Local Setup

Prerequisites

Python 3.12
Node.js 22
Docker Desktop

First Run

Copy-Item .env.example .env
python -c "import base64,secrets; print(base64.urlsafe_b64encode(secrets.token_bytes(32)).decode())"

将输出写入 .env 的 AI_CREDENTIAL_ENCRYPTION_KEY。该值缺失时，系统会拒绝保存模型渠道凭证；已经保存凭证后不要随意更换主密钥。

完整应用（PostgreSQL、Redis、MinIO、Django、Celery worker、Celery Beat、React）：

cd infra
docker compose --env-file ../.env up --build

只启动本地基础设施、在宿主机运行前后端时：

cd infra
docker compose -f docker-compose.local.yml --env-file ../.env up -d

首次启动时，backend 容器会自动等待 PostgreSQL、执行数据库迁移，并初始化企业后台治理数据。

Backend:

API: http://localhost:8000/api/docs
Health: http://localhost:8000/api/system/health

Frontend:

App: http://localhost:5173
局域网访问: http://<宿主机局域网 IP>:5173

前端默认通过同源 /api 代理后端：宿主机直接运行 Vite 时代理到 http://localhost:8000，Docker Compose 中通过 API_PROXY_TARGET 代理到 http://backend:8000。因此局域网访问时无需把浏览器 API 地址配置为 localhost:8000。

默认管理员:

账号: admin
密码: admin12345
可通过 .env 中的 DJANGO_SUPERUSER_USERNAME、DJANGO_SUPERUSER_PASSWORD、DJANGO_SUPERUSER_EMAIL 修改。

Backend Tests

cd backend
python -m pip install -e ".[dev]"
pytest -v

Frontend Checks

cd frontend
npm install
npm run test:run
npm run lint
npm run typecheck
npm run build

AI Platform Demo

使用管理员账号打开 #/modelhub/providers，创建 OpenAI-compatible 渠道和文本模型，并执行异步连通测试。
取得模型配置 ID 后创建预置草稿：

cd backend
python manage.py seed_ai_demo --deployment-id 1

在 #/skills 检查、编辑并发布三个 Skill。
在 #/agents 编辑技术支持分析 Agent 的模型、步骤和输入映射，先运行草稿沙箱，再发布并运行正式版本。
在 #/agent-runs 查看执行脊柱、每步输入输出、调用尝试、Token、耗时和配置快照。

完整验收步骤见 AI 平台配置演示版验收。

Stage 1 API Smoke Tests

Tickets: GET http://localhost:8000/api/tickets
Ticket export: GET http://localhost:8000/api/tickets/export
Solutions: GET http://localhost:8000/api/solutions

2.6 KiB Raw Blame History Unescape Escape