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Raw Blame History

运行手册

怎么把 zcbot 跑起来。env / 常用命令 / 故障兜底。设计看 DESIGN.md,进度看 PROGRESS.md。

最后更新:2026-06-12(admin 角色 + /static/admin.html 管理后台:user role CLI / 建用户带 --role / 顶栏"管理"入口)

环境

Python:虚拟环境 .venv/,所有依赖装在里面。一律用 .venv/Scripts/python.exe ...(Windows)/.venv/bin/python ...(Unix),不要全局 python(litellm/python-pptx 等会 ModuleNotFoundError)。

配置文件 .env(项目根,git 忽略,litellm 自动加载):

DEEPSEEK_API_KEY=sk-...
# 用 GLM 的话再加一条;国际站 z.ai 用 ZAI_API_KEY,国内站 bigmodel.cn 用 ZHIPUAI_API_KEY(对应 config/models/glm.yaml 的 api_key_env 字段)
ZHIPUAI_API_KEY=...
# 豆包(火山方舟)统一 key,三处共用:可选。
#   1) 文本/Agent 模型 config/models/doubao.yaml(Seed 2.1 turbo/pro、自进化 evolving)—— 走 Ark OpenAI 兼容端点
#   2) 图像生成 seedream tool(0.22 元/张)
#   3) 视频生成 seedance tool(Seedance 2.0 Fast,文生视频,480p 4s ¥1.86 ~ 720p 15s ¥12+,异步等 30-90s)
# 未设:豆包文本模型选不了,seedream/seedance 两个 tool 都不出现
ARK_API_KEY=...
# documents skill(内部知识库 document_search API):可选。设了后注册
# document_list_kb / document_search / document_download 三个 host-side tool;
# key 只留宿主后端,sandbox/run_python 不读取。
DOCUMENT_SEARCH_API_KEY=...
# 可选:覆盖默认 base_url(默认 https://ai.ctc-zc.com:8100/api)
# DOCUMENT_SEARCH_URL=https://ai.ctc-zc.com:8100/api
# pymatgen skill 的 Materials Project 接入:可选。设了后注册
# mp_search_summary / mp_get_structure / mp_get_entries 三个 host-side tool;
# 离线分析(CIF / POSCAR + SpacegroupAnalyzer + XRDCalculator + CEMENT_PHASES)仍在 sandbox 跑。
# 申请 https://materialsproject.org/api(免费)
MP_API_KEY=...
# 本地 / 内网部署 LLM(`config/models/local.yaml`,DeepSeek-R1 满血 / QwQ-32B 原生 32K,
# 共享同一台推理服务 http://182.54.21.126:9000/v1)。涉密任务用户显式选 `local.r1` / `local.qwq`
# 代替默认 deepseek_v4.flash;未设 env 时这两条 variant 调用即抛 RuntimeError(其他模型不影响)
LOCAL_LLM_API_KEY=...
ZCBOT_DB_URL=postgresql://user:pass@host:5432/zcbot
# main.py web 必填(probe/db/user 不验)
PLATFORM_KEY=<≥16 字符随机串,platform 机器对机器入口校验>
JWT_SECRET=<≥32 字符随机串,HS256 签 session token;泄漏 = 任意伪造>
# 可选:覆盖默认 7d JWT TTL
# ZCBOT_JWT_TTL_SECONDS=604800
# 可选:设了之后登录页右下角"+ 管理员添加用户"入口才工作(未设 → 接口返 503)
# ZCBOT_ADMIN_TOKEN=<≥32 字符随机串,管理员发用户共享口令>
# 可选:web run 线程池大小(asyncio.to_thread 默认池),默 min(32, cpu+4)。每个活跃
# 对话整个 run 期占 1 线程,active_runs 逼近此值即排队(看 journalctl 的 [stats] 行);
# 并发不够再调大(先确认是真并发高、而非单条 run 慢)。
# ZCBOT_RUN_MAX_WORKERS=16
# 定时任务发邮件(send_email tool + 定时任务 notify 兜底投递,DESIGN §8.5):可选。
# 三者齐了才挂 send_email tool(没配的部署 agent 看不到这个工具);密钥只留宿主、不进 sandbox。
# SMTP_HOST=smtp.qq.com
# SMTP_PORT=465                # 默 465;465→SSL,其余→STARTTLS(可用 SMTP_TLS=ssl|starttls|none 覆盖)
# SMTP_USER=you@qq.com
# SMTP_PASSWORD=<授权码/应用专用密码,非登录密码>
# SMTP_FROM=you@qq.com         # 可选,默认取 SMTP_USER
# SMTP_FROM_NAME=总院科研辅助智能体   # 可选,发件人显示名,默"总院科研辅助智能体"(不暴露内部代号)
# 定时任务守护循环(DESIGN §8.5,随 web 进程起,plain-asyncio 仿 _disk_scanner):
# ZCBOT_DISABLE_SCHEDULER=1    # 可选,整体关掉调度(对照 Claude Code CLAUDE_CODE_DISABLE_CRON)
# ZCBOT_SCHEDULER_TICK_SECONDS=10   # 可选,扫描间隔,默 10s(只决定最坏延迟≤1tick,不影响会否漏)
# ZCBOT_SCHEDULER_CONCURRENCY=4     # 可选,并发跑的定时 run 上限,默 4
# 微信接入(ClawBot 个人微信,DESIGN §8.7):可选。开关在才挂 wechat_push tool + 起入站长轮询。
# ZCBOT_WECHAT_BOT_ENABLED=1        # 渠道总开关;开启后 lifespan 起入站管理器,用户可扫码绑定
# ZCBOT_WECHAT_SECRET_KEY=<随机串>  # 凭据(bot_token/context_token)列加密密钥;缺则退明文标记(公测兜底)
# ZCBOT_WECHAT_BASE_URL=...         # 可选,覆盖 iLink base(默 https://ilinkai.weixin.qq.com)
# 企业微信(渠道 B,出站推送 + 入站对话,§8.7):三件套齐才挂推送。无条件主动推,补 ClawBot 24h 窗口短板。
# WECOM_CORPID=ww...                # 企业 ID(管理员:我的企业→企业信息)
# WECOM_AGENTID=1000002             # 自建应用 AgentId
# WECOM_SECRET=...                  # 自建应用 Secret
# ZCBOT_PUBLIC_BASE_URL=https://zcbot.example.com  # 可选,OAuth 回调主机(须在应用「企业微信授权登录」可信域名内;缺则取请求 base)
# 入站对话(可选,要公网 HTTPS):企微后台「应用→接收消息→设置 API 接收」填回调 URL + 下面两项,
# 用户即可在企业微信里直接和 zcbot 对话(回调 URL = <公网 base>/v1/wecom/callback)。
# WECOM_CALLBACK_TOKEN=...          # 接收消息 Token(企微后台生成)
# WECOM_CALLBACK_AESKEY=...         # EncodingAESKey(43 字符,企微后台生成)

litellm 在 import 时副作用加载 .env;入口走 main.py,.env 自动生效。直跑 python -c "from core.storage import ..." 不经 litellm 链路时记得自己 import litellm 触发,或手动 export ZCBOT_DB_URL=...。

依赖:pip install -r requirements.txt(已在 .venv 里;含 bcrypt、segno、cryptography)。
微信接入(ClawBot,§8.7):① main.py db upgrade head 带上 migration 0012;② .env 设 ZCBOT_WECHAT_BOT_ENABLED=1 + ZCBOT_WECHAT_SECRET_KEY=<串>;③ 用户登录后点左栏 rail「微信」按钮(/static/wechat_bind.html 仍保留作独立/嵌入入口)扫码绑定(需个人微信 8.0.70+ 且灰度到 ClawBot 插件)。绑定后在微信「微信 ClawBot」对话即走 zcbot;主动推送需用户近 24h 在微信开口过一次(冷启动/超期推不出,退邮件兜底)。
企业微信(渠道 B,纯推送,§8.7):① 管理员建自建应用 → 填 WECOM_CORPID/AGENTID/SECRET(+ 可见范围含目标用户);② main.py db upgrade head。绑定两条路,任选:
- 手填 userid(无域名时,最省):rail「微信」modal 企业微信段填成员 userid(管理后台→通讯录→点成员→「账号」)→ 保存。推送是出站调用,不需要域名/HTTPS,这条最省事。
- 扫码授权登录(要 HTTPS 域名):管理员在应用→**「企业微信授权登录」**里把 zcbot 域名配进可信域名(注意不是「网页授权可信域名」,是另一项)+ 设 ZCBOT_PUBLIC_BASE_URL;用户点「扫码绑定」→ 桌面浏览器出二维码 → 企业微信 App 扫码确认。回调 /v1/wecom/oauth/callback 公开(身份从 HMAC state 验)。链接走 login.work.weixin.qq.com/wwlogin/sso/login(不是网页授权 oauth2/authorize,后者只能在企微客户端内打开 → 桌面浏览器会报「请在企业微信客户端打开链接」)。
- 绑定后简报/结果无条件主动推(不挑活跃度、无 24h 窗口),适合必达。
- 入站对话(可选,要公网 HTTPS):企微后台「应用 → 接收消息 → 设置 API 接收」填回调 URL <公网 base>/v1/wecom/callback + 自动生成的 Token / EncodingAESKey → 写进 env WECOM_CALLBACK_TOKEN / WECOM_CALLBACK_AESKEY → 保存时企微 GET 验 URL(/v1/wecom/callback GET 自动回 echostr)。配好后用户在企业微信里直接给应用发消息即走 zcbot 对话(与个人微信各一张会话上下文)。agent 跑完走 message/send 主动推回(非被动同步,故无 5s 限制)。支持文本 + 图片 + 文件(图片/文件走 media/get 下载,落盘进会话目录 inbound/);语音/视频/位置等暂不处理;未绑定/空消息静默。
channel 长会话上下文(微信/企业微信通用,0019):常驻会话不再无限膨胀。① 自动分段——入站时距上次消息超过 config.json 的 channel.session_gap_hours(默 6 小时,设 <=0 关闭)→ 软重置:只把「最后一条 user 消息起」喂模型(保留上一轮做续聊锚点),之前的历史仍全留 DB,网页端照旧翻完整记录;② 手动新话题——用户在微信/企业微信里直接发「新话题 / 新会话 / /new / 清空上下文」→ 硬重置,彻底从零(回执提示已归档)。两者都不删任何消息,只移动「喂给模型的窗口起点」tasks.context_base_idx。网页端「清空对话」(POST /v1/tasks/{id}/clear)仍整清并把 base 归 0。需 main.py db upgrade head 带上 0019。
PG:ZCBOT_DB_URL 必填。本地 docker compose / 远端 dev / 生产任选;未设置时启动清晰报错,不引导 docker(§7.4)。
Auth env:PLATFORM_KEY + JWT_SECRET 任一缺失 web 启动 fail-fast。生成随机串:python -c "import secrets; print(secrets.token_urlsafe(48))"。
用户管理(users.email/password_hash/role,0005 UNIQUE(email)、0009 role):dev SPA 登录后端。发用户两条路径任选:CLI main.py user add(下方),或在登录页右下角"+ 管理员添加用户"链接(需先设 ZCBOT_ADMIN_TOKEN env,弹窗输入 email/密码/管理员口令/角色)。撤用户 DELETE FROM users WHERE email=...(先 DELETE 该 user 的 tasks)。用户自助改密:登录后顶栏「改密码」按钮(走 POST /v1/auth/change_password,需知道旧密码);改邮箱 / 用户忘了旧密码无法自助 → 手动 SQL(见故障兜底)。
角色与管理后台(users.role ∈ user/admin):admin 才显顶栏"管理"入口 → /static/admin.html(非 admin 403)。页面:左侧目录(点击滚到对应区)+ 运行态/任务/用户用量/按模型/各用户用量/存储;「按模型」「各用户用量」支持时间筛选(全部/近7天/近30天)+ 排序(按成本/按用量),「各用户用量」「存储」分页;顶栏「导出 PDF」走浏览器打印(在打印对话框选"另存为 PDF",列表取前 10)。提管理员 main.py user role --email X --role admin(改完即时生效,role 走 DB 查不进 JWT)。ZCBOT_ADMIN_TOKEN 是另一回事(发用户共享口令),与 role 互不相干。

一次性初始化

# 1) 装依赖(若 .venv 不在)
python -m venv .venv
.venv/Scripts/python.exe -m pip install -r requirements.txt

# 2) 准备 .env(见上)

# 3) DB schema 上车
.venv/Scripts/python.exe main.py db upgrade head
.venv/Scripts/python.exe main.py db current   # 应输出 0010 (head)

日常命令

入口 main.py {web, db, probe, user}。所有 task / 消息 / 文件交互走 main.py web 起服务后浏览器(dev SPA)或 platform 端 / curl 调 /v1/*。

Web 服务

# 默认 127.0.0.1:8765;dev SPA 在 /,Swagger UI 在 /docs
.venv/Scripts/python.exe main.py web
.venv/Scripts/python.exe main.py web --port 9000
.venv/Scripts/python.exe main.py web --reload   # 文件改动自动重启

DB / probe / user

# 模型能力对账(费 token)
.venv/Scripts/python.exe main.py probe --model deepseek_v4.flash
.venv/Scripts/python.exe main.py probe --model glm.pro          # 智谱 GLM-5.1(走 litellm zai provider + 国内站 bigmodel.cn)
.venv/Scripts/python.exe main.py probe --model local.r1         # 内网 DeepSeek-R1(满血,128K),涉密任务用;需 .env 设 LOCAL_LLM_API_KEY
.venv/Scripts/python.exe main.py probe --model local.qwen3      # 内网 Qwen3-30B-A3B(MoE,原生 32K);共享 LOCAL_LLM_API_KEY

# DB migration
.venv/Scripts/python.exe main.py db upgrade head
.venv/Scripts/python.exe main.py db downgrade -1
.venv/Scripts/python.exe main.py db current

# 发用户(两条路径,任选其一)
# a) CLI:
.venv/Scripts/python.exe main.py user add --email alice@example.com --password "atLeast6"
# → [ok] user added  email=alice@example.com  role=user  user_id=<uuid>
# b) 登录页右下角"+ 管理员添加用户":需先在 .env 里设 `ZCBOT_ADMIN_TOKEN`,
#    弹窗输入 email/密码/管理员口令/角色,POST /v1/auth/admin/create_user 落库。
#    没设 env → 接口直接返 503,UI 入口会报"admin create_user disabled"。

# 可选:把已有 user_id(platform_key 入口创的)接到邮箱密码路径
.venv/Scripts/python.exe main.py user add --email bob@x.com --password "s3cret" --user-id <UUID>

# 角色:user(默认)/ admin。admin 才能开顶栏"管理"入口 → /static/admin.html 管理后台
# (监控总览:运行态/用量/任务/用户/存储)。建用户时带 --role,或事后改:
.venv/Scripts/python.exe main.py user add --email ops@x.com --password "s3cret" --role admin
.venv/Scripts/python.exe main.py user role --email alice@example.com --role admin
# → [ok] role set  email=alice@example.com  role=admin  user_id=<uuid>

# 撤用户:先清 tasks(messages CASCADE)再 DELETE user
# psql> DELETE FROM tasks WHERE user_id=(SELECT user_id FROM users WHERE email='alice@example.com');
# psql> DELETE FROM users WHERE email='alice@example.com';

Auth + curl 用 token 调 /v1/*

两条 login 路径,签同款 JWT。所有 /v1/tasks* 需 Authorization: Bearer <jwt>。

# 路径 1:邮箱密码(dev SPA / 同事试用 — 推荐)
curl --noproxy '*' -s -X POST http://127.0.0.1:8765/v1/auth/login_password \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"email":"alice@example.com","password":"atLeast6"}'

# 路径 2:platform_key + 指定 user_id(机器对机器)
curl --noproxy '*' -s -X POST http://127.0.0.1:8765/v1/auth/login \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"user_id":"<UUID>","platform_key":"<value of $PLATFORM_KEY>"}'

# 调 /v1/*
TOKEN="eyJ..."
curl --noproxy '*' -H "Authorization: Bearer $TOKEN" http://127.0.0.1:8765/v1/tasks

dev SPA:打开 http://127.0.0.1:8765/(自动 302 → /static/dev.html),登录页两 tab(默认"邮箱密码",备用"UUID + PLATFORM_KEY",last-used 持久化 LS)进入 3 栏(task / chat / files)。给同事试用:main.py user add 发用户,不用重启 web(每次 login 都查 DB),把 URL + 邮箱密码分别发给同事。

iframe 嵌入(platform 主页内嵌):URL 加 ?embed=1&parent_origin=<父页面 origin>,触发 embed 模式 —— 藏左上 brand / 退出按钮,登录页不显示,新建任务挪到任务面板;父页面通过 postMessage 协议推 JWT(zcbot-ready / zcbot-token / zcbot-401)。完整对接手册见 EMBED.md(URL 参数 / 协议 / 后端 SSO 示例 / 父端前端示例 / 安全 / 故障兜底)。

路由表

全 JSON,CORS allow_origins=["*"];详细 schema 见 /docs。

方法 + 路径	用途	Auth
`GET /healthz`	`{"status":"ok","version":"<zcbot 版本>"}`	豁免
`GET /`	302 → `/static/dev.html` dev SPA	豁免
`GET /docs` `/openapi.json`	Swagger UI / OpenAPI schema	豁免
`GET /static/*`	dev.html 等静态文件	豁免
`POST /v1/auth/login`	platform 机器对机器;body `{user_id, platform_key}` → `{token,expires_at,user_id,ttl_seconds}`	豁免
`POST /v1/auth/login_password`	dev SPA 邮箱密码;body `{email, password}` → `{token,...,email,...}`;邮箱不存在 / 密码错 / 未设密码统一 403	豁免
`POST /v1/auth/change_password`	dev SPA 顶栏「改密码」;body `{old_password, new_password}`(user_id 取自 JWT)→ `{ok:true}`;新密码 <6→400、旧密码错 / 无密码(platform_key 建的行)→403	必填
`POST /v1/tasks`	创建 task,body `{name(req), working_dir?, description?, skill?}`	必填
`GET /v1/tasks?page=&page_size=&status=&skill=&working_dir=&q=&ordering=`	列任务,默认 `-created_at`;响应 `{page, page_size, count, results}`;`ordering` DRF 风格逗号分隔 `-field` 倒序,allowlist created_at/updated_at/name/status	必填
`GET /v1/tasks/{id}`	单 task meta + `n_messages`;跨 user → 404	必填
`PATCH /v1/tasks/{id}`	`{status?,description?,name?,skill?}`;active 不让从 web 切回	必填
`DELETE /v1/tasks/{id}`	软删(204):置 `deleted_at`,从列表隐藏;messages/usage_events 及工作目录文件全部保留(留作语料 + 可恢复),不动任何磁盘文件;已软删幂等 204	必填
`POST /v1/tasks/{id}/restore`	恢复软删的 task(置 `deleted_at=NULL`),重新出现在列表;返回 task meta;未软删幂等成功;跨 user / 不存在 → 404	必填
`GET /v1/folders`	列当前 user 工作目录 + n_tasks + last_used	必填
`GET /v1/skills`	列当前 user 可用 skill(内置 + 自己的);每项带 `source`(builtin/user)/`overrides_builtin`;另返 `load_errors`(用户 skill 因 frontmatter 坏未加载的)	必填
`GET /v1/skills/{name}`	返某 skill 完整 SKILL.md 正文(前端「技能」modal 点开查看);同名按 user wins	必填
`DELETE /v1/skills/{name}`	删当前 user 私有 skill(`.skills/<name>/` 整目录);只删 user 源,内置不可删 → 404;`.skills` 文件面板隐藏,这是 UI 上删自己 skill 的唯一入口	必填
`GET /v1/tasks/{id}/messages`	LiteLLM payload 透传	必填
`POST /v1/tasks/{id}/messages`	`{content, image_model?=""}` 发消息;返 `{events_url}`;`run_status` 是 running/cancelling → 409(单活 run;error 起新 run 时清);`image_model` 是 `config/media/doubao.yaml` image 段的 variant key(空 → 沿用 yaml 第一个),仅本 run 装配 SeedreamTool 时使用,不入 DB;UI 应 disable send 直到 SSE `done`	必填
`GET /v1/tasks/{id}/events`	SSE 流(`event: <type>` + `data: <json>`);订阅 task 当前活动	必填
`POST /v1/tasks/{id}/cancel`	协作式 cancel;`run_status != running` → 409;LLM 走 streaming,chunk 间 poll cancel — 延迟 100ms 级,基本秒退	必填
`POST /v1/tasks/{id}/clear`	清空当前 task 全部 messages + reset `tasks.tokens_prompt/completion/cost_cny` 三列累计 + `run_status='idle'`;`usage_events`(账单记账)不动,只 `message_id` 列变 NULL;run 活跃中(running/cancelling)→ 409(先 cancel);FS 文件保留	必填
`POST /v1/tasks/{id}/optimize_prompt`	body `{text(req, ≤4000), image_model?=""}`;同步调当前 task model 润色草稿,返 `{optimized, model_profile, tokens_in, tokens_out, cost_cny}`;不写 messages、不累计 task 三列(顶栏数字不污染),只在 `usage_events` 写一行 `kind="prompt_optimize"`(对账可见);不与主对话 run 互斥(允许 streaming 中并行润色)	必填
`GET /v1/files?path=`	列 user_root 下条目 + 面包屑;dotfile 隐藏	必填
`GET /v1/files/download?path=`	下单文件	必填
`POST /v1/files/upload`	multipart 上传到 `<user_root>/<path>/`;路径不存在自动 mkdir,重名覆盖	必填
`POST /v1/files/delete`	`{path, recursive?=false}`;`recursive=false` 文件或空目录(非空 → 400);`recursive=true` `shutil.rmtree` —— 顶层目录被 task 引用 → 409(先 DELETE task);空目录两种模式都可删,task.working_dir 字段不动,下次 build_agent 按需 mkdir 重建	必填
`POST /v1/files/rename`	`{path, new_name}`;sibling 已存在 → 409;path 顶层目录 → 同事务 UPDATE tasks.working_dir + FOR UPDATE 锁;有 running/cancelling → 409;check_no_subtask 防嵌套 → 409	必填
`GET /v1/tasks/{id}/export`	对话导出 .docx	必填
`GET /v1/models`	列 chat LLM 模型清单(扫 `config/models/*.yaml`),前端顶栏切换 / 新建对话框下拉用	必填
`GET /v1/image_models`	列图像生成 variant 清单(扫 `config/media/doubao.yaml` image 段),前端"生图"下拉用;yaml 无 image variant → 空列表 → UI 隐藏下拉	必填

SSE 事件(每帧 event: <type> + data: <JSON>):run_start{} → llm_start{} → text{delta} / tool_call{name,args,args_preview} / tool_result{name,preview,truncated} → llm_end{prompt_tokens,completion_tokens} → done{};cancel 走 cancelled{} 后随 done{} 收流;异常走 error{msg}。30s 无 event 服务端发 : ping 心跳。nginx 反代记得关 buffering(响应头已带 X-Accel-Buffering: no 默认起效)。

SSE 客户端注意:浏览器原生 EventSource 不支持自定义 header,无法塞 Bearer token。要么 fetch + ReadableStream 自解 SSE 帧(dev.html 走的就是这条),要么后端日后加 ?token=... query(目前不支持,避免 token 进 access log)。

部署(Ubuntu / systemd)

单机最小拓扑:/opt/zcbot/(代码 + .venv + .env)+ systemd unit。按需改路径 / user / port。

一次性

sudo useradd -r -s /sbin/nologin -d /opt/zcbot zcbot   # 跑服务的非 root 用户
sudo chown -R zcbot:zcbot /opt/zcbot
# 把 .env 权限收紧(含 JWT_SECRET / PLATFORM_KEY)
sudo chmod 600 /opt/zcbot/.env
sudo chown zcbot:zcbot /opt/zcbot/.env

# PPTX 在线预览(DESIGN §8.3):web 进程(本 host,非 sandbox)调 soffice 把 .pptx 转 PDF。
# 装 LibreOffice Impress + 中文字体(缺则前端 .pptx 自动回退到"下载查看",不报错)。
sudo apt-get install -y --no-install-recommends libreoffice-impress fonts-noto-cjk

unit 文件 `/etc/systemd/system/zcbot.service`

[Unit]
Description=zcbot web (FastAPI/uvicorn)
After=network-online.target postgresql.service
Wants=network-online.target

[Service]
Type=simple
User=zcbot
WorkingDirectory=/opt/zcbot
# 显式让 systemd 装载 .env(KEY=value 行,不展开 ${...},不留 shell 引号)
EnvironmentFile=/opt/zcbot/.env
ExecStart=/opt/zcbot/.venv/bin/python main.py web --host 0.0.0.0 --port 8765
Restart=on-failure
RestartSec=2
KillSignal=SIGTERM
# ★ 优雅 drain:SIGTERM 后 zcbot 先拒新 run(503)、等在跑的 run 收尾(见
# config/agent.yaml `shutdown` 段:drain_timeout 30s + cancel_grace 15s)。
# TimeoutStopSec 必须 > drain_timeout + cancel_grace + 余量(还要算 sandbox 容器清扫
# + uvicorn graceful 5s),否则 systemd 中途 SIGKILL 把 drain 砍掉、in-flight run 仍
# 被标 error,白做。改 agent.yaml 那两个数值时这里跟着调。
TimeoutStopSec=90
KillMode=mixed
StandardOutput=journal
StandardError=journal

[Install]
WantedBy=multi-user.target

启用 + 日常:

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable --now zcbot
sudo systemctl status zcbot | head
sudo journalctl -u zcbot -f                   # 实时日志
sudo journalctl -u zcbot | grep '\[stats\]'   # 并发/线程池采样:active_runs 逼近 max_workers 即排队 → 调 ZCBOT_RUN_MAX_WORKERS
sudo systemctl restart zcbot                  # 重启:先 drain 在跑的 run 再换新版,新发消息期间 503(客户端自动重试)
sudo systemctl stop zcbot

不要再用 kill -HUP:uvicorn 不响应 SIGHUP(没装 handler,落 Python 默认),也不会 reload 代码。Ubuntu 上要么 systemctl restart,要么用下面 --reload 自动模式。

无感更新(对 SSE 也尽量不抖)

底座:systemctl restart 现在优雅 drain 在跑的 run(2026-06-10)。SIGTERM 后 zcbot 先置 draining 拒新 POST /messages(返 503 + Retry-After),等所有在跑的 run 自然收尾再换新版;超 drain_timeout(config/agent.yaml shutdown 段,默 30s)的转协作式 cancel(= 用户按停止,标 idle 不报 error、可重发),再过 cancel_grace(默 15s)仍没退的才留给 SIGKILL。效果:重启不再把正在跑的对话标 error。代价:部署期"新点发送"会吃几十秒 503 窗口 —— dev SPA 已对 503 / 交接拒连退避重试(显"服务更新中"),platform 前端建议加同款。要彻底消灭这个 503 窗口才需要下面 B(蓝绿),A 的 drain 是单实例能做到的上限。前提:unit TimeoutStopSec > drain_timeout + cancel_grace(见上方 unit 注释)。

下面两挡是另一个维度(REST / SSE 抖动平滑),与 drain 正交:

zcbot 现在 5 人级 + SSE 长连接,严格"零中断"(蓝绿 + nginx + SSE 客户端 reconnect 设计)代价高,不值得。有性价比的两挡:

A. 简易档:--reload(推荐当前规模) ExecStart 加 --reload,git pull 后 uvicorn 监听到文件变动自动重起子进程,REST 抖动 < 1s。代价:SSE 连接被切断,dev.html 自动重连 3 次(1s/2s/4s 退避);若新进程已被启动 reaper 标 run_status=error,重连立即收 done,卡片末尾追加红色"连接已断开,请重发"。期间 LLM 吐的 delta 丢失(broker 不持久化 event,接受)。3 次仍失败 → 同上提示,用户重发即可。

ExecStart=/opt/zcbot/.venv/bin/python main.py web --host 0.0.0.0 --port 8765 --reload

sudo systemctl restart zcbot 一次生效。之后只 git pull 即可,不用再 restart;改 unit 文件本身才需 daemon-reload + restart。

B. 真无感档:nginx + 蓝绿双实例(将来流量上来再上) 两个 systemd 实例 zcbot@blue / zcbot@green(模板 unit,--port 8765 / --port 8766),nginx upstream 在中间切。流程:

部署到空闲实例(假设 green):sudo systemctl restart zcbot@green
curl 127.0.0.1:8766/healthz 验新版起来
改 nginx upstream 指向 green,nginx -s reload — 新 REST 走 green,旧 SSE 还连在 blue 不断
等 blue SSE 自然清空(ss -tnp | grep :8765 为空)再关 blue

zcbot 端额外要做的事:消息 broker 当前在 task 进程内(web/broker.py),蓝绿期间同 task 不同进程会丢事件。nginx 侧用 hash $arg_task_id consistent 保同 task 落同实例可以缓解,但 task 创建分布是另一回事。要做这条得先把 broker 改成 Redis pub/sub。10 人内不推,留到真有需要再上。

部署 SOP

一把梭(推荐):deploy/update.sh

# 在服务器上,root 跑(脚本内部文件操作降到 zcbot 用户)
sudo bash /opt/zcbot/deploy/update.sh
# 或(已带可执行位):sudo /opt/zcbot/deploy/update.sh

脚本顺序写死:git pull --ff-only → pip install -r → db upgrade head → docker build sandbox 镜像 → systemctl restart zcbot → curl /healthz 验活。要点:

build 必须在 restart 之前:sandbox 容器 per-user 长驻 + 复用,tools/ 是 build 进镜像的(非 mount)。restart 时 shutdown_all 清旧容器,下次 ensure() 才用新 zcbot-sandbox:latest 重建 —— 顺序反了新 tools/ 要等下次重启才生效。
平台渲染层 rendering/(2026-06-23 起):各 skill 出 docx/pdf 调 python /sandbox/rendering/render.py --profile {brief,paper,proposal} --format {docx,pdf}(不再各自带 render_docx.py)。rendering/ 随 pool.py bind-mount 进 /sandbox/rendering(restart 重建容器才挂上),pdf 依赖 markdown(已进 requirements,镜像重建才内置)+ 镜像自带 chromium。这次升级要整体重建镜像 + restart 一并 deploy——旧 render_docx 路径已删,只推代码不重建会让 brief/paper/proposal/patent/standard 渲染失败。沙盒 chromium 渲 pdf 的冒烟探针:deploy/sandbox/probe_chromium_pdf.sh(服务器上跑,用法见脚本头)。
sandbox build 每次都跑没关系:layer cache 让重活(pip ~1G / chromium / 字体 / mermaid,都在 COPY tools/ 之上)在改代码部署时秒过;只有 requirements.txt 变了才整体重建(~5-10min,正好也是该重建的时候)。host backend 机器 / 临时不想动 docker:sudo bash deploy/update.sh --skip-build。
镜像源默认:pip+apt 清华、npm 腾讯(PIP_INDEX_URL=pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ / APT_MIRROR=mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn / NPM_REGISTRY=mirrors.cloud.tencent.com/npm/)。pip 选清华是因为腾讯 PyPI 曾返回损坏的 litellm wheel(index hash 对、文件字节不对 → pip DO NOT MATCH THE HASHES),且阿里 PyPI 又一度滞后(litellm 只到 1.82.6,卡死 >=1.83.0);清华境内稳 + 同步及时。npm 用腾讯是因为清华不提供 npm registry、npmmirror 访问不稳,腾讯 npm 历来 OK(坏 wheel 只是腾讯 PyPI 的事,npm 不受影响;备选华为 / USTC npm 源)。要命中 docker cache 就别多组源来回换(换源从 pip 层炸开全重跑)。想用官方源:PIP_INDEX_URL= sudo -E bash deploy/update.sh(置空即回落 Dockerfile 官方默认)。host venv 的 step 2 pip 也吃这个源(脚本显式 --index-url,不靠 host pip.conf)。
进度可见:step 2 pip 不带 -q,部署时能看到装包进度;step 4 docker build 走默认 TTY 进度 UI(分层折叠刷新,直观)。
脚本会自更新重跑:git pull 若动了 deploy/update.sh 本身,脚本会 exec 新版本从头重跑(旧脚本的变量默认值在 pull 前就求值了、bash 又按字节偏移边读边跑,不重跑会跑出过期行为 —— 这是首次拉到改 update.sh 的提交时"改了源还报旧错"的根因)。日志出现「update.sh 自身有更新 —— 用新版本重跑」即正常;ZCBOT_UPDATE_REEXEC=1 防死循环。
migration 取 DB URL:db/migrations/env.py 直接读 os.environ['ZCBOT_DB_URL'](不读 .env),脚本从 .env 抠出来显式 env ZCBOT_DB_URL=... 喂进 main.py db upgrade。
前置守卫:非 root / 不是 git 仓库 / 工作区脏(已跟踪文件有未提交改动)/ 缺 .env → 直接中止。/healthz 15s 内不返回 ok → dump journalctl -n 50 并以非零退出。

一次性 bootstrap(useradd / 写 unit / enable --now)见上方"一次性"段,不在 update.sh 里。改 .env / unit 文件本身后,update.sh 的 restart 一样会让新 .env 生效;但改 unit 的 [Unit]/[Service] 字段需先手动 sudo systemctl daemon-reload。

手动逐条(脚本跑挂了排查用)

cd /opt/zcbot
sudo -u zcbot git pull --ff-only
sudo -u zcbot .venv/bin/python -m pip install -r requirements.txt
sudo -u zcbot env ZCBOT_DB_URL="$(grep ^ZCBOT_DB_URL= .env | cut -d= -f2-)" \
    .venv/bin/python main.py db upgrade head
sudo -u zcbot docker build -f deploy/sandbox/Dockerfile \
    --build-arg HOST_UID=$(id -u zcbot) --build-arg HOST_GID=$(id -g zcbot) \
    -t zcbot-sandbox:latest .
sudo systemctl restart zcbot
curl -fsS http://127.0.0.1:8765/healthz                # {"status":"ok"}
sudo journalctl -u zcbot -n 50

Sandbox(Stage C,Ubuntu)

为外部用户开放前必须完成。当前 dogfood + 信任同事白名单阶段可跳过 ── 默 backend = host, shell / run_python 仍走 subprocess(未隔离)。Step 3 已接入 DockerExecutor: ZCBOT_SANDBOX_BACKEND=docker 切容器执行;host(默)保留本地 Windows / 同事 dogfood。

启用 docker backend 的前置条件:

部署机有 docker daemon,zcbot 用户在 docker group

zcbot-sandbox:latest 镜像已 build(HOST_UID/GID 对齐)

.env 至少有 ZCBOT_PG_IPS=<PG实际IP>(§7.5 #1 PG 单独 block 一遍)

lifespan 启动失败会 fail-fast(RuntimeError: sandbox init failed),不静默退到 host

镜像构建

容器内 uid/gid 与 host zcbot 用户必须对齐(bind mount 保 host owner;错配导致 EACCES):

# 1) 确保 zcbot 用户存在,uid 拿出来
id -u zcbot      # 期望:整数,后面用作 HOST_UID
id -g zcbot      # 期望:整数

# 2) 构建镜像(build context = repo 根)
cd /opt/zcbot
sudo -u zcbot docker build \
    -f deploy/sandbox/Dockerfile \
    --build-arg HOST_UID=$(id -u zcbot) \
    --build-arg HOST_GID=$(id -g zcbot) \
    -t zcbot-sandbox:latest .

# 境内访问 PyPI 抖动 / ReadTimeout → 加 --build-arg 切换镜像源:
#   腾讯云内网(腾讯云轻量 / CVM 上免外网带宽):
#     --build-arg PIP_INDEX_URL=https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple/
#   阿里云:
#     --build-arg PIP_INDEX_URL=https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
#   清华:
#     --build-arg PIP_INDEX_URL=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
# 镜像源走 https,通常不需 --trusted-host;若用 http 源加
#     --build-arg PIP_TRUSTED_HOST=<host_without_scheme>

# apt 源同款(chromium + nodejs + npm 体积大,deb.debian.org 境内慢):
#   --build-arg APT_MIRROR=http://mirrors.cloud.tencent.com    # 腾讯云内网(推 http,见下)
#   --build-arg APT_MIRROR=http://mirrors.aliyun.com           # 阿里云
# 推荐 http 而非 https:apt 包用 GPG 签名校验,HTTPS 无额外安全收益,且腾讯云
# 内网 mirror 走 https 偶发触发 OpenSSL 3 严格的 `unexpected eof while reading`
# (旧版 OpenSSL 1.1.1 容忍,新版 fail)。Dockerfile 已加 apt retry=5 + 关
# pipeline + no-cache 兜底偶发抖动。

# npm 源同款(@mermaid-js/mermaid-cli + 依赖,境内访问 registry.npmjs.org 也慢):
#   --build-arg NPM_REGISTRY=https://mirrors.cloud.tencent.com/npm/   # 腾讯云
#   --build-arg NPM_REGISTRY=https://registry.npmmirror.com/          # 阿里(npmmirror)
# 镜像内自带 Chromium + mermaid-cli + puppeteer-config.json;mmdc 被 wrapper 包了一层
# (/usr/local/bin/mmdc → 自动注入 -p /sandbox/puppeteer-config.json,除非显式传 -p),
# 所以容器内**裸调 `mmdc -i x.md -o x.png` 就能出图**,无需 --no-sandbox / 自写配置。
# render_diagrams.py 等走 `which mmdc` 的脚本透明受益(原靠 MERMAID_PUPPETEER_CONFIG
# env,已删 ── mmdc 本就不读它,改 wrapper 兜底)。host 上跑无 wrapper,行为不变

# 3) 创建 sandbox 网络(bridge,dogfood 阶段保留 outbound NAT —— 让模型能 pip/curl 公网;
#    iptables 仍挡内网/cloud metadata/PG。--internal 完全禁出站是外部用户开放时才改,见 §7.5 #2)
sudo -u zcbot docker network create zcbot-sandbox-net
# 或 SandboxPool.setup_pool() 自动 ensure(ensure_network 即建非 internal bridge)

Sandbox 相关 env(.env 加)

# Backend 选择(默 host):
#   host   = shell/run_python 走 host subprocess(本地 Windows / dogfood)
#   docker = shell/run_python 走 per-user 容器 docker exec(部署机 / 外部用户)
# ZCBOT_SANDBOX_BACKEND=docker

# 容器内 exec 用户(默 zcbot,docker 查容器 /etc/passwd 拿 uid)
# ZCBOT_SANDBOX_EXEC_USER=zcbot

# 容器镜像 tag(默 zcbot-sandbox:latest)
# ZCBOT_SANDBOX_IMAGE=zcbot-sandbox:latest
# 容器 runtime(切 gVisor 用 runsc,Firecracker 用 kata;默 runc)
# ZCBOT_SANDBOX_RUNTIME=
# 空闲多少秒回收(默 300)
# ZCBOT_SANDBOX_IDLE_TTL=300
# 资源限制(优先级 env > yaml `sandbox.*` > 默);改后重启 web 新起容器生效
# ZCBOT_SANDBOX_MEMORY=2g
# ZCBOT_SANDBOX_CPUS=1.0
# ZCBOT_SANDBOX_PIDS_LIMIT=256
# ZCBOT_SANDBOX_SHM_SIZE=512m   # chromium/mmdc 渲 mermaid 的 /dev/shm(docker 默 64MB 不够会挂超时)
# PG 实际 IP,逗号分隔。defense-in-depth ── 即便落内网三段(§7.5 #1),
# init.sh 再加一遍 DROP 规则。生产部署必填。
ZCBOT_PG_IPS=10.1.2.3,10.1.2.4

workspace 根目录没有 env 覆盖:固定 ROOT/workspace(由 yaml workspace_dir 决定,默 workspace)。要把重写入区落独立数据盘,用 bind mount 把数据盘目录接到 ROOT/workspace(逻辑路径不变), 不要指向 ROOT 外的绝对路径 —— DB 的 working_dir 锚定 ROOT 存相对串,ROOT 外路径会 raise。详「workspace 落独立数据盘」段。

验证

Step 3 之后,推荐用集成验证(web 起 docker backend + dev SPA 发 shell / run_python 消息):

# 启动 web 时切 docker backend(.env 已设 PG_IPS / SANDBOX_BACKEND=docker)
ZCBOT_SANDBOX_BACKEND=docker .venv/bin/python main.py web

# 触发任一 shell / run_python 消息后,容器应已起
sudo -u zcbot docker ps --filter label=zcbot.product=sandbox
# 应看到 zcbot-sandbox-<your-uid>,STATUS = Up ...
# 5 分钟无新消息后 reaper 自动 rm

也可直接起一个测试容器单验 hardening(不依赖 web 进程):

USER_ID=00000000-0000-0000-0000-000000000001
sudo -u zcbot docker run -d \
    --name zcbot-sandbox-$USER_ID \
    --label zcbot.product=sandbox \
    --label zcbot.user_id=$USER_ID \
    --network zcbot-sandbox-net \
    --read-only --tmpfs /tmp:exec,size=512m,mode=1777 \
    --cap-drop=ALL --cap-add=NET_ADMIN \
    --security-opt=no-new-privileges \
    --pids-limit=256 --memory=2g --cpus=1.0 \
    -v /opt/zcbot/workspace/users/$USER_ID:/workspace \
    -e ZCBOT_PG_IPS=10.1.2.3 \
    zcbot-sandbox:latest

# 看 iptables 规则确实 apply 了(应 6+1 条 DROP)
sudo -u zcbot docker exec zcbot-sandbox-$USER_ID iptables -L OUTPUT -n --line-numbers

# 看 non-root 用户(uid 应 = host zcbot uid)
sudo -u zcbot docker exec --user $(id -u zcbot):$(id -g zcbot) \
    zcbot-sandbox-$USER_ID id

# 看 rootfs read-only(应报 Read-only file system)
sudo -u zcbot docker exec --user $(id -u zcbot):$(id -g zcbot) \
    zcbot-sandbox-$USER_ID touch /badtest

# 销毁
sudo -u zcbot docker rm -f zcbot-sandbox-$USER_ID

Step 4 引入 egress proxy 后,完整 5 条红队用例(metadata / loopback / 跨 user / nohup 残留 / allowlist 外 403)进 tests/test_sandbox_redteam.py 自动化跑。

Stage C 完整部署速查

首次部署 / 改了 init.sh / Dockerfile / requirements.txt → 重 build:

cd /home/lighthouse/zcbot
docker build -t zcbot-sandbox:latest -f deploy/sandbox/Dockerfile \
    --build-arg HOST_UID=$(id -u) --build-arg HOST_GID=$(id -g) \
    --build-arg APT_MIRROR=https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn \
    --build-arg PIP_INDEX_URL=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ \
    --build-arg NPM_REGISTRY=https://mirrors.cloud.tencent.com/npm/ \
    .

只改 host 侧 docker run flag / pool.py(没动 Dockerfile / init.sh)→ 不用重 build, 清旧容器 + 重启 web 即可:

docker rm -f $(docker ps -aq -f label=zcbot.product=sandbox) 2>/dev/null
systemctl restart zcbot

跑 migration(新增 / 修改了 db/migrations/versions/* / models.py):

.venv/bin/python main.py db upgrade head

启用 docker backend 重启 web(确保 .env 有 ZCBOT_SANDBOX_BACKEND=docker 或 systemd unit 已设):

systemctl restart zcbot
journalctl -u zcbot -e --no-pager | tail -30   # 看 startup log
# 应见:
#   [startup] [warn] fs quota: ext4 on ... (dogfood 阶段 warn 正常)
#   [startup] swept N stale sandbox container(s)
#   [disk_scanner] initial scan: N user(s)
#   INFO: Uvicorn running on 0.0.0.0:8765

日常运维 / 验证

# 当前活跃 sandbox 容器
docker ps --filter label=zcbot.product=sandbox \
    --format 'table {{.Names}}\t{{.Status}}\t{{.RunningFor}}'

# 某容器跑了什么(看 docker run 完整参数 + env + mount)
SBC=$(docker ps -q -f label=zcbot.product=sandbox | head -1)
docker inspect $SBC --format '{{json .Config.Env}}' | python3 -m json.tool
docker inspect $SBC --format '{{json .HostConfig.Binds}}'

# 容器内 DNS + 网络验证(应见 nameserver 8.8.8.8 / 114.114.114.114)
docker exec $SBC cat /etc/resolv.conf
docker exec $SBC getent hosts www.baidu.com
docker exec $SBC curl -sI -m 5 https://www.baidu.com | head -1

# iptables 规则(应见红线段 DROP + 127.0.0.11:53 ACCEPT 例外)
docker exec $SBC iptables -L OUTPUT -n --line-numbers

# 容器内 zcbot user 与 host 对齐(uid 应一致)
docker exec $SBC id
id   # host 上跑

# 容器资源占用
docker stats --no-stream $SBC

# 看本会话 sandbox 启动 stderr(init.sh 的 [init] ... 行)
docker logs $SBC

# 杀某 user 容器(强制下次 ensure 重建,可用于 hotfix 后切镜像)
docker rm -f zcbot-sandbox-<user-uuid>

# 清所有 sandbox 容器(reaper 兜底,不影响 web 进程)
docker rm -f $(docker ps -aq -f label=zcbot.product=sandbox) 2>/dev/null

磁盘配额查看(0008 表):

# 当前所有 user 用量
psql "$ZCBOT_DB_URL" -c "
    SELECT user_id, bytes_used/1024/1024 AS mb, file_count, scanned_at
    FROM user_disk_usage ORDER BY bytes_used DESC;"

# 强制扫描某 user(改 yaml interval 太久不耐烦时)
.venv/bin/python -c "
from pathlib import Path
from uuid import UUID
from core.storage.disk_quota import scan_user_dir, upsert_user_usage
uid = UUID('<your-user-uuid>')
b, c = scan_user_dir(Path('/home/lighthouse/zcbot/workspace/users') / str(uid))
upsert_user_usage(uid, b, c)
print(f'{b/1024/1024:.1f} MB / {c} files')"

DNS / resolv.conf 文件位置(host 侧):

# 由 SandboxPool 在首次 _docker_run 时生成,每次重建容器会覆盖刷新
cat /home/lighthouse/zcbot/workspace/.sandbox/resolv.conf

部署前置对账

切 ZCBOT_SANDBOX_BACKEND=docker 之前跑一次:

sudo -u zcbot .venv/bin/python main.py sandbox check

输出形如 [ok] / [warn] / [err] × 5 项 + 汇总 N/5 passed,exit code 0=可启动 / 1=有 err 要修。5 项对应:① docker daemon 可达 ② zcbot-sandbox:latest 镜像存在 ③ zcbot-sandbox-net network 存在(缺也能跑,lifespan 自动 ensure)④ 镜像内 zcbot uid 与 host uid 对齐(错配 → exec 写 /workspace 全 EACCES)⑤ workspace/users/ 所在 fs 类型可 quota。

lifespan 启动时同样会打第 ⑤ 项的 WARN 到 stdout([startup] [warn] fs quota ...), 应用层周期扫描仍生效;仅外部用户开放前必须把 ⑤ 升级到 OS 层 quota。

workspace 落独立数据盘(prod,大空间 + quota fs)

prod 的 workspace/users/<uuid>/ 是重写入区(报告 / 图 / pptx 等大件落这,DB 只存元数据)。推荐挂一块独立数据盘(xfs prjquota),空间和 OS 层配额一步到位。

手法是 bind mount,不是 env 覆盖。 代码把 workspace 固定解析成 ROOT/workspace,且 DB 的 working_dir 经 core/paths.py 锚定 ROOT 存相对串(to_db_path 对 ROOT 外的绝对路径直接 raise)。所以不能让 workspace 指向 ROOT 外的 /data/...(三处会各算各的:文件面板走 resolve_workspace 看数据盘、agent 走 from_db_path 看 ROOT/workspace、新建 task 直接 500)。正解:让物理数据落 /data,但逻辑路径仍是 ROOT/workspace —— 用 bind mount 把数据盘目录接上去。 bind 不像 symlink 会被 .resolve() 展开,内核路径保持 ROOT/workspace,relative_to(ROOT) 照常过, DB 一个字不用改,dev 不受影响(dev 不 bind,直接用本地 ROOT/workspace)。

PG 不必跟着搬:它是元数据库,长期个位数~几十 G,根盘够用;留默认 /var/lib/postgresql/<ver>/main 更省坑(pg_ctlcluster / AppArmor 按标准路径来)。等 pg_database_size 真奔 30–40G、根盘紧了再迁,那时 /data 下加个 postgresql/ 子目录布局照样兼容。

# 假设新盘是整块裸盘 /dev/vdb(lsblk 看,无分区表直接整盘格,数据盘惯例)
# 0) 停服务(迁移时别再写 workspace)
sudo systemctl stop zcbot

# 1) 整盘格 xfs
sudo mkfs.xfs /dev/vdb

# 2) 写 fstab(UUID + prjquota),挂 /data
sudo mkdir -p /data
UUID=$(sudo blkid -s UUID -o value /dev/vdb)
echo "UUID=$UUID /data xfs defaults,prjquota 0 0" | sudo tee -a /etc/fstab
sudo mount -a
findmnt -no FSTYPE,OPTIONS /data            # 期望:xfs ... prjquota

# 3) 准备数据盘上的物理目录 + 迁现有 workspace 数据(prod 若还空则跳过 rsync)
sudo mkdir -p /data/zcbot/workspace
sudo rsync -aXS /home/ubuntu/zcbot/workspace/ /data/zcbot/workspace/
sudo chown -R ubuntu:ubuntu /data/zcbot/workspace   # uid 必须 == 容器内 zcbot(HOST_UID)

# 4) bind mount:物理 /data/zcbot/workspace,逻辑仍是 ROOT/workspace(写 fstab 持久化)
sudo mkdir -p /home/ubuntu/zcbot/workspace
echo "/data/zcbot/workspace /home/ubuntu/zcbot/workspace none bind 0 0" | sudo tee -a /etc/fstab
sudo mount -a
findmnt /home/ubuntu/zcbot/workspace        # 确认 bind 上了,FS 显示落 /data 那块盘

sudo systemctl start zcbot
python3 main.py sandbox check               # fs quota 那项应变 [ok](探测的是 bind 后的真实 fs)

确认 sandbox check 通过、新 task 文件确实落到 /data 那块盘后即可。/data/zcbot/workspace 下叫什么、嵌几层随意,关键是 bind 到 ROOT/workspace。

开机顺序硬化(强烈建议):给 systemd unit [Service] 加 RequiresMountsFor=/home/ubuntu/zcbot/workspace, 否则若开机时 bind mount 还没就绪,service 抢先启动会把文件写进根盘那个空壳 ROOT/workspace(数据分叉)。加完 sudo systemctl daemon-reload。

配额硬化(§7.5 #4,外部开放前必做)

应用层磁盘配额能挡常规超额,但扫描间隙打满共享 fs 拖死同节点这条硬要 OS 层 quota。sandbox check 第 ⑤ 项会探测当前 fs 状态:

探测结果	含义	处理
`fs quota: xfs with prjquota on ...`	ok,可直接 `xfs_quota -x` 给 user 加配额	(无需处理)
`fs quota: ext4 with project quota on ...`	ok,可 `quota -P`	(无需处理)
`fs quota: zfs on ...`	ok,在 dataset 层 `zfs set quota=`	(无需处理)
`fs quota: xfs ... NO prjquota mount option`	fs 支持但 mount 时没启	见下方 xfs 步骤
`fs quota: ext4 ... NO project quota option`	同上	`sudo tune2fs -O project,quota <dev>` + remount
`fs quota: btrfs ...`	qgroup 配置复杂	生产推荐换 xfs 单独分区,或自行验 `btrfs qgroup`
`fs quota: tmpfs/overlay/...`	通常 Docker-in-Docker 或本地 dev	生产必须挂独立分区

xfs 升级步骤(推荐方案):

# 1) 确认 workspace 在哪个 mount(假设 /opt 是独立 xfs 分区)
findmnt --target /opt/zcbot/workspace

# 2) 启用 prjquota(写入 /etc/fstab 让 reboot 后保留)
sudo mount -o remount,prjquota /opt

# 3) 给某 user 加 project quota(<pid> 自定义整数 id,与 user_id 映射建表跟踪)
echo "1001 /opt/zcbot/workspace/users/<user_uuid>" | sudo tee -a /etc/projects
echo "zcbot_<user_uuid>:1001" | sudo tee -a /etc/projid
sudo xfs_quota -x -c "project -s zcbot_<user_uuid>" /opt
sudo xfs_quota -x -c "limit -p bhard=10g zcbot_<user_uuid>" /opt

<pid> ↔ user_uuid 映射手工维护(/etc/projects 是数字 id,zcbot 侧需建表追踪; 首期外部开放前补一个 main.py sandbox quota-set --user-id <uuid> --gb 10 子命令 读写 /etc/projects + 调 xfs_quota,这是 Step 4 / 5 之后真上线前一步,当前不做)。

不做这步等于"软配额 + 信任用户不写满" -- dogfood + 信任同事白名单阶段够用, 外部用户开放是 hard prereq。

故障兜底

现象	原因 / 处理
`ZCBOT_DB_URL is not set`	`.env` 没写 / litellm 链路没触发。直跑脚本时 `import litellm` 或 `export ZCBOT_DB_URL=...`
`ModuleNotFoundError: litellm`	用了全局 `python`,改 `.venv/Scripts/python.exe ...`
Windows 控制台 emoji 崩	Python stdout 是 GBK。用 `[OK]` / `[ng]` 等 ASCII 标签(见 memory)
`db upgrade` 报 `column already exists`	DB 已被改过,`db current` 确认 revision,必要时手 ALTER 或 `db downgrade base` 重来
Resume 找不到 task	dev SPA 左侧 task 列表看 task_id 是否在;或 `curl /v1/tasks` 拉
task 删了文件还在	现在 `DELETE /v1/tasks/{id}` 是软删,本就不动任何磁盘文件(留作语料 + 可恢复);要清磁盘走 `POST /v1/files/delete`。彻底物理删 task(及 messages)留给将来的管理员清理工具;当前如需手动:`psql> DELETE FROM tasks WHERE task_id=...`(messages/usage_events CASCADE)
Sandbox 容器内 `touch /workspace/x` 报 `Permission denied`	容器 uid 1000 与 host `zcbot` 用户 uid 不一致(bind mount 保 host owner)。`docker build --build-arg HOST_UID=$(id -u zcbot)` 重建镜像
Sandbox 容器 build 完起不来,`docker logs` 显示 iptables 报错	缺 NET_ADMIN cap(`--cap-add=NET_ADMIN` 漏了)或 kernel 不支持(WSL2 / OpenVZ 环境不能跑)。Ubuntu 物理 / KVM 正常。验:`docker exec ... iptables -V`
启动报 `ZCBOT_SANDBOX_BACKEND=docker but sandbox init failed: ...`	docker daemon 没起 / 用户不在 docker group / network create 失败。先跑 `main.py sandbox check` 看哪一项 err
`[startup] [warn] fs quota: <fstype> on ...`	workspace 所在 fs 没启 OS 层 quota。dogfood 阶段忽略;外部用户开放前必须升级 xfs prjquota / ext4 project / zfs(详 RUN.md「配额硬化」段)
prod 想把 workspace 落独立数据盘	别用 env / 别指 ROOT 外绝对路径(workspace 锚定 ROOT,ROOT 外会让文件面板 / agent / 新建 task 三家分叉)。用 bind mount 把 `/data/...` 接到 `ROOT/workspace`,逻辑路径不变,DB 不用改。详「workspace 落独立数据盘」段
文件面板"目录尚未创建"但文件确实在 / agent 写的文件面板看不到	workspace 被指到了 ROOT 外(旧 `ZCBOT_WORKSPACE_DIR` 绝对路径残留)→ 文件面板走 `resolve_workspace` 看一处、agent 走 DB `from_db_path`(锚 ROOT)看另一处。删掉 env、改用 bind mount(见上段),三家归一
`docker run zcbot-sandbox:latest` 报 `Unable to find image`	镜像没 build。`sudo -u zcbot docker build -f deploy/sandbox/Dockerfile --build-arg HOST_UID=$(id -u zcbot) --build-arg HOST_GID=$(id -g zcbot) -t zcbot-sandbox:latest .`
镜像 build pip 报 `THESE PACKAGES DO NOT MATCH THE HASHES FROM THE REQUIREMENTS FILE`(本仓 requirements 未钉 hash)	不是被篡改、也不是 require-hashes:镜像 index 声明的 wheel hash 与它实际吐出的文件字节不符 = 该镜像存的文件损坏 / 截断(2026-06-03 腾讯源就这么坏过 litellm-1.87.0)。换源重 build:`PIP_INDEX_URL=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ sudo -E bash deploy/update.sh`。验真伪:`https://pypi.org/pypi/<pkg>/<ver>/json` 看官方 sha256 是哪边对。与下面"版本滞后(Could not find)"是两回事
镜像 build pip 报 `ReadTimeoutError: HTTPSConnectionPool(host='files.pythonhosted.org', ...)`	境内访问 PyPI 抖动。加 `--build-arg PIP_INDEX_URL=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/`(清华,现默认)或腾讯 / 阿里源,详 RUN.md「镜像构建」段。Dockerfile 已把 pip timeout 拉到 60s,主因仍是源不通而非超时
pip 报 `Could not find a version that satisfies the requirement litellm>=1.83.0`(伴随一串 `Ignored ... yanked versions: 0.1.xxxx`)	用的镜像源同步滞后,没有该新版本。阿里 PyPI 一度只到 litellm 1.82.6 —— update.sh 默认已是清华源(同步及时)。若手动 build 撞到:换 `PIP_INDEX_URL=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/` 或腾讯源。那串 `0.1.xxxx` 是 litellm 远古版本,纯干扰信息
镜像 build npm 装 mermaid-cli 慢 / fail	npm 源境内慢。默认已用腾讯 `https://mirrors.cloud.tencent.com/npm/`(清华无 npm 源;npmmirror 访问不稳被弃)。备选:华为 `https://repo.huaweicloud.com/repository/npm/` / USTC `https://npmreg.mirrors.ustc.edu.cn/`,手动 build 加 `--build-arg NPM_REGISTRY=...`
镜像 build apt 报 `OpenSSL error: ... unexpected eof while reading`	某些 mirror HTTPS 端偶发 close_notify 缺失,OpenSSL 3 严格 fail(腾讯 / 阿里见过;清华一般不犯)。改用 http 形式:`--build-arg APT_MIRROR=http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn`(apt 包 GPG 签名校验,无 HTTPS 安全收益)。Dockerfile 已配 apt retry=5 + 关 pipeline,重 build 一般直接过
容器内 shell 写工作目录报 `Permission denied`(but `sandbox check` ⑤ HOST_UID aligned ok)	DockerExecutor 写死了 `--user 1000:1000` 不会自动跟 build 的 HOST_UID 同步(改 `--user zcbot` 后已修)。仍报错检查镜像内 `docker run --rm --entrypoint id zcbot-sandbox:latest zcbot` 输出 uid 是否 = `id -u $(whoami)`
容器内 mmdc 渲 mermaid 报 `Failed to launch chromium` / `No usable sandbox`	chromium 在 `--cap-drop=ALL` 下自家 setuid sandbox 起不来,要 `--no-sandbox`。镜像已落 `/sandbox/puppeteer-config.json` + 给 mmdc 套了 wrapper 自动 `-p` 注入 ── 裸调 `mmdc -i x -o y` 就该成。仍跪:`docker exec ... cat /usr/local/bin/mmdc` 看 wrapper 在不在(老镜像没 rebuild 则没有);或显式 `mmdc -p /sandbox/puppeteer-config.json -i x -o y`
容器内 mmdc 渲图卡到 timeout 而非报错	chromium 默认用 `/dev/shm`,docker 不传 `--shm-size` 时只 64MB → 起不来一直挂。已在 `pool.py` 给 `docker run` 加 `--shm-size`(默 512m,env `ZCBOT_SANDBOX_SHM_SIZE` / yaml `sandbox.shm_size`)。已 running 的旧容器不会自动生效,重启 web + 等 idle 回收(或 `docker rm -f zcbot-sandbox-<uid>`)后新起的才带。实测脚本 `deploy/sandbox/probe_mermaid.sh`
模型不渲本地 mmdc、反复试 `mermaid.ink` 等在线渲图服务还失败	容器有外网(bridge+NAT),但 `mermaid.ink` 等境外服务易被墙/不稳,渲图不该依赖出站。docker backend 的 system prompt「运行环境」段(`agent_builder.py` 注入)已写明"渲图走本地 mmdc、别调在线服务";撞到多半是 prompt 没更新 / 跑在 host backend。渲 mermaid 一律 `mmdc -i x.md -o x.png`
Export 报 "无可导出内容"	task 没 messages(只 system 不算);先发条消息再 export
`NoSubtaskError: working_dir ... 前缀嵌套`	§7.4 no-subtask:同 user 不允许 working_dir 嵌套(child / parent)。同项目多对话用完全相同的 working_dir;否则改成 sibling(平级)
`main.py web` 启动后 curl 连不上	检查 proxy(`HTTP_PROXY` / `HTTPS_PROXY`):本地服务 127.0.0.1,系统 proxy 拦截会 502。临时 `unset HTTP_PROXY HTTPS_PROXY` 或 `curl --noproxy ''`。验通:`curl --noproxy '' http://127.0.0.1:8765/healthz`
SSE 卡住不流(经 nginx)	反代要关 buffering — 后端响应头已带 `X-Accel-Buffering: no`(nginx ≥1.5.6 默认认)。仍卡看 nginx 配 `proxy_buffering off; proxy_read_timeout 3600s;`
platform CORS preflight 失败	本地 dev `allow_origins=["*"]` 应该没事;部署后看是否按 platform 域名收紧过头
`POST /v1/tasks/{id}/messages` 返 409 `task already has an active run`	上一条消息的 BG run 还没跑完;等流式 done 或点 stop / `POST .../cancel`;服务异常下 `run_status` 卡 `running`/`cancelling`,启动 reaper 会清
`POST /v1/tasks/{id}/cancel` 返 409 `task not running`	`run_status` 不是 `running`(idle / cancelling / error 都不能 cancel);dev SPA 自动忽略不报错
`POST /v1/tasks/{id}/clear` 返 409 `task has an active run`	当前 run 还没跑完;先点停止 / `POST .../cancel` 等流式 done 再清空
点 stop 后流式没立刻停	streaming 改造后正常路径秒退;若仍卡可能是 ① httpx 连接 close 没立刻关(GC 时机)/ ② 模型 thinking 阶段长时间不吐 chunk,等下一个 chunk 到达才能 poll cancel(罕见)
`[startup] reaped N stale active run(s)`	上次 web 进程未正常 finish 留下 N 个孤儿 run,启动 lifespan 自动标 error。info 级,无需处理
`seedream` tool 没出现在对话里	`.env` 没设 `ARK_API_KEY`,build_agent 跳过注册。设了重启 web 即可;无需迁移、无需 DB 改动
`document_*` tool 没出现在对话里	`.env` 没设 `DOCUMENT_SEARCH_API_KEY`,build_agent 跳过注册。设了重启 web 即可;key 不进入 sandbox。
文件区点 `.pptx` 弹"服务器未装 LibreOffice"/ 直接回退下载	web host(非 sandbox)没装 soffice。`sudo apt-get install -y --no-install-recommends libreoffice-impress fonts-noto-cjk` 后重启 web。dev(Windows)`winget install TheDocumentFoundation.LibreOffice`。验:`soffice --version` 或 `python -c "from web.pptx_render import find_soffice; print(find_soffice())"`
`.pptx` 预览首次慢几秒	正常 —— soffice 冷启 + 转换 ~2-4s,转完缓存到源同目录 `.preview/<stem>.<hash>.pdf`,再点即时。源文件一改(mtime/size 变)hash 变、自动重转
`mp_*` tool 没出现在对话里	`.env` 没设 `MP_API_KEY`,build_agent 跳过注册。设了重启 web 即可;Materials Project 联网查询走 host-side tool,离线 pymatgen 不受影响。
豆包调价了	改 `config/media/doubao.yaml` 的 `price_cny_per_image` 一行 → 重启 web。历史 usage_events 不受影响(units jsonb 里有当时单价 snapshot,聚合查仍按旧价);新写入按新价。涨价瞬间到改 YAML 中间这段记账偏低,开发期接受
`kill -HUP <pid>` 后 `/openapi.json` 没新接口	uvicorn 不响应 SIGHUP(没装 handler,落 Python 默认终止;Windows 上信号本身无效)。Ubuntu 上用 `systemctl restart zcbot`,或 unit 加 `--reload` 让 uvicorn 监听文件自动重起(见"部署"段)。验证:`curl -s http://127.0.0.1:8765/openapi.json \| python3 -c 'import sys,json;print([p for p in json.load(sys.stdin)["paths"] if "auth" in p])'`
`systemctl restart zcbot` 要等几十秒才退	正常 —— 优雅 drain 在等在跑的 run 收尾(`shutdown.drain_timeout` 默 30s),没在跑 run 时秒退。journal 出现 `[shutdown] draining N in-flight run(s)` 即正常。真急(不在乎杀掉在跑 run):`systemctl kill -s KILL zcbot`
部署后在跑的对话被标 `error: server restarted before run finished`	该 run 在 drain 期内没收尾、cancel 也没在 `cancel_grace` 内退,被 SIGKILL 后下次启动 reaper 标的。多半是 run 卡在不 poll cancel 的长动作(如单次超长 docker exec)或 `TimeoutStopSec` 配得比 drain 预算还小被提前 SIGKILL。先核对 unit `TimeoutStopSec > drain_timeout + cancel_grace`;真有超长 run 把 `drain_timeout` 调大
定时任务「跑到一半没推送」/ crons 页显示「上次失败: 运行超过超时上限 Ns 未完成」	job 跑满 `timeout_seconds` 被协作式中断(还没写完 / 没推送)。0.32.2 起超时记 error(此前误记 ok 看不出来),计入连续失败、到阈值自动停用。处置:该 job 调大 `timeout_seconds`(报告类重活如多刊检索+渲 docx 建议 ≥1800,或 0=不限),被自动停用的重新 enable。诊断单个 job 用 `scripts/diag_sched_e621.py <job_id 前缀>`
`POST /v1/files/rename` 返 409 `folder has active run(s)`	顶层目录被某 running/cancelling 的 task 占用;先 cancel 等流式 done 再 rename
`POST /v1/files/rename` 返 409 `... 前缀嵌套`	改名后会与其他 task 的 working_dir 形成嵌套;换不冲突的 new_name
`POST /v1/files/upload` 返 413 `已达磁盘配额上限`	per-user 5GB(yaml `quotas.disk_bytes_per_user`)。让用户在 dev SPA 右侧文件栏删旧产物 / 大文件,或改 yaml 升配重启 web
`[warn] network zcbot-sandbox-net is --internal (legacy)`	上一版 sandbox network 创建时带了 `--internal`(完全禁 outbound),当前 dogfood 阶段放开。`docker stop $(docker ps -aq -f label=zcbot.product=sandbox) ; docker network rm zcbot-sandbox-net`,重启 web 自动 recreate 为非 internal
tool write/edit 返 `[Error] 已达磁盘配额上限`	同 upload 413,见上
容器内 `curl https://www.baidu.com` 报 `Temporary failure in name resolution`	docker user-defined bridge network 上 /etc/resolv.conf 默 `nameserver 127.0.0.11`(embedded DNS),腾讯云轻量等场景 daemon 探测上游失败 → embedded DNS forward 跪。修法:yaml `sandbox.dns` 指定 `[8.8.8.8, 114.114.114.114]`,SandboxPool 把 host 侧 `<workspace>/.sandbox/resolv.conf` 文件 bind mount `-v ...:/etc/resolv.conf:ro` 覆盖容器默 ro mount,绕开 embedded DNS。`docker rm -f $(docker ps -aq -f label=zcbot.product=sandbox)` + `systemctl restart zcbot` 让新容器按 mount 配置生效
init.sh 报 `/etc/resolv.conf: Read-only file system`	docker 默把 /etc/resolv.conf 当 ro mount,init.sh 内 `cat >` 写不进。host 侧 bind mount 已是主路径(见上),init.sh 写仅作 fallback 且失败 robust 不退出容器
启动报 `PLATFORM_KEY env not set` / `JWT_SECRET env not set`	D' 过渡 auth 强制双 env 必填。生成 `python -c "import secrets;print(secrets.token_urlsafe(48))"` 各填一,写 `.env` 重起
`/v1/auth/login_password` 返 403 `invalid email or password`	邮箱不存在 / `password_hash` 列为空(platform_key 入口建的 user) / 密码错。`SELECT user_id, email, password_hash IS NOT NULL AS has_pw FROM users WHERE email=...` 核对;无行 → `main.py user add`;有行无密码 → `UPDATE users SET password_hash=...`(用 `.venv/Scripts/python.exe -c "from web.auth import hash_password;print(hash_password('xxx'))"` 算)或 `user add --user-id` 接到现有 user_id
`main.py user add` 报 `IntegrityError ... uq_users_email`	邮箱已存在,改 email 或先 `DELETE FROM users WHERE email=...`(先清该 user 的 tasks)
`main.py user add` 报 `IntegrityError ... users_pkey`	`--user-id` 撞已有 UUID,换一个或不传让随机生成
登录页"+ 管理员添加用户"提交后 503 `admin create_user disabled`	`ZCBOT_ADMIN_TOKEN` env 未设,功能默关。设了 env 重启 web 即可;或临时回退 `main.py user add`
登录页"+ 管理员添加用户"返 403 `invalid admin_token`	弹窗里管理员口令栏填错或没复制完整。跟 `.env` 里 `ZCBOT_ADMIN_TOKEN` 比对(注意末尾空格 / 引号)
改了用户邮箱 / 密码后他登不上	`UPDATE users SET email=...` 不影响 user_id(行同一行,task 仍归属),用新邮箱登即可;DB 里应存小写(后端 lower() 后查)。改密 `UPDATE users SET password_hash=<bcrypt>` 同理。用户知道旧密码时优先让他用顶栏「改密码」自助,只有忘了旧密码 / 改邮箱才手动 SQL
顶栏「改密码」返 403 `该账号未设置密码`	该 user 是 platform_key(UUID+PLATFORM_KEY)入口建的占位行,`password_hash` 为空,无旧密码可验。先手动 `UPDATE users SET password_hash=<bcrypt>` 设一个,再让他用密码登 + 自助改
`/v1/*` 全返 401 `missing Authorization: Bearer`	没拿 token 或没带 header。先 login 拿 token,curl 加 `-H "Authorization: Bearer $TOKEN"`
`/v1/*` 返 401 `token expired`	JWT 默 7d TTL 到期,重 login。要更长改 `ZCBOT_JWT_TTL_SECONDS` env
dev.html SSE 收不到流(消息发出去 UI 没动)	EventSource 不支持 header,dev.html 走 `fetch + ReadableStream`。devtools Network 看 POST /messages 是否 202 + events_url GET 是否 200 + Content-Type 是 text/event-stream;401 → token 过期,logout 重 login
matplotlib / mermaid 出的 PNG 里中文全是方块(豆腐块 □)	sandbox 镜像缺中文字体。Dockerfile 已加 `fonts-noto-cjk fonts-wqy-microhei` + `fc-cache`,但改了 Dockerfile 必须重 build 镜像 + 清旧容器才生效(旧容器仍跑老镜像):`docker build -t zcbot-sandbox:latest -f deploy/sandbox/Dockerfile --build-arg HOST_UID=$(id -u) --build-arg HOST_GID=$(id -g) .` → `docker rm -f $(docker ps -aq -f label=zcbot.product=sandbox)` → `systemctl restart zcbot`。验证:`docker run --rm zcbot-sandbox:latest fc-list :lang=zh` 应列出 Noto/WenQuanYi
dev.html 显示 "load failed" 立刻回登录页	token 过期或 JWT_SECRET 服务端变了。已自动跳登录页,按上次 tab 重登
dev.html 顶栏出现"连接断开,重连中…(N/3)"	SSE 流被切(`--reload` 重启 / nginx 切换 / 网络抖)。客户端自动重连,1s/2s/4s 退避;新进程已 reaper 标 error 则立即收 done + 卡片末尾"请重发"提示;若服务端还活着会继续看后续 delta(断开期间的丢失,broker 不持久化)
对话里偶发 `[Error] invalid JSON arguments` / `[Error] bad arguments to write: ... missing required`	deepseek-v4-flash 大参数工具调用(大 write/run_python,≈7K+ 字符)偶发把内容碎片错位粘进 arguments 或退化成空 `{}`(上游流式抖动)。`core/loop.py` 已自动兜底:畸形参数丢弃整轮重 roll(≤3 次)+ 最后一次降级非流式。仍频繁撞 → 引导模型把大文件拆小 / 用 run_python 分块写,或换 `deepseek_v4.pro`。前端看到 warn「工具调用参数损坏…重试」即此机制在生效
长任务跑到一半停下、提示「已达单轮步数上限…回复『继续』可接着跑」	预期行为非崩溃:单个 run 自主步数到 backstop(`config/models/*.yaml` 的 `max_iterations`,flash 120 / pro 150)就主动停,回 `[reached max iterations]`。直接回复「继续」即续跑。经常撞顶=任务确实大,可调高对应 variant 的 `max_iterations` 或换 pro
任务停下提示「连续 N 步无净产出…已自动停止」(回 `[stopped: no progress]`)	空转熔断:连续 `_STALL_LIMIT`(loop.py,默认 8)步所有 tool 都只返 `[Error]`/重复结果/被拦 = 没在推进,主动停以免空烧 token。说明模型卡死在某个错上——换思路 / 补充信息再回复「继续」,别原样重发(会再次撞同一墙)

关键路径与文件

入口:main.py(web / db / probe / user)→ core/agent_builder.py::build_agent
核心:core/{agent_builder, loop, session, task, llm, memory, paths}.py + core/storage/{engine,models,utils}.py + db/migrations/
工具:tools/{fs, shell, run_python, skill_tool}.py
Web:web/{app.py, auth.py, broker.py, sinks.py} + web/static/dev.html(dev SPA)+ web/static/vendor/(office 预览 jszip/docx-preview/xlsx)
配置:config/agent.yaml + config/models/*.yaml(§3.2 Model Profile)
- 模型档位(per-account 模型访问):config/agent.yaml model_tiers 段定义「档位→可用模型 id 集合」;users.plan 存档位名,空/未知 → default 档,role=admin 全开。管理后台「各用户用量」表的「档位」下拉改 plan(PATCH /v1/admin/users/{uid}/plan);档位定义见 GET /v1/admin/tiers。改 model_tiers 后重启 web 生效;无需 migration(plan 列 0001 起就有)。模型 id:文本=family.variant,图/视频=variant key。行为:用户只看到本档模型;显式选档外模型 403;老 task 下次发消息若模型已不在档位内 → 自动落回 deepseek_v4.flash。
Skill:skills/{coding,ppt,proposal}/SKILL.md(渐进披露,§3.5)
Workspace(per-user 子树,user_id 来自 JWT sub):
- workspace/users/<user_id>/.memory/{core.md, extended/} — 跨 task 记忆,FS 永久,dotfile 隔离
- workspace/users/<user_id>/.skills/<name>/SKILL.md — 用户私有 skill,dotfile 隐藏;只对该用户生效,与内置同名则覆盖内置(user wins)。由 agent 工具 save_skill / fork_skill 写(host-side,不走沙箱 fs);docker 下随 user_root bind 到 /workspace/.skills
- workspace/users/<user_id>/<working_dir>/ — 工作目录,用户起名,同 working_dir 多 task 共享

维护约定

改对外行为(CLI 选项 / env / 文件布局)→ 同步本文档。bug 修不动这个,只动 PROGRESS。
故障兜底新增:用过一次的真实坑,写一行,不预测。
跟 DESIGN/PROGRESS 边界:DESIGN 写"为什么",PROGRESS 写"做到哪",RUN 写"怎么跑"。

65 KiB Raw Blame History Unescape Escape