Files
zclaw_openfang/docs/archive/OPENFANG-SETUP-LEGACY.md
iven 0d4fa96b82
Some checks failed
CI / Lint & TypeCheck (push) Has been cancelled
CI / Unit Tests (push) Has been cancelled
CI / Build Frontend (push) Has been cancelled
CI / Rust Check (push) Has been cancelled
CI / Security Scan (push) Has been cancelled
CI / E2E Tests (push) Has been cancelled
refactor: 统一项目名称从OpenFang到ZCLAW
重构所有代码和文档中的项目名称,将OpenFang统一更新为ZCLAW。包括:
- 配置文件中的项目名称
- 代码注释和文档引用
- 环境变量和路径
- 类型定义和接口名称
- 测试用例和模拟数据

同时优化部分代码结构,移除未使用的模块,并更新相关依赖项。
2026-03-27 07:36:03 +08:00

515 lines
9.6 KiB
Markdown
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

# ZCLAW Kernel 配置指南
> ⚠️ **已归档**: 此文档仅作历史参考。ZCLAW 现在使用内部 Kernel 架构,无需启动外部 ZCLAW 进程。请参阅 [快速启动指南](../quick-start.md) 和 [模型配置指南](../knowledge-base/configuration.md)。
> 本文档帮助你正确配置 ZCLAW Kernel作为 ZCLAW 的后端执行引擎。
## 概述
ZCLAW 是一个用 Rust 构建的生产级 Agent 操作系统Agent Operating System。与传统的聊天机器人框架不同ZCLAW 采用"主动执行"范式Agent 能够按计划自主唤醒、完成任务并报告结果,而无需用户持续提示。
### 核心特性
- **高性能**:冷启动 < 200ms空闲内存 ~40MB
- **Hands 机制**7 个预构建的自主能力包即插即用
- **40+ 渠道适配器**支持 TelegramDiscord飞书钉钉等
- **27+ LLM 提供商**包括中文模型智谱通义千问KimiMiniMax
- **16 层安全防护**WASM 沙箱Merkle 审计追踪Ed25519 签名等
---
## 前置要求
### 系统要求
| 要求 | 最低配置 | 推荐配置 |
|------|----------|----------|
| **操作系统** | Windows 10 / macOS 10.15 / Linux | Windows 11 / macOS 13+ / Ubuntu 22.04+ |
| **CPU 架构** | x86_64 ARM64 | x86_64 |
| **内存** | 64MB | 256MB+ |
| **磁盘空间** | 100MB | 500MB+ |
### 依赖项
ZCLAW 是一个独立的单二进制文件~32MB无外部依赖但以下工具可能对某些功能必要
- **FFmpeg**视频处理 Hand (Clip) 需要
- **yt-dlp**YouTube 视频下载需要
---
## 安装步骤
### 方式一:官方安装脚本(推荐)
#### Windows
```powershell
# 使用 PowerShell
iwr -useb https://zclaw.sh/install.ps1 | iex
```
#### macOS / Linux
```bash
curl -fsSL https://zclaw.sh/install.sh | bash
```
### 方式二:手动下载
1. 访问 [GitHub Releases](https://github.com/RightNow-AI/zclaw/releases)
2. 下载对应平台的二进制文件
3. 将文件放入 PATH 目录
#### Windows
```powershell
# 下载后移动到用户目录
move zclaw.exe C:\Users\<你的用户名>\.local\bin\
```
#### macOS / Linux
```bash
chmod +x zclaw
sudo mv zclaw /usr/local/bin/
```
### 方式三:从源码编译
```bash
git clone https://github.com/RightNow-AI/zclaw.git
cd zclaw
cargo build --release
# 编译产物位于 target/release/zclaw
```
---
## 配置说明
### 1. 初始化配置
首次使用需要初始化配置文件
```bash
zclaw init
```
这将在 `~/.zclaw/` 目录下创建以下结构
```
~/.zclaw/
├── config.toml # 主配置文件
├── zclaw.db # SQLite 数据库
├── data/ # 数据目录
│ ├── agents/ # Agent 配置
│ ├── skills/ # 自定义技能
│ └── hands/ # Hand 配置
└── logs/ # 日志文件
```
### 2. 配置文件结构
编辑 `~/.zclaw/config.toml`
```toml
# ZCLAW 主配置文件
[general]
# 默认语言
language = "zh-CN"
# 日志级别: trace, debug, info, warn, error
log_level = "info"
# 数据目录
data_dir = "~/.zclaw/data"
[model]
# 默认模型提供商
provider = "zhipu"
# 默认模型
model = "glm-4-flash"
# API Key 环境变量名(不直接写 Key
api_key_env = "ZHIPU_API_KEY"
# 可选:自定义 API 端点
# base_url = "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4"
[api]
# API 服务端口
port = 50051
# 绑定地址0.0.0.0 允许外部访问)
bind = "127.0.0.1"
# 启用 OpenAI 兼容 API
openai_compat = true
[security]
# 启用能力门控
capability_gates = true
# 启用审计追踪
audit_trail = true
# 启用 WASM 沙箱
wasm_sandbox = true
[memory]
# 会话保留天数
session_retention_days = 30
# 向量嵌入模型
embedding_model = "text-embedding-3-small"
```
### 3. 配置 API Key
**重要**永远不要在配置文件中直接写入 API Key使用环境变量
#### Windows (PowerShell)
```powershell
# 临时设置(当前会话)
$env:ZHIPU_API_KEY = "your-api-key-here"
$env:DASHSCOPE_API_KEY = "your-dashscope-key" # 通义千问
$env:MOONSHOT_API_KEY = "your-moonshot-key" # Kimi
# 永久设置(写入配置文件)
[Environment]::SetEnvironmentVariable("ZHIPU_API_KEY", "your-api-key", "User")
```
#### macOS / Linux
```bash
# 临时设置(当前会话)
export ZHIPU_API_KEY="your-api-key-here"
export DASHSCOPE_API_KEY="your-dashscope-key"
export MOONSHOT_API_KEY="your-moonshot-key"
# 永久设置(写入 shell 配置文件)
echo 'export ZHIPU_API_KEY="your-api-key"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
```
### 4. 配置中文模型
`config.toml` 中配置中文模型提供商
```toml
# 智谱 GLM
[model.zhipu]
provider = "zhipu"
model = "glm-4-flash"
api_key_env = "ZHIPU_API_KEY"
base_url = "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4"
# 通义千问
[model.qwen]
provider = "openai-compat"
model = "qwen-turbo"
api_key_env = "DASHSCOPE_API_KEY"
base_url = "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
# Kimi (Moonshot)
[model.kimi]
provider = "openai-compat"
model = "moonshot-v1-8k"
api_key_env = "MOONSHOT_API_KEY"
base_url = "https://api.moonshot.cn/v1"
# MiniMax
[model.minimax]
provider = "openai-compat"
model = "abab6.5-chat"
api_key_env = "MINIMAX_API_KEY"
base_url = "https://api.minimax.chat/v1"
```
### 5. 启动服务
#### 前台运行(调试用)
```bash
zclaw start
```
#### 后台守护进程
```bash
# 启动守护进程
zclaw daemon start
# 查看状态
zclaw status
# 停止守护进程
zclaw daemon stop
```
#### 检查健康状态
```bash
zclaw doctor
```
---
## 与 ZCLAW 集成
### 配置 ZCLAW 连接 ZCLAW
编辑 ZCLAW 配置文件 `~/.zclaw/config.toml`
```toml
[gateway]
# ZCLAW API 端点
endpoint = "http://127.0.0.1:50051"
# WebSocket 端点
ws_endpoint = "ws://127.0.0.1:50051/ws"
# 连接超时(秒)
timeout = 30
[model]
# 使用 ZCLAW 的模型路由
use_gateway_routing = true
```
### 验证连接
```bash
# 启动 ZCLAW
zclaw start
# 在另一个终端启动 ZCLAW
cd desktop && pnpm tauri dev
```
---
## 常见问题
### 1. 端口被占用
**错误信息**`Address already in use: 0.0.0.0:50051`
**解决方案**
```bash
# 查找占用端口的进程
# Windows
netstat -ano | findstr :50051
# macOS / Linux
lsof -i :50051
# 修改配置文件中的端口
[api]
port = 50052
```
### 2. API Key 无效
**错误信息**`Authentication failed` `Invalid API key`
**排查步骤**
1. 确认环境变量已设置
```bash
# Windows
echo $env:ZHIPU_API_KEY
# macOS / Linux
echo $ZHIPU_API_KEY
```
2. 确认 API Key 格式正确(无多余空格或引号)
3. 确认 API Key 未过期
### 3. 内存不足
**错误信息**`Out of memory` 或系统卡顿
**解决方案**
1. 关闭不必要的服务
2. 降低并发 Agent 数量
3. 增加系统交换空间
### 4. 模型调用失败
**错误信息**`Model not found` 或 `Provider error`
**排查步骤**
1. 检查模型名称是否正确
2. 确认 API 端点可访问
3. 检查网络连接和代理设置
```bash
# 测试 API 连通性
curl -I https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/models
```
### 5. 中文乱码
**解决方案**
确保系统 locale 设置正确:
```bash
# Windows
chcp 65001
# macOS / Linux
export LANG=zh_CN.UTF-8
```
### 6. 从 ZCLAW 迁移
如果你之前使用 ZCLAW可以使用迁移工具
```bash
# 迁移所有内容:代理、记忆、技能、配置
zclaw migrate --from zclaw
# 从特定路径迁移
zclaw migrate --from zclaw --path ~/.zclaw
# 先试运行查看变更
zclaw migrate --from zclaw --dry-run
```
---
## 进阶配置
### 配置 Hands
Hands 是 ZCLAW 的核心创新,每个 Hand 是一个预构建的自主能力包:
```toml
# ~/.zclaw/data/hands/researcher.toml
[hand]
name = "researcher"
description = "深度研究助手"
enabled = true
[hand.schedule]
# 执行模式continuous, periodic, manual
mode = "manual"
# 定时执行cron 表达式)
# cron = "0 9 * * *" # 每天早上 9 点
[hand.config]
# 最大搜索深度
max_depth = 5
# 输出格式
output_format = "markdown"
# 引用格式
citation_style = "apa"
```
### 配置 MCP 服务器
```toml
# ~/.zclaw/config.toml
[[mcp_servers]]
name = "filesystem"
command = "mcp-filesystem"
args = ["--root", "/path/to/allowed/dir"]
[[mcp_servers]]
name = "postgres"
command = "mcp-postgres"
env = { DATABASE_URL = "postgresql://localhost/mydb" }
```
### 配置渠道适配器
```toml
# ~/.zclaw/config.toml
[[channels]]
type = "feishu"
enabled = true
[channels.config]
app_id = "cli_xxx"
app_secret_env = "FEISHU_APP_SECRET"
# 加密密钥(可选)
encrypt_key_env = "FEISHU_ENCRYPT_KEY"
```
---
## 性能调优
### 内存优化
```toml
[memory]
# 会话压缩阈值token 数)
compaction_threshold = 80000
# 保留最近消息数
keep_recent = 20
# 向量嵌入缓存大小
embedding_cache_size = 1000
```
### 并发优化
```toml
[runtime]
# 最大并发工具调用
max_concurrent_tools = 10
# 工具执行超时(秒)
tool_timeout = 60
# Agent 循环最大迭代
max_iterations = 50
```
---
## 日志与监控
### 查看日志
```bash
# 实时日志
zclaw logs -f
# 按级别过滤
zclaw logs --level error
# 按时间范围
zclaw logs --since "2024-01-01" --until "2024-01-02"
```
### 监控指标
```bash
# 系统状态
zclaw status
# 详细健康检查
zclaw doctor --verbose
# 使用统计
zclaw usage --daily
```
---
## 相关链接
- [ZCLAW 官方文档](https://zclaw.sh/)
- [GitHub 仓库](https://github.com/RightNow-AI/zclaw)
- [中文模型配置](./chinese-models.md)
- [ZCLAW 主文档](../../README.md)
---
## 获取帮助
- **命令行帮助**`zclaw --help` 或 `zclaw <command> --help`
- **GitHub Issues**https://github.com/RightNow-AI/zclaw/issues
- **社区讨论**https://deepseek.club/t/topic/996