3步零代码部署AutoAgent多服务架构：Docker容器编排实战指南
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/au/AutoAgent 为什么需要容器化部署AutoAgent？
AutoAgent作为全自动化零代码LLM（大语言模型）代理框架，其多服务架构涉及LLM推理、工具调用、持久化存储等多个组件协同工作。传统部署方式面临环境依赖冲突、服务启停顺序复杂、跨平台兼容性差等问题。通过Docker容器化部署，可实现：
- 环境一致性：消除"在我电脑上能运行"的问题
- 服务隔离：LLM服务、工具服务、Web服务独立运行
- 一键启停：通过容器编排简化多服务管理
- 资源可控：精准分配CPU/内存资源，避免单点故障
官方文档明确指出："We use Docker to containerize the agent-interactive environment"[README.md]，容器化是AutoAgent推荐的标准部署方式。
部署前准备：系统环境检查清单
硬件与系统要求
- 操作系统：Linux或Mac OS（Windows用户需先安装WSL）
- Docker版本：Docker 26.0.0+ 或 Docker Desktop 4.31.0+[README.md]
- 硬件资源：最低2核CPU、4GB内存（推荐4核8GB以上）
软件安装步骤
- 安装Docker引擎：从Docker官网下载对应系统版本
- 验证安装：执行
docker --version和docker-compose --version确认命令可用 - 启动Docker服务：确保Docker后台服务处于运行状态
无需手动拉取镜像，AutoAgent会根据机器架构自动拉取适配的预构建镜像[README.md]
实战步骤：3步完成多服务容器编排
步骤1：创建Docker Compose配置文件
在项目根目录创建docker-compose.yml文件，定义以下核心服务：
version: '3.8'
services:
# AutoAgent主服务
autoagent-core:
image: docker.all-hands.dev/all-hands-ai/openhands:0.23
ports:
- "3000:3000"
environment:
- SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE=docker.all-hands.dev/all-hands-ai/runtime:0.23-nikolaik
- LOG_ALL_EVENTS=true
- LLM_PROVIDER=openai
- LLM_MODEL=gpt-4
volumes:
- /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
restart: unless-stopped
networks:
- autoagent-network
# 持久化存储服务
autoagent-redis:
image: redis:alpine
volumes:
- redis-data:/data
networks:
- autoagent-network
networks:
autoagent-network:
driver: bridge
volumes:
redis-data:
步骤2：启动多服务架构
在终端执行以下命令启动所有服务：
docker-compose up -d
该命令会：
- 自动拉取所需镜像（无需手动执行
docker pull） - 创建自定义网络
autoagent-network - 按顺序启动Redis存储服务和AutoAgent主服务
- 将Web界面端口映射到本地3000端口
服务启动后，可通过docker-compose ps查看运行状态，健康服务会显示"Up"状态。
步骤3：访问与配置AutoAgent
- 打开浏览器访问
http://localhost:3000 - 在设置界面配置LLM提供商和API密钥（必须步骤）
- 选择所需的LLM模型（如GPT-4、Claude等）
- 高级选项中可配置自定义模型和Base URL
AutoAgent设置界面 高级配置选项
配置完成后，系统会自动连接所有服务，无需手动重启容器
服务运维与监控
查看服务日志
# 查看主服务日志
docker-compose logs -f autoagent-core
# 查看存储服务日志
docker-compose logs -f autoagent-redis
扩展多Agent节点
如需横向扩展Agent处理能力，可修改docker-compose.yml增加服务实例：
services:
autoagent-worker-1:
image: docker.all-hands.dev/all-hands-ai/openhands:0.23
environment:
- AGENT_ROLE=worker
- MASTER_HOST=autoagent-core
networks:
- autoagent-network
autoagent-worker-2:
image: docker.all-hands.dev/all-hands-ai/openhands:0.23
environment:
- AGENT_ROLE=worker
- MASTER_HOST=autoagent-core
networks:
- autoagent-network
停止与清理
# 停止服务但不删除数据
docker-compose down
# 停止服务并删除所有数据卷
docker-compose down -v
常见问题解决方案
端口冲突问题
若3000端口已被占用，修改docker-compose.yml中的端口映射：
ports:
- "3001:3000" # 将本地3001端口映射到容器3000端口
Docker权限问题
Linux用户若遇到权限错误，将当前用户添加到docker组：
sudo usermod -aG docker $USER
newgrp docker
服务启动顺序问题
通过depends_on关键字定义服务依赖：
services:
autoagent-core:
depends_on:
- autoagent-redis
总结与进阶方向
通过Docker Compose实现AutoAgent多服务容器化部署，仅需3个核心步骤即可完成复杂架构的搭建。这种方式不仅简化了初始部署，更为后续的版本升级、服务扩展和故障排查提供了标准化方案。
进阶学习路径：
- 阅读官方容器化部署文档
- 尝试无头模式部署实现自动化运维
- 结合GitHub Action构建CI/CD流水线
遇到问题可查阅故障排除指南中提交问题报告。
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
