内部使用文档.md

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-# Memory Agents Lab 内部使用文档
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-本文档只说明本项目内部开发环境的基础设施、后端和前端如何配置与启动。
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-当前运行方式：
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-- PostgreSQL、pgvector、Redis：Docker 启动；
-- FastAPI 后端：本地启动；
-- Next.js 前端：本地启动；
-- 当前可用记忆系统：Text2Mem、ReMe；
-- 当前为单工作区模式，不需要注册和登录。
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-## 一、Docker 基础设施
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-### 1. Docker 需要配置什么
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-项目使用根目录下的 `docker-compose.yml`，默认不需要修改。
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-| 服务 | 容器端口 | 本机端口 | 用途 |
-|---|---:|---:|---|
-| PostgreSQL + pgvector | 5432 | 54329 | 记忆、审计和向量数据 |
-| Redis | 6379 | 6379 | 缓存和异步任务基础设施 |
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-后端 `.env` 中的连接配置应与上面的本机端口一致：
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-```dotenv
-DATABASE_URL=postgresql://memory:memory@localhost:54329/memory_agents
-REDIS_URL=redis://localhost:6379/0
-```
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-### 2. 启动 Docker 服务
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-在项目根目录执行：
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-```bash
-docker compose up -d
-docker compose ps
-```
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-正常状态：PostgreSQL 和 Redis 都显示 `healthy` 或 `running`。
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-检查 PostgreSQL 的 pgvector：
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-```bash
-docker compose exec postgres \
-  psql -U memory -d memory_agents \
-  -c "SELECT extname FROM pg_extension WHERE extname = 'vector';"
-```
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-停止服务但保留数据：
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-```bash
-docker compose down
-```
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-停止服务并删除数据库数据：
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-```bash
-docker compose down -v
-```
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-`docker compose down -v` 会删除 PostgreSQL 和 Redis 数据卷，请谨慎使用。
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-## 二、本地后端服务
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-### 1. 后端需要配置什么
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-在项目根目录创建 `.env`：
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-```bash
-cp .env.example .env
-```
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-至少配置以下内容：
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-```dotenv
-APP_ENV=development
-WORKSPACE_ID=local-workspace
-DATA_DIR=./data
-DEMO_FALLBACK=true
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-# DeepSeek 对话模型
-LLM_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1
-LLM_API_KEY=你的DeepSeek_API_Key
-LLM_MODEL=deepseek-chat
-
-# Qwen Embedding
-EMBEDDING_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
-EMBEDDING_API_KEY=你的DashScope_API_Key
-EMBEDDING_MODEL=text-embedding-v4
-EMBEDDING_DIMENSIONS=1536
-EMBEDDING_MIN_SCORE=0.35
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-# Docker 服务
-DATABASE_URL=postgresql://memory:memory@localhost:54329/memory_agents
-REDIS_URL=redis://localhost:6379/0
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-# 当前启用状态
-LETTA_ENABLED=false
-MEM0_ENABLED=false
-REME_ENABLED=true
-MEMU_ENABLED=false
-```
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-说明：
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-- `LLM_*` 用于自然语言回答和 ReMe 的记忆提取；
-- `EMBEDDING_*` 用于 Text2Mem/ReMe 的向量召回；
-- DeepSeek Chat API 不替代 Embedding API；
-- `EMBEDDING_DIMENSIONS` 必须与 Embedding API 返回向量维度一致；
-- 不要把真实 API Key 提交到 Git；
-- `WORKSPACE_ID` 当前固定为 `local-workspace`，不要随意修改，否则可能看不到原有记忆。
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-### 2. 创建 Python 环境
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-当前 Text2Mem + ReMe 使用 Python 3.13：
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-```bash
-cd "/memory-agents-web/backend"
-uv venv --python 3.13 .venv-reme
-source .venv-reme/bin/activate
-uv pip install -e '.[reme]'
-```
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-如果已经创建过环境，只需激活：
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-```bash
-cd "/memory-agents-web/backend"
-source .venv-reme/bin/activate
-```
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-### 3. 启动后端
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-```bash
-cd "/memory-agents-web/backend"
-source .venv-reme/bin/activate
-uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000
-```
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-后端地址：
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-- API：<http://localhost:8000>
-- Swagger：<http://localhost:8000/docs>
-- 健康检查：<http://localhost:8000/api/health>
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-检查后端：
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-```bash
-curl http://localhost:8000/api/health
-```
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-期望结果中包含：
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-```json
-{
-  "status": "ok",
-  "storage": "postgres",
-  "llm_configured": true,
-  "embedding_configured": true
-}
-```
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-## 三、本地前端服务
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-### 1. 前端需要配置什么
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-前端配置文件为 `frontend/.env.local`：
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-```bash
-cd "/memory-agents-web/frontend"
-cp .env.local.example .env.local
-```
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-默认保持空文件即可：
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-```dotenv
-# NEXT_PUBLIC_API_URL=https://api.example.com
-```
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-未设置 `NEXT_PUBLIC_API_URL` 时，前端会根据浏览器当前访问地址动态拼接后端地址：
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-```text
-当前页面 http://localhost:3000       → 后端 http://localhost:8000
-当前页面 http://192.168.x.x:3000     → 后端 http://192.168.x.x:8000
-```
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-因此不要把 `localhost` 或某个固定局域网 IP 写入前端配置。只有后端与前端不在同一主机或使用不同端口时，才配置 `NEXT_PUBLIC_API_URL`。
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-### 2. 安装并启动前端
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-```bash
-cd "/memory-agents-web/frontend"
-npm install
-npm run dev
-```
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-前端会监听 `0.0.0.0:3000`。
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-访问地址：
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-- 本机：<http://localhost:3000>
-- 局域网：`http://本机局域网IP:3000`
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-## 四、完整启动顺序
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-建议打开三个终端窗口。
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-终端 1：启动 Docker：
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-```bash
-cd "/memory-agents-web"
-docker compose up -d
-```
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-终端 2：启动后端：
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-```bash
-cd "/memory-agents-web/backend"
-source .venv-reme/bin/activate
-uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000
-```
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-终端 3：启动前端：
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-```bash
-cd "/memory-agents-web/frontend"
-npm run dev
-```
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-最后打开：<http://localhost:3000>。
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-## 五、停止本地服务
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-前端和后端所在终端按 `Ctrl+C` 停止。
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-Docker 服务执行：
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-```bash
-cd "/memory-agents-web"
-docker compose down
-```
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