Memoh跨平台部署指南：macOS、Windows与中国区镜像加速一键安装教程-港品优选

Memoh跨平台部署指南：macOS、Windows与中国区镜像加速一键安装教程

【免费下载链接】Memoh✨ The open-source multi-agent platform. Every agent gets its own computer, desktop, network, and long-term memory. You can bring your own key, or host your coding agent like Claude Code, Codex and so on.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/me/Memoh

Memoh是一款开源的多智能体（Multi-Agent）平台：每个 AI 智能体都能获得一台专属"云电脑"——独立的文件系统、桌面、浏览器、网络和长期记忆，7×24 小时在线。你可以在 Mac、Windows 或 Linux 上通过 Docker Compose 自托管 Memoh，也可以使用自带的 API Key 运行内置智能体，或托管 Claude Code、Codex 等编码 Agent。本文手把手带你完成 Memoh 的跨平台部署，并教你用中国区镜像加速解决拉取镜像慢的痛点。

部署前准备：环境要求清单

无论选择哪种安装方式，请先确认本机满足以下前提条件：

依赖	说明
Docker	需要 Docker Compose v2（Docker Desktop 或 docker compose 插件）
Git	手动安装时需要克隆仓库
内存	建议 8GB 以上，为每个 Agent 容器预留空间

💡提示：Memoh 的 Web UI 运行在http://localhost:8082，API 服务在http://localhost:8080，部署完成后请确认这两个端口未被占用。

完整的环境说明可参考官方部署文档：DEPLOYMENT.md

一键安装：3 步跑起完整多智能体平台

最快的方式是使用官方一键安装脚本，它会自动提示配置、生成config.toml并启动全部服务：

curl -fsSL https://memoh.sh | sh

安装过程要点：

以普通用户身份运行，不要对整个脚本使用sudo（脚本会在 Docker 需要时自行调用sudo docker）；
按交互提示选择数据库驱动（默认postgres）与工作区后端（默认containerd）；
脚本生成配置后自动docker compose up -d，等待几分钟即可访问控制台。

中国区用户推荐直接启用镜像加速（详见下文"中国区镜像加速"一节）：

curl -fsSL https://memoh.sh | USE_CN_MIRROR=true sh

安装脚本的完整实现位于 scripts/install.sh，支持--database-driver、--container-backend等参数自定义安装行为。

中国区镜像加速：memoh.cn 让镜像秒级拉取

国内网络直连 Docker Hub 常常超时，Memoh 提供了memoh.cn官方镜像源。

方式一：安装时自动启用

curl -fsSL https://memoh.sh | USE_CN_MIRROR=true sh

脚本会生成指向memoh.cn的 Compose 覆盖文件，并将config.toml中的镜像源开关自动打开。

方式二：手动部署时叠加 CN 覆盖层

如果已经完成了手动安装，只需两步：

编辑config.toml，在[container]段取消注释中国区镜像源：

[container] backend = "containerd" registry = "memoh.cn" # 中国区镜像加速

启动时叠加中国区 Compose 文件（定义见 docker/docker-compose.cn.yml，包含postgres、pgvector、server、web等服务的memoh.cn镜像地址）：

docker compose -f docker-compose.yml -f docker/docker-compose.cn.yml up -d

⚠️注意：Webhook 隧道的cloudflared镜像与 Connect-It 镜像不在memoh.cn覆盖范围内，如不需要可保持默认关闭，不影响核心功能。

手动安装：用 Docker Compose 自定义部署 Memoh

想精细控制部署？按以下步骤克隆并启动：

git clone --depth 1 --recurse-submodules --shallow-submodules https://gitcode.com/gh_mirrors/me/Memoh cd Memoh cp conf/app.docker.toml config.toml

修改config.toml（模板见 conf/app.docker.toml），生产环境务必改动以下项：

admin.password— 管理后台密码（默认admin/admin123）
auth.jwt_secret— 用openssl rand -base64 32生成
postgres.password— 数据库密码（同时设置POSTGRES_PASSWORD环境变量）

然后启动：

docker compose up -d

Compose 栈包含postgres、pgvector、migrate、server、web等服务，AI Agent 运行在server进程内，pgvector 服务负责记忆语义搜索。

macOS 部署：两种工作区后端怎么选

macOS 上有两条部署路线，对应不同的工作区后端（[container].backend）：

后端	适用场景	特点
`containerd`	已安装 Docker 的 Mac	与官方 Docker Compose 栈一致，推荐
`apple`	macOS 26+	使用 Apple 官方容器框架（实验性功能），无需 Docker

使用一键脚本安装时，macOS 用户无需sudo；
Apple 后端的配置模板见 conf/app.apple.toml；
如果你更喜欢原生体验，Memoh 还提供 Electron 桌面客户端，可直接连接 Memoh Cloud 或自托管服务器，源码与打包命令（build:mac生成 DMG）见 apps/desktop/。

Windows 部署：实验性功能与配置差异

Windows 部署当前为实验性功能，官方不建议直接用于生产环境。要点如下：

配置模板见 conf/app.windows.toml，默认使用containerd后端；
Windows 下的 containerd 通常通过命名管道暴露，默认值为npipe:////./pipe/containerd-containerd，如你的管道名不同请修改[containerd].socket_path；
单机部署时保持internal_rpc.shared_secret为空，server 会以单进程模式内嵌频道运行时，无需额外的memoh-channel进程。

📌 追求最稳定体验的 Windows 用户，建议通过 WSL2 + Docker Desktop 走标准的 Compose 部署路线。

访问控制台：登录 Memoh Web 界面完成验证

服务启动后，浏览器打开http://localhost:8082，使用admin/admin123（或你修改后的密码）登录。

登录后建议完成两件事：

接入模型供应商：在 Providers 页面填入你自己的 API Key（支持 OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek、Moonshot、Ollama 等），点击 Test Connection 验证连通性；

创建第一个智能体：为 Bot 指定模型，确认其专属容器状态为 Running，然后在 Web、Telegram、Discord、微信等平台与它对话。

常用维护命令与故障排查

日常运维只需记住这组 Docker Compose 命令：

docker compose up -d # 启动 docker compose down # 停止 docker compose ps # 查看状态 docker compose logs -f server # 查看日志 docker compose pull && docker compose up -d # 拉取新镜像升级

遇到启动失败时，依次排查：

docker compose config— 检查配置是否合法；
确认config.toml存在于项目根目录（缺少它容器会直接启动失败）；
docker compose build --no-cache && docker compose up -d— 全量重建。

🔒安全提醒：主服务拥有特权容器访问权限，仅建议在受信任环境运行；上线前请更换所有默认密码、配置 HTTPS 反向代理并设置防火墙。

参考资料

部署完整指南：DEPLOYMENT.md
中国区镜像覆盖层：docker/docker-compose.cn.yml
一键安装脚本：scripts/install.sh
Docker 配置模板：conf/app.docker.toml
Apple / Windows 配置模板：conf/app.apple.toml · conf/app.windows.toml
桌面客户端：apps/desktop/
开发环境（本地开发用）：devenv/docker-compose.yml

按照本指南，你应该已经在自己的机器上跑起了一个 7×24 小时在线的多智能体平台。接下来，给它一台"电脑"、一个模型、一个聊天渠道，看看你的第一个专属 Agent 能为你做些什么吧 🚀

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

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