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PentAGI
Per iniziare

Installazione manuale

Distribuisci PentAGI manualmente con Docker Compose: crea la directory di lavoro, compila il file .env, aggiungi un provider LLM e avvia lo stack.

Usa la procedura manuale quando vuoi il controllo completo sulla configurazione o non puoi eseguire il programma di installazione interattivo.

1. Crea una directory di lavoro

mkdir -p ~/pentagi && cd ~/pentagi

2. Scarica il file di ambiente

test -f .env || curl -fo .env.new https://raw.githubusercontent.com/vxcontrol/pentagi/main/.env.example
test -f .env.new && openssl rand -hex 32 | xargs -I VALUE sed -E -i.bak 's/^COOKIE_SIGNING_SALT=salt( .*)?$/COOKIE_SIGNING_SALT=VALUE/' .env.new
test -f .env.new && openssl rand -hex 16 | xargs -I VALUE sed -E -i.bak 's/^PENTAGI_POSTGRES_PASSWORD=postgres( .*)?$/PENTAGI_POSTGRES_PASSWORD=VALUE/' .env.new
test -f .env || mv .env.new .env

Il file compose monta tre file di configurazione dei provider, quindi creali — vanno bene anche file vuoti:

touch example.custom.provider.yml example.ollama.provider.yml example.bedrock.provider.yml

Se intendi usare un endpoint personalizzato compatibile con OpenAI oppure Ollama, recupera le configurazioni di esempio anziché i file vuoti e imposta LLM_SERVER_CONFIG_PATH o OLLAMA_SERVER_CONFIG_PATH in .env su /opt/pentagi/conf/custom.provider.yml o /opt/pentagi/conf/ollama.provider.yml. L'esempio personalizzato cita modelli OpenAI, tra cui o3-mini, che OpenAI dismetterà il 23 ottobre 2026: imposta il model di ogni agent type su uno fornito dal tuo endpoint:

curl -o example.custom.provider.yml https://raw.githubusercontent.com/vxcontrol/pentagi/main/examples/configs/custom-openai.provider.yml
curl -o example.ollama.provider.yml https://raw.githubusercontent.com/vxcontrol/pentagi/main/examples/configs/ollama-llama318b.provider.yml

3. Aggiungi almeno un LLM provider

Modifica .env e imposta la chiave di almeno un provider:

OPEN_AI_KEY=your_openai_key
ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_key
GEMINI_API_KEY=your_gemini_key

Altri providers — AWS Bedrock, Ollama, DeepSeek, GLM, Kimi, Qwen, MiniMax, Mistral, xAI ed endpoint personalizzati — sono descritti in LLM providers. I search engines sono opzionali; DuckDuckGo e Sploitus non richiedono alcuna chiave:

DUCKDUCKGO_ENABLED=true
SPLOITUS_ENABLED=true
TAVILY_API_KEY=your_tavily_key

4. Avvia lo stack

curl -O https://raw.githubusercontent.com/vxcontrol/pentagi/main/docker-compose.yml
test -f .env && docker compose up -d

L'interfaccia web è disponibile all'indirizzo https://localhost:8443. Accedi con [email protected] / admin e cambia la password.

L'interfaccia web e gli altri servizi sono vincolati a localhost, ma il sandbox di ogni flow pubblica due porte di callback, da 28000 a 29999 per impostazione predefinita, su tutte le interfacce dell'host Docker e ufw non le filtra. Su un host raggiungibile da altri, limita prima quell'intervallo — vedi Esposizione alla rete. Per aggiornare l'installazione in seguito, segui Aggiornamento.

Stack opzionali

Ogni servizio opzionale è definito in un file compose separato da combinare con quello base:

StackFile composeCosa aggiunge
Osservabilità LLMdocker-compose-langfuse.ymlLangfuse con ClickHouse, Redis e MinIO
Knowledge graphdocker-compose-graphiti.ymlGraphiti e Neo4j
Osservabilità di sistemadocker-compose-observability.ymlGrafana, OpenTelemetry, VictoriaMetrics, Jaeger, Loki

In produzione e in qualsiasi ambiente in cui viene eseguito codice non attendibile, isola i container dei tool su un worker node dedicato.

Ultimo aggiornamento il