295 lines
11 KiB
YAML
295 lines
11 KiB
YAML
config_version: 8
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||
log_level: info
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models:
|
||
- name: deepseek-chat
|
||
display_name: DeepSeek Chat
|
||
use: langchain_openai:ChatOpenAI
|
||
model: deepseek-chat
|
||
api_key: sk-9808fb2375534112ac275541aec14b9b
|
||
base_url: https://api.deepseek.com
|
||
request_timeout: 600.0
|
||
max_retries: 2
|
||
max_tokens: 4096
|
||
temperature: 1.0
|
||
supports_vision: false
|
||
supports_thinking: true
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||
- name: zai-org/GLM-5-FP8
|
||
display_name: zai-org/GLM-5-FP8
|
||
use: langchain_openai:ChatOpenAI
|
||
model: zai-org/GLM-5-FP8
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||
api_key: modalresearch_gWu46FDpVLYZWPVEA3b_2fq8Jw2UJiKMgEm_Rxmn1SA
|
||
base_url: https://api.us-west-2.modal.direct/v1
|
||
request_timeout: 600.0
|
||
max_retries: 2
|
||
max_tokens: 4096
|
||
temperature: 1.0
|
||
supports_vision: true
|
||
supports_thinking: true
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||
- name: deepseek-v4-pro
|
||
display_name: DeepSeek V4 Pro
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||
use: langchain_openai:ChatOpenAI
|
||
model: deepseek-v4-pro
|
||
api_key: sk-e1c22b7931dc446f8b67e57878edd105
|
||
base_url: https://api.deepseek.com
|
||
request_timeout: 600.0
|
||
max_retries: 2
|
||
max_tokens: 4096
|
||
temperature: 1.0
|
||
supports_vision: false
|
||
supports_thinking: true
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||
- name: minimax-m2.7
|
||
display_name: MiniMax M2.7
|
||
use: langchain_openai:ChatOpenAI
|
||
model: MiniMax-M2.7
|
||
api_key: sk-cp-mrsAGtzDpUl0TpOBPVoiRG_pWF1kDDN9_mDAnONBs6HIPcNUexSKtSbx2QOxfKBvJT6Xw6hDTV6hdkJYFWfNA8UtHQ08TiGJiosdRoW6q1sGb6Cb7D85NHk
|
||
base_url: https://api.minimaxi.com
|
||
max_tokens: 4096
|
||
temperature: 1.0
|
||
supports_vision: true
|
||
supports_thinking: true
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||
- name: minimax-m2.5
|
||
display_name: MiniMax M2.5
|
||
use: langchain_openai:ChatOpenAI
|
||
model: MiniMax-M2.5
|
||
api_key: sk-cp-mrsAGtzDpUl0TpOBPVoiRG_pWF1kDDN9_mDAnONBs6HIPcNUexSKtSbx2QOxfKBvJT6Xw6hDTV6hdkJYFWfNA8UtHQ08TiGJiosdRoW6q1sGb6Cb7D85NHk
|
||
base_url: https://api.minimaxi.com
|
||
max_tokens: 4096
|
||
temperature: 1.0
|
||
supports_vision: true
|
||
supports_thinking: true
|
||
- name: deepseek-ai/DeepSeek-OCR
|
||
display_name: deepseek-ai/DeepSeek-OCR
|
||
use: langchain_openai:ChatOpenAI
|
||
model: deepseek-ai/DeepSeek-OCR
|
||
api_key: sk-beshfxfxfrllsczpqfrgjbugfbpzxgqgedbehceytpcvvtyb
|
||
base_url: https://api.siliconflow.cn/v1/
|
||
max_tokens: 4096
|
||
temperature: 1.0
|
||
supports_vision: true
|
||
supports_thinking: true
|
||
- name: Qwen/Qwen3.6-27B
|
||
display_name: Qwen/Qwen3.6-27B
|
||
use: langchain_openai:ChatOpenAI
|
||
model: Qwen/Qwen3.6-27B
|
||
api_key: sk-qwwwvjompnzxqhndctlwmmomvqdgaqqqgxvibfxchsikvgod
|
||
base_url: https://api.siliconflow.cn/v1/
|
||
max_tokens: 4096
|
||
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
|
||
pdf_converter: auto
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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:
|
||
- name: web_search
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||
group: web
|
||
use: deerflow.community.ddg_search.tools:web_search_tool
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||
max_results: 5
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||
- name: ls
|
||
group: file:read
|
||
use: deerflow.sandbox.tools:ls_tool
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||
- name: read_file
|
||
group: file:read
|
||
use: deerflow.sandbox.tools:read_file_tool
|
||
- name: glob
|
||
group: file:read
|
||
use: deerflow.sandbox.tools:glob_tool
|
||
max_results: 200
|
||
- name: grep
|
||
group: file:read
|
||
use: deerflow.sandbox.tools:grep_tool
|
||
max_results: 100
|
||
- name: write_file
|
||
group: file:write
|
||
use: deerflow.sandbox.tools:write_file_tool
|
||
- name: str_replace
|
||
group: file:write
|
||
use: deerflow.sandbox.tools:str_replace_tool
|
||
- name: bash
|
||
group: bash
|
||
use: deerflow.sandbox.tools:bash_tool
|
||
sandbox:
|
||
use: deerflow.sandbox.local:LocalSandboxProvider
|
||
allow_host_bash: true
|
||
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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# 上下文压缩(对话摘要):长对话接近上下文上限时,把较早的消息总结成一段摘要,
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||
# 只保留最近若干条原始消息,避免撑爆模型上下文窗口。
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# - trigger:触发条件,可配多个,任意一个先满足就压缩(OR 关系)。
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# type=tokens 按 token 总数(最准,直接防溢出)
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# type=messages 按消息条数(简单直观,作兜底保险)
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# type=fraction 按模型上下文窗口的比例(如 0.8);自定义 base_url 模型可能探不到
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# 准确窗口,故此处用写死的 token 阈值更稳妥。
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# - keep:压缩后保留多少最近的上下文(同样支持 tokens / messages / fraction)。
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# - trim_tokens_to_summarize:喂给摘要模型的消息最多裁到多少 token。
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# - model_name:生成摘要用的模型(留空则用主对话模型)。
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skills:
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||
path: /app/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: true
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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: mysql
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mysql_url: $MYSQL_DATABASE_URL
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pool_size: 10
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echo_sql: false
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checkpointer:
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# SQLite 文件路径用相对路径，由 resolve_sqlite_conn_str 解析成绝对路径。
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# Docker 部署：把容器内 .deer-flow 目录挂卷出来即可持久化（撑住容器重启）。
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# 这里同时被「主 agent」和「AI 写作 graph」共用 —— LangGraph 用
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# (thread_id, checkpoint_ns) 做隔离，session_id 是 uuid，不会撞。
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type: postgres
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# true: 新 checkpoint 写入 Postgres；false: 保留 PG 配置但继续使用 SQLite。
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||
# 也可临时用环境变量 DEER_FLOW_USE_PG_CHECKPOINTER=0 覆盖。
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||
use_postgres: true
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||
connection_string: postgresql://postgres:postgres123@47.88.25.99:8432/deerflow
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||
sqlite_connection_string: backend/.deer-flow/data/deerflow.db
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||
dual_read_enabled: true
|
||
dual_read_sqlite_paths:
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||
- backend/.deer-flow/data/deerflow.db
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||
- data/.deer-flow/data/checkpoints.db
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||
# AI 写作子系统的会话清理配置。
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# 业务表(ai_writing_sessions @ MySQL) + checkpointer(checkpoints.db @ SQLite) 联动清理。
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||
# 留意：清理走 cron 表达式调度，默认每天凌晨 3 点跑一次，按 updated_at 一刷拉清。
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||
ai_writing:
|
||
cleanup:
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||
enabled: true
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||
retention_days: 7 # 保留 7 天以内的会话，更早的整条删
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||
cron: "0 3 * * *" # 每天 03:00 本地时区
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||
delete_only_finished: false # false=不看状态一刷拉；true=只清 done/error
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||
batch_size: 500 # 单批最多删多少行，避免长事务
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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:
|
||
enabled: true
|
||
version: v1
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||
provider: hindsight # 'builtin' | 'hindsight'(外部 provider 名)
|
||
# builtin 始终启用,这里只决定 external 选哪个
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||
builtin:
|
||
enabled: true
|
||
memory_char_limit: 2200
|
||
user_char_limit: 1375
|
||
deduplicate_on_load: true
|
||
|
||
hindsight: # provider=hindsight 时生效,需另行部署 Hindsight 服务
|
||
mode: local_external # 'cloud' | 'local_embedded' | 'local_external'
|
||
api_url: http://47.88.25.99:18888
|
||
api_key: "" # 部署 Hindsight 后填,或改成 $HINDSIGHT_API_KEY 并设同名环境变量
|
||
# 注意:写成 $VAR 但环境变量未设置会导致配置加载失败
|
||
bank_id_template: "deerflow-user-{user_id}"
|
||
work_bank_id_template: "deerflow-work-{user_id}-{agent_id}"
|
||
memory_mode: context # 'context' | 'tools' | 'hybrid'
|
||
bank_mission: ""
|
||
bank_retain_mission: ""
|
||
recall_budget: mid # 'low' | 'mid' | 'high'
|
||
recall_max_tokens: 4096
|
||
recall_max_input_chars: 800
|
||
auto_recall: true
|
||
auto_retain: true
|
||
retain_async: true
|
||
retain_every_n_turns: 1
|
||
retain_user_prefix: "User"
|
||
retain_assistant_prefix: "Assistant"
|
||
|
||
# background_extraction:预留功能,代码尚未实现 —— 仅设计文档存在。
|
||
# 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:
|
||
# enabled: false # 默认关闭,作为漏记兜底
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||
# debounce_seconds: 30
|
||
# model_name: ~ # null = 用默认模型
|
||
# fact_confidence_threshold: 0.7
|
||
# max_facts_per_extraction: 10
|
||
# correction_detection: true
|
||
# reinforcement_detection: true
|
||
|
||
injection:
|
||
enabled: true
|
||
max_tokens: 2000
|
||
include_builtin: true
|
||
include_hindsight: true
|
||
context_tag: "memory-context" # 包裹 Hindsight recall 的标签名
|
||
|
||
security:
|
||
scan_content: true # 注入/外渗模式扫描
|
||
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。
|
||
# streaming_scrubber: true # SSE 流前清洗 <memory-context>
|
||
|
||
log_system:
|
||
enabled: true
|
||
url: "https://your-log-system.example.com"
|
||
label: "日志系统"
|
||
|
||
summarization:
|
||
enabled: true
|
||
# model_name: deepseek-chat
|
||
trigger:
|
||
- type: tokens
|
||
value: 60000
|
||
- type: messages
|
||
value: 80
|
||
keep:
|
||
type: messages
|
||
value: 20
|
||
trim_tokens_to_summarize: 4000
|