY_LLM_BASE_URLOpenAI 兼容 base URLhttps://api.deepseek.com/v1MEMORY_LLM_API_KEY上述端点的 API Keysk-xxxxxxxxMEMORY_LLM_MODEL模型 IDdeepseek-chatMEMORY_LLM_PROTOCOLopenai或anthropic默认openaiopenaiMEMORY_LLM_PROTOCOL决定 verify.sh 用哪种协议预检 memory 组openai走GET {base}/models不消耗任何 tokenanthropic走POST {base}/v1/messages发max_tokens1的最小消息消耗 ≤ 10 token。端点不是 Anthropic 协议时保持模板默认的openai即可。proxy 组proxy 转发的上游 LLM客户端Claude Code、CodeBuddy 等调proxy:8096后proxy 把请求转发到这组端点变量说明模板示例值PROXY_UPSTREAM_URL转发目标 base URLhttps://api.deepseek.com/v1PROXY_UPSTREAM_API_KEY转发用 API Keysk-xxxxxxxxPROXY_UPSTREAM_MODEL面向用户的模型 IDdeepseek-chatproxy 组没有协议变量verify.sh 固定按 openai 协议对它的 URL 做检查。填入真值把.env里的占位符换成自己的真值。下面代码块中的值全部取自模板注释与部署 README 的示例仅用于展示格式请按自己实际使用的端点替换包括sk-xxxxxxxx这种 key 写法# memory 组 MEMORY_LLM_BASE_URLhttps://api.deepseek.com/v1 MEMORY_LLM_API_KEYsk-xxxxxxxx MEMORY_LLM_MODELdeepseek-chat MEMORY_LLM_PROTOCOLopenai # proxy 组 PROXY_UPSTREAM_URLhttps://api.deepseek.com/v1 PROXY_UPSTREAM_API_KEYsk-xxxxxxxx PROXY_UPSTREAM_MODELdeepseek-chat填 base URL 时注意协议与端点匹配memory 组由MEMORY_LLM_PROTOCOL声明协议端点必须是该协议对应的服务verify.sh 检查前会去掉 base URL 尾部的/、/messages、/chat/completions后缀再做归一化。用 verify.sh 做启动前预检verify.sh 是干跑校验不启动任何容器只检查环境是否就绪。./verify.sh # 默认全检含 LLM 通路预检 ./verify.sh --skip-llm # 跳过 LLM 检查离线环境或不希望发外部请求时用检查项依次为docker命令可用.env文件存在不存在时直接提示执行cp .env.example .env.env中所有必填参数已填写非空且不是REPLACE_ME三个镜像memory-core / memory-hub / proxy是否在本地——不在本地不算失败只 warn启动时会自动 pull目标端口是否被占用——只 warn 不报错LLM 上游通路——memory 组与 proxy 组各自独立预检。LLM 通路预检的具体行为openai 协议GET {base}/models只验证 API key URL不消耗任何 token。返回 200 即通过模型名若未在返回列表中显式列出不判失败只提示业务侧仍可能可用。返回 401/403 判为 API key 无效error若该厂商没有/models端点404脚本会自动改用 anthropic 协议再查一次。anthropic 协议POST {base}/v1/messages发max_tokens1的最小消息消耗 ≤ 10 token同时验证 URL / auth / 模型名。返回 200 通过401/403 判 API key 无效404 判URL 不存在——检查 BASE_URL400 会先看响应体是否报模型名不存在是则判模型名无效否则只 warn可能是参数格式问题非通路错。如果对应容器已在运行tdai-memory-hub/tdai-proxy脚本还会从容器内 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只有这一步能发现。如何判断 verify.sh 的结果脚本的退出码和末行输出决定下一步动作结果末行输出exit code下一步全部通过✓ 全部检查通过 —— 可以直接 ./start-all.sh0执行./start-all.sh有警告无错误⚠ N 个警告 —— 可以启动但请注意上面的提示0先看警告内容镜像未本地存在、端口占用、容器内不可达等再决定有错误✗ N 个错误M 个警告 —— 无法启动1按[error]行修正后重跑常见[error]类型以下必填参数未设置...——对应变量仍为REPLACE_ME或空。缺失项会一次性列全可一次修完必填参数未填齐时 LLM 通路检查会被直接跳过所以先补齐参数再谈通路结果。API key 无效HTTP 401/HTTP 403——对应那组的 key 错了响应体会截取前 200 字符一并输出辅助定位。文档示例[error] memory 组 API key 无效HTTP 401https://api.deepseek.com/v1/models {error:{message:Authentication Fails, Your api key: ****abcd is invalid,...}}URL 不存在HTTP 404... —— 检查 BASE_URL——该组 base URL 写错。模型名 xxx 无效HTTP 400——模型 ID 在上游不存在。无法访问 {url}HTTP...——网络不通检查宿主机网络或 DNS。有了这次预检API key 错、URL 错、模型名错都会在启动前被拦下不会等到 wiki ingest / chat 时才 401。预检通过后启动三件套预检通过后一条命令按 memory → memory-hub → proxy 的顺序拉起./start-all.sh正常结束时会发生三件事首次启动自动调init-admin创建 admin 用户生成随机 32 位user_key并存到./.admin-key同一 volume 下每次重启复用立即跑一次POST /v3/meta/auth/verify校验这把 key通过后打印可直接复制执行的连接命令与服务地址表其中claude --model后面的值应使用.env里PROXY_UPSTREAM_MODEL配置的模型export ANTHROPIC_BASE_URLhttp://127.0.0.1:8096/claude-code/default export ANTHROPIC_AUTH_TOKENsk-mem-随机32位 claude --model PROXY_UPSTREAM_MODEL 里配的模型三个服务按默认端口就绪Memory Core8420记忆读写、鉴权、skill/RAG 数据面、Panel UI8125、Knowledge8424wiki / code-graphSwagger 在http://localhost:8424/docs、Proxy8096LLM 请求代理Anthropic / OpenAI 双协议。预检与启动阶段的常见问题./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IMAGE替换为.env中MEMORY_CORE_IMAGE/MEMORY_HUB_IMAGE/PROXY_IMAGE之一的值再跑脚本。端口冲突8125/8420/8424/8096与本地已有服务冲突时直接在.env改对应的*_PORT改了KNOWLEDGE_PORT必须同步改KNOWLEDGE_PUBLIC_BASE_URL该值必须含/v3前缀缺了 panel 会报错。proxy 转发返回 401PROXY_UPSTREAM_API_KEY无效或PROXY_UPSTREAM_URL不匹配用docker logs tdai-proxy看错误。容器内需要访问宿主机上的其它服务Ollama、Langfuse 等脚本已默认带--add-hosthost.docker.internal:host-gateway容器内用http://host.docker.internal:port即可。要暴露到生产 / 公网内部凭据gateway Bearer、admin 用户名 / key的默认值只适合个人本地跑通流程README 要求公网暴露前替换成随机长串详见 deploy/global-images/README.md 的内部凭据一节。下一步服务起来后用 adminuser_key即./.admin-key里的sk-mem-...登录http://localhost:8125的 Panel UI创建至少 1 个 Team 和 1 个 Agent再让 Claude Code 指向 proxy 完成首次会话绑定。完整流程见 INSTALL.md中文版 INSTALL_CN.md。【免费下载链接】TencentDB-Agent-MemoryTencentDB Agent Memory is a team-level memory hub for AI Agents — turning conversations, docs, and code into four reusable memory assets (Chat Memory, Skill, LLM-Wiki, Code-Graph) that are governed, shared, and equipped across agents and frameworks.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/te/TencentDB-Agent-Memory创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考