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BBQ bc374fe8cd refactor: content-addressed assets, cross-channel multimodal, infra simplification (#63 )

* refactor(attachment): multimodal attachment refactor with snapshot schema and storage layer

- Add snapshot schema migration (0008) and update init/versions/snapshots
- Add internal/attachment and internal/channel normalize for unified attachment handling
- Move containerfs provider from internal/media to internal/storage
- Update agent types, channel adapters (Telegram/Feishu), inbound and handlers
- Add containerd snapshot lineage and local_channel tests
- Regenerate sqlc, swagger and SDK

* refactor(media): content-addressed asset system with unified naming

- Replace asset_id foreign key with content_hash as sole identifier
  for bot_history_message_assets (pure soft-link model)
- Remove mime, size_bytes, storage_key from DB; derive at read time
  via media.Resolve from actual storage
- Merge migrations 0008/0009 into single 0008; keep 0001 as canonical schema
- Add Docker initdb script for deterministic migration execution order
- Fix cross-channel real-time image display (Telegram → WebUI SSE)
- Fix message disappearing on refresh (null assets fallback)
- Fix file icon instead of image preview (mime derivation from storage)
- Unify AssetID → ContentHash naming across Go, Agent, and Frontend
- Change storage key prefix from 4-char to 2-char for directory sharding
- Add server-entrypoint.sh for Docker deployment migration handling

* refactor(infra): embedded migrations, Docker simplification, and config consolidation

- Embed SQL migrations into Go binary, removing shell-based migration scripts
- Consolidate config files into conf/ directory (app.example.toml, app.docker.toml, app.dev.toml)
- Simplify Docker setup: remove initdb.d scripts, streamline nginx config and entrypoint
- Remove legacy CLI, feishu-echo commands, and obsolete incremental migration files
- Update install script and docs to require sudo for one-click install
- Add mise tasks for dev environment orchestration

* chore: recover migrations

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Co-authored-by: Acbox <acbox0328@gmail.com>

2026-02-19 00:20:27 +08:00

4.2 KiB

Raw Blame History

[English] [简体中文]

Memoh

多用户、结构化记忆、容器化的 AI Agent 系统。

📌 Introduction to Memoh - The Case for an Always-On, Containerized Home Agent

[Telegram 群组] [文档] [合作]

Memoh 是一个 AI Agent 系统平台。用户可通过 Telegram、Discord、飞书(Lark) 等创建自己的 AI 机器人并与之对话。每个 bot 拥有独立的容器与记忆系统，可编辑文件、执行命令并自我构建——与 OpenClaw 类似，Memoh 为多 bot 管理提供更安全、灵活、可扩展的解决方案。

快速开始

一键安装（需先安装 Docker）：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/memohai/Memoh/main/scripts/install.sh | sudo sh

静默安装（全部默认）：curl -fsSL ... | sudo sh -s -- -y

或手动部署：

git clone --depth 1 https://github.com/memohai/Memoh.git
cd Memoh
sudo docker compose up -d

macOS 或用户已在 docker 用户组中时，无需 sudo。

启动后访问 http://localhost:8082。默认登录：admin / admin123

自定义配置与生产部署请参阅 DEPLOYMENT.md。

为什么选择 Memoh？

OpenClaw、Clawdbot、Moltbot 固然出色，但在稳定性、安全性、配置复杂度与 token 成本上仍有不足。若你正在寻找稳定、安全的 Bot SaaS 方案，不妨考虑我们的开源 Memoh。

Memoh 是基于 Golang 的多 bot agent 服务，提供 bot、Channel、MCP、Skills 等的完整图形化配置。我们使用 Containerd 为每个 bot 提供容器级隔离，并大量借鉴 OpenClaw 的 Agent 设计。

Memoh Bot 具备深度工程化的记忆层，灵感来自 Mem0：对每轮对话进行知识存储，实现更精准的记忆检索。

Memoh Bot 能区分并记忆多人与多 bot 的请求，在任意群聊中无缝协作。你可以用 Memoh 组建 bot 团队，或为家人配置账号，用 bot 管理日常家务。

特性

多 Bot 管理：创建多个 bot；人与 bot、bot 与 bot 可私聊、群聊或协作。
容器化：每个 bot 运行在独立容器中，可在容器内自由执行命令、编辑文件、访问网络，宛如各自拥有一台电脑。
记忆工程：每次对话存入数据库，默认加载最近 24 小时上下文；每轮对话会存储为记忆，供 bot 通过语义检索召回。
多平台：支持 Telegram、飞书(Lark) 等。
简单易用：通过图形界面配置 Provider、Model、Memory、Channel、MCP、Skills 等，无需编码即可搭建自己的 AI 机器人。
定时任务：使用 cron 表达式在指定时间执行命令。
更多…