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安装docker
配置镜像源
无法连接tg
模型的配置
前言
我是20年考入大学的，虽说是本科，我也在26年，也就是今年才毕业，具体原因是由于在校期间学习态度过于恶劣，导致挂了许多学分（超恐怖的数量），于是花了两年左右压缩着自己赶完课业，，目前在家躺平中。
在此之前，我已经几个月没有深度的使用AI了，它的发展太快了，快到我几乎绝望；我是一个比较懒散、拖延的人，我在博客的必须技能html、css、js上迂回了好几次，本来想着再次深入学习js，顺便把ts、vue学一学。
上周碰巧在X上看到了大神 DIYGOD 的分享的推文，也就是本次学习课程，我选择了报名，因为AI再恐怖，我也必须拥抱它。
昨天的开营仪式很精彩，在大学时我也参加过字节跳动举办的类似夏令营/冬令营活动，但毕竟我不是专业出身，又较为懒散，也无成就可言，本来想发言，可是奈何过于羞愧，便撰写自我介绍发在了tg群组里。
今天主要部署了hermes，并打通了与tg的连接（毕竟我的服务器在大陆），就是有一点，模型的配置让我苦恼了几个小时，不过也都解决了（毕竟是免费的模型），下面记录一下我使用 docker部署learning agent> 的过程与问题：
注意：除了服务器，咱对于模型主打的就是一个字：白嫖！！！
部署爱马仕(Hermes)
对于learning agent来说，无论是Hermes还是openclaw亦或者是课程中提到的其他，自行选择即可。
首先服务器推荐选择：
这是官方文档中给出的规格 详见 Hermes
| 资源 | 最低限度 | 受到推崇的 |
|---|---|---|
| 记忆 | 1 GB | 2–4 GB |
| 中央处理器 | 1 个核心 | 2个核心 |
| 磁盘（数据卷） | 500 MB | 2GB以上（随会话/技能提升而增长） |
我的阿里云服务器规格是：
CPU&内存:2H2G
带宽:3M
系统：Alibaba Cloud Linux 3.2104 LTS 64位部署过程流畅，在tg上对话速度稍慢
安装docker
我是在购买服务器时便选择docker了
问题：由于缺少相关知识，对于docker的安装我有疑问，但能解决。后面会重新整理关于docker的知识！
不过我找了一个一键脚本安装：
curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun配置镜像源
由于我的服务器在大陆所以部署Hermes时会超时，找个合适的镜像源比较好
终端切换目录找到daemon.json文件并打开编辑
cd /etc/docker # 一般安装后都在这里
ls # 会输出daemon.json
vim daemon.json # 可以使用你喜欢的编辑方式，vim操作不多赘述，浏览器自行搜索
# 将其中内容改成下列
{
"registry-mirrors": [
"https://mirror.ccs.tencentyun.com",
"https://docker.1ms.run",
"https://hub.rat.dev",
"https://dockerpull.org"
]
}
# 记得重启生效
sudo systemctl reload docker
sudo systemctl restart docker查看已经配置的镜像源：
docker info | grep -A 5 "Registry Mirrors"安装爱马仕(Hermes)
详细依旧在 Hermes
我们的项目树如下：
hermes/
├── data/
│ ├── config.yaml
│ ├── skills/
│ └── ...
├── docker-compose.yml
└── .env(省略)提前创建目录以保持整洁
mkdir -p hermes/data
mkdir docker-compose.yml使用vim编辑docker-compose.yml，保存退出即可
services:
hermes:
image: nousresearch/hermes-agent:latest
container_name: hermes
restart: unless-stopped
command: gateway run
ports:
- "8642:8642" # gateway API
- "9119:9119" # dashboard (only reached when HERMES_DASHBOARD=1)
volumes:
- ./data:/opt/data # 如果你设置的不一样，这里也要改
environment:
- TZ=Asia/Shanghai # 时区，加不加都可以，自己时区网上搜索
- HERMES_DASHBOARD=1 # 面板建议开启
- GATEWAY_ALLOW_ALL_USERS=true # 谁能访问面板0.0
#你的tg_id
- TELEGRAM_ALLOWED_USERS=${TELEGRAM_ALLOWED_USERS}
# 下面两个无所谓，后面直接更改data/config.yaml文件设置模型
- OPENAI_BASE_URL=${OPENAI_BASE_URL}
- OPENAI_API_KEY=${OPENAI_API_KEY}
# 根据官方文档获取输入tg_bot token将下面内容直接替换即可
- TELEGRAM_BOT_TOKEN=${TELEGRAM_BOT_TOKEN}
# 下面五行代码后续问题中会提到，先别使用
# - HTTP_PROXY=http://host.docker.internal:7890
# - HTTPS_PROXY=http://host.docker.internal:7890
# - ALL_PROXY=socks5://host.docker.internal:7890
#extra_hosts:
# - "host.docker.internal:host-gateway"
networks:
default:
driver: bridge执行 docker compose up -d 启动
访问 http://IP:9119 便可看到面板了，那么恭喜你，成功部署Hermes，这位还可以的learning agent
模型配置这里就不多赘述！请看下面 ↓
出现的问题
在部署过程中出现了各种各样的问题，毕竟我是零基础，且环境不一样啊，只能遇到问题解决问题，这里总结一下比较困难的问题。
自建节点可以看一下我之前的博客 ahyun的爱孤岛
无法连接tg
由于服务器在大陆所以爱马仕即便部署成功，也很难访问到tg
不信你可以执行一下下面的命令：
curl https://api.telegram.org你看看有没有反应0.0(～￣▽￣)～
接下来就是给服务器走一个代理（切莫自建节点违规使用，本文档只做学习记录）
我选择的是docker部署一个singbox来让Hermes独享我自建的节点
同样：
# 创建目录
mkdir -p ~/proxy-singbox
cd ~/proxy-singbox
# 配置，这部分不多赘述（你会自建节点就会这部分），可以自行ai学习
vim config.json
# 配置镜像 将下面复制进去
vim docker-compose.yml
services:
sing-box:
image: ghcr.io/sagernet/sing-box:latest
container_name: sing-box
restart: unless-stopped
volumes:
- ./config.json:/etc/sing-box/config.json
command: run -c /etc/sing-box/config.json
ports:
- "7890:7890"
# 最后点火启动
docker compose up -d再把上面注释掉的部分启用配合使用
不用测试，去面板刷新就能看到tg连接成功了。
模型的配置
这部分我是使用阿里百炼提供的几十个模型（每个都有100万token），配置了一下午，最后也搞定了，也很方便切换。对于这方面我很是疑惑，无论是之前的龙虾，还是其他的工具，对于模型的调用究竟是如何运作的，我想这一点明白后，大概率没有这个问题了。
先说我的方案：
阿里百炼获取key → vim编辑data/config.yaml文件 →
更改其部分内容：(注释很多，在其中找对应输入即可)
model:
default: qwen3.5-flash # 你想先使用的模型 比如 qwen3.5-flash
provider: custom
api_key: your-key
base_url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1在tg中如果遇到模型token使用完，可以输入 /model 模型 来直接更改（就能继续白嫖了0.0），再输入对话即可！
其中在课程网站 → 个人资料页 最下方的key，到现在我不知道这个是干啥用的0.0超疑惑！！！
结语
今天学习任务其实很少，因为我没有仔细的去阅读学习页面，不过嘛，些许知识的翻涌罢了，大家肯定能跟我一样速度灌输近脑海的。
对了，记得给你的 learning agent 加上课程专属 skill (在对话框直接输入)
请作为我的 AI × Web3 School Learning Agent，先阅读启动 Prompt：https://aiweb3.school/learning-agent.zh.txt，并结合 Handbook：https://aiweb3.school/zh/handbook/，帮我初始化个人学习计划、GitHub 学习仓库、每日打卡草稿和 Handbook feedback 流程。