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zenhouke d45487433c feat: add Docker Compose deployment support (#38 )

- Add Docker Compose configuration for one-click deployment
- Add Dockerfiles for server, agent, and web services
- Add deployment script (deploy.sh) with automatic setup
- Add comprehensive deployment documentation (DEPLOYMENT.md)
- Use host Docker socket instead of DinD for better performance
- Add Nginx configuration for web frontend
- Add Makefile for common operations
- Update README with Docker deployment quick start

Features:
- One-command deployment with ./deploy.sh
- Automatic JWT secret generation
- Health checks for all services
- Data persistence with Docker volumes
- Support for Bot container management via host Docker
- Production-ready configuration examples

Co-authored-by: root <root@DESKTOP-OU6H3GS.localdomain>

2026-02-11 22:58:05 +08:00

3.9 KiB

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Memoh

多用户，结构化记忆，容器化的AI Agent系统

Memoh 是一个 AI Agent 系统平台。用户可以通过 Telegram、Discord、飞书(Lark) 等渠道创建自己的 AI 机器人并与之对话。每个 bot 都有独立的容器和记忆系统，可编辑文件、执行命令并自我构建——与 OpenClaw 类似，Memoh 为多 bot 管理提供了更安全、灵活和可扩展的解决方案。

为什么选择 Memoh？

OpenClaw、Clawdbot、Moltbot 固然酷炫，但存在诸多不足：稳定性欠佳、安全性争议、配置繁琐、以及高额 token 消耗。如果你正在寻找一款稳定、安全的 Bot SaaS 方案，不妨关注我们的开源产品——Memoh。

Memoh 是一款支持多 bot 的 agent 服务，采用 Golang 编写，可完全通过图形化界面配置 bot 以及 Channel、MCP、Skills 等设置。我们使用 Containerd 为每个 bot 提供容器级隔离，并大量借鉴了 OpenClaw 的 Agent 设计思路。

Memoh Bot 在记忆层进行了深度工程化，借鉴 Mem0 的设计理念，通过对每轮对话进行知识存储，实现更精准的记忆召回。

Memoh Bot 能够区分并记忆来自多个人类/Bot 的请求，可在任意群聊中工作。你可以用 Memoh 组建 bot 团队，或为家人准备 Memoh 账号，让 bot 管理日常家庭事务。

特性

多 Bot 管理：可创建多个 bot，人类与 bot、bot 与 bot 之间可互相私聊、群聊或协作
容器化：每个 bot 运行在独立隔离的容器中，可在容器内自由执行命令、编辑文件、访问网络，宛如拥有自己的电脑
记忆工程：每次聊天都会存入数据库，默认加载最近 24 小时的上下文；每轮对话的内容会被存储为记忆，可通过语义检索被 bot 召回
多平台支持：支持 Telegram、飞书(Lark) 等平台
简单易用：通过图形化界面配置 bot 及 Provider、Model、Memory、Channel、MCP、Skills 等设置，无需编写代码即可快速搭建自己的 AI 机器人
定时任务：支持使用 cron 表达式定时执行命令
更多...

路线图

详情请参阅 Roadmap Version 0.1。

快速开始

Docker 部署（推荐）

最快的部署方式：

git clone https://github.com/memohai/Memoh.git
cd Memoh
./deploy.sh

部署完成后访问 http://localhost。详见 Docker 部署指南。

开发环境

详见 CONTRIBUTING.md。

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商务合作: business@memoh.net

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LICENSE: AGPLv3

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