Aska
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- vision：model.Router 绑 WithVisionModel(LLM_VISION_MODEL)；vision.RegisterTools(VisualTool/OCRTool) 用同一 OpenAICompatibleAdapter（LLM_BASE_URL 为空则跳过并 Warn）。 - voice：voice.New(cfg.Voice) Chain（cloud→local→edge-tts/espeak→silent）存 a.voice。 - mcp：读 cfg.MCP.ServersJSON → 逐 Enabled server mcp.NewRegistry(...).Register(ctx)（Connect+ DiscoverTools+RegisterTool），注册 KindMCP 能力 mcp:<name> 供 adminListPlugins 枚举； close() 中 Unregister 防 stdio 子进程孤儿；每 server 15s connect 超时，失败 Warn 跳过。 - skills：LoadDir(configs/skills) → skills.Register 为 KindSkill（Runner.Run 仍 ErrRunPending， 执行留后续）。 - exec/terminal：新 terminalTool(sdk.Tool) 内部调 execProv.Execute，注册进 dispatcher； ExecSandbox.Enabled=false 默认拦截（授权默认关）。 - config：LLMConfig 增 VisionModel(LLM_VISION_MODEL)；新增 MCPConfig/ServersJSON(MCPSERVERS_JSON)。 - 拆 5 个辅助文件（vision.go/voice.go/mcp.go/skills.go/terminal_tool.go）避免 wire.go 膨胀； wire.go 最终 535 行。 默认配置下各子系统干净跳过不阻断启动（LLM_BASE_URL 已配则 vision 用主模型降级）。 go build/vet/test 全绿（46 包），gofmt 干净。
92 lines
3.6 KiB
Bash
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Bash
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# Cyrene v2 配置文件 (.env)
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# 复制为 .env 后修改。所有配置均从环境变量注入，代码内禁硬编码。
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# 注意：.env 仅用于本地开发；生产用 systemd / env_file。
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# 敏感信息（API Key / JWT_SECRET）一律不要写进日志。
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# ---- 运行环境 ----
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ENV=development
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LOG_LEVEL=debug
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TZ=Asia/Shanghai
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# ---- 数据目录（未设置时按 OS 惯例解析） ----
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DATA_DIR=./data
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# ---- 服务器（网关，唯一对外端口） ----
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HOST=0.0.0.0
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PORT=8080
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# ---- 认证 / 管理员 ----
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# JWT_SECRET 必填，长度 >= 32；缺失或过短会在启动时 panic。
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JWT_SECRET=change-me-to-a-random-string-at-least-32-characters
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ADMIN_USERNAME=admin
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ADMIN_PASSWORD=admin12345
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REGISTRATION_ENABLED=true
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# ---- 数据库 ----
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# SQLite 为默认（单二进制、无需外部服务）。
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DB_SQLITE_PATH=./data/cyrene.db
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# PostgreSQL + pgvector 为可选增强；未配置时走 SQLite。相关向量能力在 M4 接入。
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# DB_PG_URL=postgres://cyrene:cyrene_pass@localhost:5432/cyrene_ai?sslmode=disable
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# ---- LLM 多供应商（LLM_PROVIDER 显式声明协议：openai / anthropic，默认 openai） ----
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# Provider = openai：OpenAI 兼容 /chat/completions（含 OpenAI 兼容网关，也可经它承载 Anthropic 模型，但失去原生 tool input 对象优势）
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LLM_PROVIDER=openai
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LLM_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
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LLM_API_KEY=sk-xxxxx
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LLM_MODEL=gpt-4o
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LLM_FALLBACK_MODEL=gpt-4o-mini
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# ---- LLM 视觉模型（多模态路由：含图片的请求路由到此模型） ----
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# 不配置则图片路由回主模型；仅当启用多模态能力时设置。
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# LLM_VISION_MODEL=gpt-4o-mini
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# Provider = anthropic：Anthropic Messages /v1/messages（tool_use.input 为结构化对象，工具循环更稳）
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# ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.anthropic.com
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# ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxxxx
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# ANTHROPIC_MODEL=claude-sonnet-4-20250514
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# ANTHROPIC_FALLBACK_MODEL=claude-haiku-3-5
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# ---- 记忆嵌入（可选，真语义） ----
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# 不配置时使用内置 n-gram / FTS 向量（dim=256）。配置后必须真实走语义路径。
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# EMBEDDING_API_URL 是【完整 /embeddings 端点】（不是 base）——例：Ollama / llama.cpp = http://localhost:11434/v1/embeddings
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# EMBEDDING_API_URL=http://localhost:11434/v1/embeddings
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# EMBEDDING_API_KEY=
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# EMBEDDING_MODEL=Qwen3-Embedding-0.6B # 推荐（Q8_0 ~639MB、dim=1024、ModelScope 国内可下）
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# ---- IoT 设备提供者 ----
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# mock = 模拟智能家居设备（开发测试用）；none = 禁用 IoT。
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IOT_PROVIDER=mock
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# ---- 语音服务 ----
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TTS_PROVIDER=edge-tts
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STT_PROVIDER=dashscope
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# DASHSCOPE_API_KEY=sk-xxxxx
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# ---- 后台思考 ----
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ENABLE_BACKGROUND_THINKING=true
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THINK_INTERVAL_SEC=300
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THINK_SILENCE_TIMEOUT_SEC=120
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# ---- WebSocket ----
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WS_MAX_CONNECTIONS=1000
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SESSION_IDLE_TIMEOUT_MIN=30
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# ---- MCP 服务器（可选，JSON 数组字符串；每台 server 含 name/command/args/url/enabled） ----
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# stdio 子进程示例：
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# MCP_SERVERS_JSON=[{"name":"calc","command":"mcp-calc","args":["--stdio"],"enabled":true}]
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# SSE 端点示例：
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# MCP_SERVERS_JSON=[{"name":"weather","url":"http://localhost:3001/sse","enabled":true}]
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# ---- 本地执行沙箱（exec/terminal 工具；默认关闭，授权放权） ----
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# 只有 Enabled=true 时 agent 才可执行命令；仍需命令白名单与根目录边界。
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# EXEC_SANDBOX_ENABLED=false
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# EXEC_SANDBOX_COMMANDS=git,ls,cat,pwd
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# EXEC_SANDBOX_ROOTS=./data
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# EXEC_SANDBOX_ENV=PATH
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# ---- 跨域白名单 ----
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ALLOWED_ORIGINS=http://localhost:5173,http://localhost:3000
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