320 lines
12 KiB
YAML
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YAML
# Offline backend template for DeerFlow
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config_version: 8
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log_level: info
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# Gateway FastAPI 监听端口。圆桌三路由(intent / recommend / multi_agent)的同进程
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# loopback 调用会拼 http://127.0.0.1:<port> 打到本机其它 endpoint,所以必须与
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# 实际监听端口一致(scripts/start-all.sh、Makefile 默认 8001)。
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# 部署机改了端口请同步改这里;也可设环境变量 DEER_FLOW_GATEWAY_PORT 临时覆盖。
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gateway:
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port: 8001
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models:
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- name: deepseek-chat
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display_name: DeepSeek Chat
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use: langchain_openai:ChatOpenAI
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model: deepseek-chat
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api_key: sk-e1c22b7931dc446f8b67e57878edd105
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base_url: https://api.deepseek.com
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request_timeout: 600.0
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max_retries: 2
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max_tokens: 4096
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temperature: 1.0
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supports_vision: false
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supports_thinking: true
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- name: deepseek-v4-flash
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display_name: DeepSeek V4 Flash
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use: langchain_openai:ChatOpenAI
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model: deepseek-v4-flash
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api_key: sk-e1c22b7931dc446f8b67e57878edd105
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|
base_url: https://api.deepseek.com
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request_timeout: 600.0
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max_retries: 2
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max_tokens: 4096
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temperature: 1.0
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supports_vision: false
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supports_thinking: true
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- name: deepseek-v4-pro
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display_name: DeepSeek V4 Pro
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use: langchain_openai:ChatOpenAI
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model: deepseek-v4-pro
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api_key: sk-e1c22b7931dc446f8b67e57878edd105
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|
base_url: https://api.deepseek.com
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request_timeout: 600.0
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max_retries: 2
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max_tokens: 4096
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temperature: 1.0
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supports_vision: false
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supports_thinking: true
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- name: MiniMax-M2.7
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display_name: MiniMax-M2.7
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use: langchain_openai:ChatOpenAI
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model: MiniMax-M2.7
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api_key: sk-cp-mrsAGtzDpUl0TpOBPVoiRG_pWF1kDDN9_mDAnONBs6HIPcNUexSKtSbx2QOxfKBvJT6Xw6hDTV6hdkJYFWfNA8UtHQ08TiGJiosdRoW6q1sGb6Cb7D85NHk
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base_url: https://api.minimaxi.com/v1
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max_tokens: 4096
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temperature: 1.0
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supports_vision: true
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supports_thinking: true
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- name: glm-5.1
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display_name: glm-5.1
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use: langchain_openai:ChatOpenAI
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|
model: glm-5.1
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api_key: 75121e4bed7640d5b71ac95cf8b4310a.RA3GyRBAR3kv7VrR
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base_url: https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/
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max_tokens: 4096
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temperature: 1.0
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supports_vision: true
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supports_thinking: true
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- name: deepseek-ai/DeepSeek-OCR
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display_name: deepseek-ai/DeepSeek-OCR
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use: langchain_openai:ChatOpenAI
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model: deepseek-ai/DeepSeek-OCR
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api_key: sk-beshfxfxfrllsczpqfrgjbugfbpzxgqgedbehceytpcvvtyb
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base_url: https://api.siliconflow.cn/v1/
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max_tokens: 4096
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temperature: 1.0
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supports_vision: true
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supports_thinking: true
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- name: zai-org/GLM-5-FP8
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display_name: zai-org/GLM-5-FP8
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use: langchain_openai:ChatOpenAI
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|
model: zai-org/GLM-5-FP8
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|
api_key: modalresearch_gWu46FDpVLYZWPVEA3b_2fq8Jw2UJiKMgEm_Rxmn1SA
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|
base_url: https://api.us-west-2.modal.direct/v1
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request_timeout: 600.0
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max_retries: 2
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max_tokens: 4096
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|
temperature: 1.0
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supports_vision: true
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supports_thinking: true
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|
- name: Qwen/Qwen3.6-27B
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|
display_name: Qwen/Qwen3.6-27B
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|
use: langchain_openai:ChatOpenAI
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|
model: Qwen/Qwen3.6-27B
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|
api_key: sk-ighylafootabtuthwueirmoycccyqtdgbifyhozduvolkdyt
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|
base_url: https://api.siliconflow.cn/v1/
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max_tokens: 4096
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temperature: 1.0
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supports_vision: true
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supports_thinking: true
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# 识图(图片识别)配置。
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# - model_name:指定一个 models[] 中的模型名,作为“默认识图大模型”。view_image 工具会把
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# 图片交给该模型识别,并把识别出的文字结果返回给主对话模型 —— 这样即使主对话模型不支持
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# 视觉,也能“看图”。请改成你实际用于识图的模型名。
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# - 若留空 / 注释掉 model_name,则回退到主对话模型自身的视觉能力(需该模型 supports_vision: true)。
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# - prompt:不带具体问题时使用的默认识图指令(可选)。
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# - max_tokens:识图模型输出上限(可选,默认用该模型自身的配置)。
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vision:
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model_name: deepseek-ai/DeepSeek-OCR
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# prompt: 请详细描述这张图片的内容。
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# max_tokens: 2048
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# 上传文件识别配置。
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# - auto_convert_documents: true 时,上传的 PDF / Word / Excel / PPT 会在服务端自动转换为
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# Markdown(.md),agent 通过 read_file / grep 读取其内容 —— 即“识别”文档内容。
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# 纯文本类(txt / csv / md / json / 代码等)无需转换,agent 用 read_file 直接读取。
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# 图片(png/jpg/webp)由 view_image + 上面的 vision 识图模型处理。
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# - pdf_converter: auto(优先 pymupdf4llm,缺失时回退 markitdown)| pymupdf4llm | markitdown
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uploads:
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auto_convert_documents: true
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pdf_converter: auto
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title:
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enabled: true
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max_words: 6
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max_chars: 60
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prompt_template: |
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请为下面这段对话生成一个简洁的标题,概括对话的核心主题。
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要求:
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- 标题必须使用简体中文
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- 尽量精炼,不超过 {max_words} 个词
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- 只返回标题本身,不要加引号、不要解释、结尾不要标点
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User: {user_msg}
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Assistant: {assistant_msg}
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tool_groups:
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- name: web
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- name: file:read
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- name: file:write
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- name: bash
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tools:
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- name: web_search
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group: web
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use: deerflow.community.ddg_search.tools:web_search_tool
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max_results: 5
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- name: web_fetch
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group: web
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use: deerflow.community.jina_ai.tools:web_fetch_tool
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timeout: 15
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- name: ls
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|
group: file:read
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use: deerflow.sandbox.tools:ls_tool
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- name: read_file
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|
group: file:read
|
|
use: deerflow.sandbox.tools:read_file_tool
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|
- name: glob
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|
group: file:read
|
|
use: deerflow.sandbox.tools:glob_tool
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max_results: 200
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|
- name: grep
|
|
group: file:read
|
|
use: deerflow.sandbox.tools:grep_tool
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|
max_results: 100
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|
- name: write_file
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|
group: file:write
|
|
use: deerflow.sandbox.tools:write_file_tool
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|
- name: str_replace
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|
group: file:write
|
|
use: deerflow.sandbox.tools:str_replace_tool
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|
- name: bash
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|
group: bash
|
|
use: deerflow.sandbox.tools:bash_tool
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sandbox:
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use: deerflow.sandbox.local:LocalSandboxProvider
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|
allow_host_bash: true
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mounts:
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- host_path: C:\Users\iie\Desktop\deerflow-new\offline-backend-20260512\backend\knowledge\knowledge_base
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container_path: /mnt/knowledge
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|
read_only: true
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skills:
|
|
path: skills
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security_scan:
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|
enabled: false
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agents_api:
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|
enabled: true
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# 登录鉴权扩展:在基础登录之上叠加两种自定义模式。
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auth_login:
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# 用户名直登口令门:开关打开后,/login/<用户名> 直登必须再带 ?password=口令,
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# 口令不对直接 401。password 留空则默认口令为 123ewq。仅作用于用户名直登。
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username_login:
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require_password: false
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password: ""
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# token 换登录:前端用 ?authToken=上游token 进入,后端调用 token_info_url
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# (把该 token 直接拼成 Authorization: Bearer <token> 头)换出用户名,再登录;
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# 用户名不在库里时自动注册。
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token_login:
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enabled: false
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token_info_url: "https://ch1.b.uat.4.cn/consumer/login/getTokenInfo"
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# 已弃用:鉴权头现由前端传入的 token 拼成 "Bearer <token>",此项不再生效,保留仅兼容。
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service_authorization: "Bearer admin"
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timeout_seconds: 10
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# 上游是 HTTPS。UAT/内网常用自签或私有 CA 证书,默认 verify=true 会握手失败导致
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# 永远 401。此处 uat 域名按自签处理,先关校验;生产请置 true 或配 ca_cert_path。
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verify_ssl: false
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ca_cert_path: "" # 可选:PEM 格式 CA 包路径,设置后优先生效并启用校验
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# 日志系统入口(仅管理员可见):右下角「设置」菜单中会多出一个「日志系统」入口,
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# 点击后在新标签页打开下面的 url。enabled 关掉则不显示该入口。
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database:
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backend: sqlite
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sqlite_dir: .deer-flow/data
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pool_size: 20 # 基础连接池(postgres/mysql 生效;sqlite 忽略)
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max_overflow: 20 # 高峰期可临时超出 pool_size 的额外连接数,真实上限 = pool_size + max_overflow
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pool_timeout: 30 # 池满时等待空闲连接的秒数,超时报错
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echo_sql: false
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checkpointer:
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type: sqlite
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connection_string: .deer-flow/data/deerflow.db
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# 记忆子系统:跨会话持久化用户画像与 agent 私有记忆。
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# 三层覆盖优先级(高->低):
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# users/{user_id}/memory_config.json > .deer-flow/memory_user_overrides.json > 此处
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memory:
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enabled: true
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version: v1 # 记忆版本: 'v1'(原版 DeerFlow, memory.json + LLM 自动提取)
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# 'v2'(USER.md/MEMORY.md + 可选 Hindsight)
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provider: hindsight # 'builtin' | 'hindsight'(外部 provider 名)
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# builtin 始终启用,这里只决定 external 选哪个
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# (version=v1 时此字段忽略)
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# V1 专属配置 —— version=v1 时生效
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v1:
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max_facts: 100 # 最多保留的事实条数,超出时驱逐最低置信度的事实
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fact_confidence_threshold: 0.7 # 事实置信度阈值,低于此值不保存
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debounce_seconds: 30 # 对话结束后延迟多少秒才触发 LLM 提取
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model_name: "" # 用于事实提取的 LLM 模型名;空则继承全局默认模型
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token_budget: 2000 # 注入系统提示词的 token 预算
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builtin:
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enabled: true
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memory_char_limit: 2200
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user_char_limit: 1375
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|
deduplicate_on_load: true
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|
hindsight: # provider=hindsight 时生效,需另行部署 Hindsight 服务
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|
mode: local_external # 'cloud' | 'local_embedded' | 'local_external'
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|
api_url: http://47.88.25.99:18888
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api_key: "" # 部署 Hindsight 后填,或改成 $HINDSIGHT_API_KEY 并设同名环境变量
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# 注意:写成 $VAR 但环境变量未设置会导致配置加载失败
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bank_id_template: "deerflow-user-{user_id}"
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work_bank_id_template: "deerflow-work-{user_id}-{agent_id}"
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memory_mode: context # 'context' | 'tools' | 'hybrid'
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bank_mission: "你是一个中文记忆助手，负责从对话中提炼和存储重要信息。所有记忆内容必须使用中文记录。"
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bank_retain_mission: "请从以下对话中提炼重要信息，包括用户的偏好、需求、背景知识和关键事实。所有提炼的内容必须用中文表达。"
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recall_budget: mid # 'low' | 'mid' | 'high'
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recall_max_tokens: 4096
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recall_max_input_chars: 800
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|
auto_recall: true
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|
auto_retain: true
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|
retain_async: true
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retain_every_n_turns: 1
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|
retain_user_prefix: "User"
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|
retain_assistant_prefix: "Assistant"
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# background_extraction:预留功能,代码尚未实现 —— 仅设计文档存在。
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# 待对应版本支持后,取消下面整段注释即可启用(漏记兜底)。
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# background_extraction:
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|
# enabled: false # 默认关闭,作为漏记兜底
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# debounce_seconds: 30
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# model_name: ~ # null = 用默认模型
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# fact_confidence_threshold: 0.7
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# max_facts_per_extraction: 10
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# correction_detection: true
|
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# reinforcement_detection: true
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|
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|
injection:
|
|
enabled: true
|
|
max_tokens: 2000
|
|
include_builtin: true
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include_hindsight: true
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|
context_tag: "memory-context" # 包裹 Hindsight recall 的标签名
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|
|
security:
|
|
scan_content: true # 注入/外渗模式扫描
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|
block_invisible_unicode: true
|
|
# streaming_scrubber:预留字段,代码尚未实现 —— 待版本支持后取消注释。
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|
# streaming_scrubber: true # SSE 流前清洗 <memory-context>
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# AI 写作子系统 —— 素材收集专家专用配置。
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# 注意：这三项必须嵌套在 ai_writing: 段下；写到顶层会被 _ai_writing_config()
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# (app/gateway/routers/ai_writing.py:_ai_writing_config) 直接忽略。
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|
ai_writing:
|
|
keyword_model: deepseek-chat # 检索词生成专用模型，留空回退写作主模型
|
|
rank_model: deepseek-chat # 素材排序专用模型，留空回退写作主模型
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|
max_materials: 20 # 合并去重后的素材总量上限，范围 [1, 100]，默认 20
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|
|
|
log_system:
|
|
enabled: true
|
|
url: "https://your-log-system.example.com"
|
|
label: "日志系统"
|