LemonAI: 全球首个全栈开源通用 AI Agent

最新推荐文章于 2025-07-12 15:05:19 发布
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#人工智能 #AI编程

Lemon 是一个开源的通用 AI 代理，能够自动化从需求规划到结果交付的整个过程。它可以独立思考和系统规划，在虚拟环境中灵活调用各种工具，例如编写和执行代码、智能浏览 Web、作 Web 应用程序和执行命令。Lemon 擅长系统地分解复杂的任务并有序地执行它们，自动分析任务，确定步骤的优先级，动态调整计划，并实时跟踪进度。它的目标是帮助用户高效地完成各种任务。

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主要功能

复杂任务解决

Lemon 能够解决各种复杂和动态的任务，包括但不限于市场研究、文档处理、旅行计划和数据分析。通过独立思考和系统规划，它可以灵活地利用虚拟环境中的各种工具，例如编写和执行代码、智能浏览网页和作 Web 应用程序。

自主性和目标导向

Lemon 拥有高度的自主性，可以在没有人工干预的情况下独立完成任务。它能够根据预定义的目标进行感知、推理、决策和行动。

实时任务监控

用户可以通过页面侧边栏实时监控任务的执行状态。

多场景覆盖

Lemon 旨在处理跨多个领域的复杂任务，包括市场研究、财务分析、数据分析、代码编程、人生规划等。

自费模式

除了默认模型外，Lemon 还支持用户定义的模型集成和在线模型访问。可以通过配置模型 API 来使用这些模型。

安装和使用

系统要求
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基于docker部署
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<think>我们正在处理用户关于使用Docker部署LemonAI的大模型配置的问题。根据引用[1]：在LemonAI本地网页端，设置中依次需要配置自订阅模型服务、搜索服务、默认模型，如果配置模型服务为Ollama，需要先安装运行Ollama，配置完成就可以进行LemonAI任务问答体验了。在设置中，选择模型服务的Ollama模型平台。用户的需求是使用Docker来部署，因此我们需要考虑如何将Ollama或其他模型服务部署在Docker中，以便为LemonAI提供模型服务。步骤思路：1.准备Docker环境：确保系统已安装Docker。2.获取模型服务镜像：例如Ollama的Docker镜像，或者如果LemonAI支持其他模型服务，也可以选择相应的镜像。3.运行容器：启动模型服务容器，并配置端口映射等。4.配置LemonAI：在LemonAI的设置中，将模型服务指向运行起来的Docker容器。由于引用[1]提到了Ollama，我们以Ollama为例，说明如何用Docker部署Ollama，然后配置到LemonAI。具体步骤：步骤1：安装Docker如果系统没有安装Docker，请先安装。可以参考官方文档：https://docs.docker.com/engine/install/步骤2：拉取并运行Ollama的Docker容器Ollama提供了Docker镜像，我们可以直接拉取并运行。注意：Ollama的默认端口是11434，我们需要将这个端口映射到宿主机。运行命令示例：```bashdockerrun-d-p11434:11434--nameollamaollama/ollama```步骤3：在Ollama容器中下载所需的大模型例如，我们可以下载llama2模型：```bashdockerexecollamaollamapullllama2```步骤4：验证Ollama服务是否正常运行可以通过curl命令测试：```bashcurlhttp://localhost:11434/api/generate-d'{"model":"llama2","prompt":"为什么天空是蓝色的？"}'```步骤5：配置LemonAI在LemonAI的设置中，选择模型服务为Ollama，并配置Ollama服务的地址（即运行Docker容器的宿主机的IP和端口，例如http://localhost:11434）。注意：如果LemonAI和Ollama不在同一台机器，则需要使用宿主机的实际IP（而不是localhost）并确保网络可达。此外，引用[3]中提到了docker的一些操作，如拉取mysql、redis镜像等，我们可以参考其使用docker的方式。但请注意，LemonAI本身是否也需要用Docker部署？用户的问题主要是部署大模型配置，所以重点在模型服务（Ollama）的Docker部署。如果用户还需要将LemonAI也部署在Docker中，那么需要额外的步骤。但引用[1]中描述的是在LemonAI本地网页端进行设置，所以LemonAI可能是单独安装的，我们只需要将模型服务部署在Docker即可。因此，我们主要解决模型服务的Docker部署。生成相关问题：1.如何验证Ollama在Docker容器中运行正常？2.除了Ollama，LemonAI还支持哪些模型服务平台？3.如何配置LemonAI使用远程的模型服务（即Docker容器运行在另一台服务器上）？4.在Docker中运行Ollama时，如何管理模型文件（如下载、删除模型）？5.如何优化Docker中Ollama的性能（如GPU支持）？回答结构：我们将按照步骤详细说明如何使用Docker部署Ollama，并配置LemonAI使用该服务。</think>### 如何使用 Docker 部署 Lemon AI 的大模型配置 以下是基于引用内容整理的 Docker 部署流程，重点参考了引用[1]的 Ollama 模型服务配置和引用[3]的 Docker 环境搭建方案： #### 步骤 1：准备 Docker 环境 ```bash # 安装 Docker (Ubuntu 示例) sudo apt update sudo apt install docker.io sudo systemctl enable --now docker # 安装 Docker Compose sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.20.3/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose ``` #### 步骤 2：部署 Ollama 模型服务 ```dockerfile # docker-compose.yml version: '3.8' services: ollama: image: ollama/ollama:latest ports: - "11434:11434" volumes: - ./ollama_data:/root/.ollama # 持久化模型数据 restart: unless-stopped ``` 启动服务：`docker-compose up -d` #### 步骤 3：配置模型（示例部署 Llama2） ```bash # 在容器内下载模型 docker exec -it ollama ollama pull llama2 # 验证模型服务 curl http://localhost:11434/api/generate -d '{ "model": "llama2", "prompt": "为什么天空是蓝色的？" }' ``` #### 步骤 4：配置 Lemon AI 连接 在 Lemon AI 网页端设置中： 1. **模型服务** → 选择 `Ollama` 2. **服务地址** → 填写 `http://<DOCKER_HOST_IP>:11434` 3. **默认模型** → 选择 `llama2` 4. 保存配置后即可进行任务问答[^1] #### 可选优化 - **GPU 加速**：在 `docker-compose.yml` 中添加： ```yaml deploy: resources: reservations: devices: - driver: nvidia count: 1 capabilities: [gpu] ``` - **网络配置**：若 Lemon AI 在容器内运行，使用 Docker 网络互联： ```bash docker network create ai-net docker-compose --network ai-net up -d ``` ### 验证部署 ```bash # 检查容器状态 docker ps -a --filter name=ollama # 查看服务日志 docker logs ollama ``` 成功标志：日志显示 `Listening on [::]:11434` 且 Lemon AI 可正常调用模型服务[^1]。
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