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无需在本地安装 Python 或 Node.js——所有内容都在容器内完成构建。 
git clone https://github.com/fim-ai/fim-agent.git
cd fim-agent

# 配置 — 仅需设置 LLM_API_KEY
cp example.env .env
# 编辑 .env：设置 LLM_API_KEY（可选：LLM_BASE_URL、LLM_MODEL）

# 构建并运行（首次部署，或拉取新代码后）
docker compose up --build -d
打开 http://localhost:3000——首次启动时，系统会引导你创建管理员账户。就这么简单。 完成初始构建后，后续启动只需要： 
docker compose up -d          # 启动（如镜像未变更则跳过重新构建）
docker compose down           # 停止
docker compose logs -f        # 查看日志
数据会持久化到 Docker 命名卷 (fim-data、fim-uploads) 中，容器重启后仍会保留。 注意： Docker 模式不支持热重载。代码变更后需要重新构建镜像 (docker compose up --build -d) 。如果需要在开发过程中实时重载，请使用下面的 选项 B。

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选项 B：本地开发

先决条件：Python 3.11+、uv、Node.js 18+、pnpm。 
git clone https://github.com/fim-ai/fim-agent.git
cd fim-agent

cp example.env .env
# 编辑 .env：设置 LLM_API_KEY

# 安装依赖
uv sync --all-extras
cd frontend && pnpm install && cd ..

# 启动（支持热重载）
./start.sh
命令启动内容URL
./start.shNext.js + FastAPIhttp://localhost:3000 (UI) + :8000 (API)
./start.sh dev同上，但启用热重载 (Python --reload + Next.js HMR)同上
./start.sh api仅启动 FastAPI (无头模式，用于集成或测试)http://localhost:8000/api

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配置

FIM Agent 支持任何与 OpenAI 兼容的 LLM 提供商——包括 OpenAI、DeepSeek、Anthropic、Qwen、Ollama、vLLM 等。
提供商LLM_API_KEYLLM_BASE_URLLLM_MODEL
OpenAIsk-...(默认)gpt-4o
DeepSeeksk-...https://api.deepseek.com/v1deepseek-chat
Anthropicsk-ant-...https://api.anthropic.com/v1claude-sonnet-4-6
Ollama (本地)ollamahttp://localhost:11434/v1qwen2.5:14b
Jina AI 可启用网页搜索/抓取、嵌入以及完整的 RAG 流程 (提供免费层) 。 最小 .env 配置： 
LLM_API_KEY=sk-your-key
# LLM_BASE_URL=https://api.openai.com/v1   # 默认值 — 如需使用其他提供商请修改
# LLM_MODEL=gpt-4o                         # 默认值 — 如需使用其他模型请修改

JINA_API_KEY=jina_...                       # 启用网页工具 + RAG
有关所有配置选项的完整列表，请参阅环境变量参考文档。

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生产部署

这两种方式都可用于生产环境：
方法命令最适合
Dockerdocker compose up -d省心部署，便于更新
脚本./start.sh裸机服务器、自定义进程管理器
无论采用哪种方式，都应在前端配置 Nginx 反向代理，以支持 HTTPS 和自定义域名： 
User → Nginx (443/HTTPS) → localhost:3000
API 在内部运行于 8000 端口——Next.js 会自动代理 /api/* 请求。只需暴露 3000 端口。 如果使用代码执行沙箱 (CODE_EXEC_BACKEND=docker) ，请挂载 Docker 套接字： 
# docker-compose.yml
volumes:
  - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock