链接#

精简docker安装#

首先，确保你的macOS环境中安装了Homebrew：

1
# 检查版本
2
brew --version
3
# 安装Homebrew
4
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh | bash

然后，安装orbstack作为docker的运行平台，再安装docker和compose：

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brew install --cask orbstack docker docker-compose

orbstack相关命令：

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# 开机
2
orb start
3
# 状态
4
orb status
5
# 下机
6
orb stop
7
# 配置docker
8
orb config docker

确保orbstack处于运行状态，最后运行命令 配置docker，设置一下镜像源：

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{
2
  "registry-mirrors": [
3
    "https://docker.m.daocloud.io",
4
    "https://docker.1panel.live/"
5
  ]
6
}

这里用到了vim编辑器，首次进入是查看模式，轻触 I 键进入写入模式，ESC 退出当前模式，键入 : 进入命令模式，输入 wq 进行保存和退出。

部署astrbot和napcat#

这里使用官方文档自带的部署方式，同时安装napcat：

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mkdir astrbot
2
cd astrbot
3
wget https://raw.githubusercontent.com/NapNeko/NapCat-Docker/main/compose/astrbot.yml
4
sudo docker compose -f astrbot.yml up -d

如果网络问题获取不到compose文件，下面是官方的 astrbot.yml:

1
# NAPCAT_UID=$(id -u) NAPCAT_GID=$(id -g) docker-compose -f ./compose/astrbot.yml up -d
2
services:
3
  napcat:
4
    environment:
5
      - NAPCAT_UID=${NAPCAT_UID:-1000}
6
      - NAPCAT_GID=${NAPCAT_GID:-1000}
7
      - MODE=astrbot
8
    ports:
9
      - 6099:6099
10
    container_name: napcat
11
    restart: always
12
    image: mlikiowa/napcat-docker:latest
13
    volumes:
14
      - ./data:/AstrBot/data
15
      - ./napcat/config:/app/napcat/config
16
      - ./ntqq:/app/.config/QQ
17
    networks:
18
      - astrbot_network
19
    #mac_address: "02:42:ac:11:00:02"
20
  astrbot:
21
    environment:
22
      - TZ=Asia/Shanghai
23
    image: soulter/astrbot:latest
24
    container_name: astrbot
25
    restart: always
26
    ports:
27
      - "6185:6185"
28
      #- "6195:6195"
29
      #- "6199:6199"
30
    volumes:
31
      - ./data:/AstrBot/data
32
    networks:
33
      - astrbot_network
34
networks:
35
  astrbot_network:
36
    driver: bridge

部署完成后，查看容器日志：

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sudo docker logs napcat
2
sudo docker logs astrbot

注意查看astrbot和napcat的WebUI地址和token信息：

astrbot的账密默认为 astrbot
napcat的默认token在日志中随机生成

随后进入astrbot的webui，设置适配器：

随后进入napcat的webui，登录要作为机器人的QQ号，进行网络设置:

至此，就可以在astrbot的平台日志中，看到机器人接收消息的logs了。

最后就是配置模型服务商，进行astrbot本体插件的必要设置后，就可以使用了。

sandbox沙箱环境配置#

在astrbot中，如果让大模型调用电脑能力来实现功能(python、matlab画图)，一般需要配置沙箱环境，让AI的操作不伤害到宿主机。

官方推荐使用 Shipyard 项目来实现沙箱环境：

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mkdir astrbot-shipyard
2
cd astrbot-shipyard
3
wget https://raw.githubusercontent.com/AstrBotDevs/shipyard/refs/heads/main/pkgs/bay/docker-compose.yml -O docker-compose.yml
4
# 修改 compose-with-shipyard.yml 文件中的环境变量配置，例如 Shipyard 的 access token 等
5
docker compose -f docker-compose.yml up -d
6
docker pull soulter/shipyard-ship:latest

这里还是给出compose文件的内容：

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version: '3.8'
2

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services:
4
  shipyard:
5
    image: soulter/shipyard-bay:latest
6
    ports:
7
      # API port (public, for agent access)
8
      - "8156:8156"
9
      # Dashboard port (optional, can be hidden behind NAT)
10
      - "8157:8157"
11
    environment:
12
      - PORT=8156
13
      - DATABASE_URL=sqlite+aiosqlite:///./data/bay.db
14
      - ACCESS_TOKEN=secret-token
15
      - MAX_SHIP_NUM=10
16
      - BEHAVIOR_AFTER_MAX_SHIP=reject
17
      - CONTAINER_DRIVER=docker
18
      - DOCKER_IMAGE=soulter/shipyard-ship:latest
19
      - DOCKER_NETWORK=shipyard_network
20
      - SHIP_DATA_DIR=${PWD}/data/shipyard/ship_mnt_data
21
      - DEFAULT_SHIP_CPUS=1.0
22
      - DEFAULT_SHIP_MEMORY=512m
23
    volumes:
24
      - ${PWD}/data/shipyard/bay_data:/app/data
25
      - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro
26
    networks:
27
      - shipyard
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29
networks:
30
  shipyard:
31
    name: shipyard_network
32
    external: true

可以在compose文件里设置 ACCESS_TOKEN：将 secret-token 改为预设值即可。

随后在astrbot的 配置文件 -> 普通配置 中即可设置启用sandbox环境：

插件的安装#

在astrbot插件市场中有非常多各种各样的插件，这使得astrbot机器人的功能变得丰富多样，这里以 API聚合 插件为例。

一般来说点击安装即可，随后会弹出该插件的说明文档，这里通常有一些注意事项：

这里提到的 倾梦API 需要自行手动获取key，再去到webui界面进行配置。

由于我们的astrbot安装在docker中，docker的网络端口只有映射出来的，宿主机才能访问。

因此我们需要对 astrbot.yml 进行修改:

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# ...
2
  astrbot:
3
# ...
4
    ports:
5
      - "6185:6185"
6
# 在这里添加4141的端口映射
7
      - "4141:4141"
8
# ...

然后重新以docker-compose重启astrbot即可：

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cd ~/astrbot
2
sudo docker stop astrbot
3
sudo docker compose -f astrbot.yml up -d

这时再访问4141端口就可以访问到 API聚合 插件的webUI界面了。