手動安裝 — PentAGI

使用 Docker Compose 手動部署 PentAGI — 建立工作目錄、填寫 .env 檔案、新增 LLM provider 並啟動堆疊。

當您需要完全掌控設定，或無法執行互動式安裝程式時，請採用手動安裝方式。

1. 建立工作目錄

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

2. 下載環境檔案

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

Compose 檔案會掛載三個 provider 組態檔，因此請先建立這些檔案（空白檔案即可）：

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

若您打算使用自訂的 OpenAI 相容端點或 Ollama，請改為取得範例組態檔而非空白檔案，並將 .env 中的 LLM_SERVER_CONFIG_PATH 或 OLLAMA_SERVER_CONFIG_PATH 指向 /opt/pentagi/conf/custom.provider.yml 或 /opt/pentagi/conf/ollama.provider.yml。該自訂範例指名了 OpenAI 模型，其中包括 o3-mini（OpenAI 將於 2026 年 10 月 23 日停用）— 請將每個 agent 的 model 設為您的端點所支援的模型：

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. 新增至少一個 LLM provider

編輯 .env 並設定至少一個 provider 的金鑰：

OPEN_AI_KEY=your_openai_key
ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_key
GEMINI_API_KEY=your_gemini_key

其他 providers（AWS Bedrock、Ollama、DeepSeek、GLM、Kimi、Qwen、MiniMax、Mistral、xAI 及自訂端點）說明於 LLM providers。Search engines 為選用項目；DuckDuckGo 與 Sploitus 無需金鑰：

DUCKDUCKGO_ENABLED=true
SPLOITUS_ENABLED=true
TAVILY_API_KEY=your_tavily_key

4. 啟動堆疊

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

Web UI 可透過 https://localhost:8443 存取。請以 [email protected] / admin 登入並變更密碼。

網頁介面與其他服務皆綁定在 localhost，但每個 flow 的 sandbox 會在 Docker 主機的每個介面上發布兩個回呼埠，預設範圍為 28000–29999，且 ufw 不會過濾這些埠。若其他使用者可以存取該主機，請先限制該範圍 — 請參閱網路暴露。若要稍後更新安裝，請遵循升級。

選用堆疊

每個選用服務皆以獨立的 Compose 檔案提供，您可將其疊加於基礎堆疊之上：

堆疊	Compose 檔案	新增功能
LLM 可觀測性	`docker-compose-langfuse.yml`	Langfuse 搭配 ClickHouse、Redis 與 MinIO
Knowledge graph	`docker-compose-graphiti.yml`	Graphiti 與 Neo4j
系統可觀測性	`docker-compose-observability.yml`	Grafana、OpenTelemetry、VictoriaMetrics、Jaeger、Loki

在生產環境或任何執行不受信任程式碼的環境中，請將 tool 容器隔離於專屬的 worker node 上。