ReMe/docs/zh/configuration.md

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基础配置	ReMe 配置文件、环境变量、命令行覆盖和核心组件配置。

基础配置

ReMe 使用 YAML 或 JSON 描述 Service、Job 和 Component。默认配置位于 reme/config/default.yaml；启动时可以选择其他配置，再用命令行覆盖其中的字段。

配置优先级

配置按下面的顺序合并，靠后的值优先：

1. 已启用插件提供的 application_defaults。
2. 选中的配置文件；未指定时使用内置 default。
3. 命令行 dot notation 覆盖。

在一个终端选择一条启动命令，并保持服务运行：

reme start
reme start config=demo
reme start config=cookbook
reme start config=/absolute/path/to/app.yaml
reme start service.port=8181 workspace_dir=/data/reme

config 支持内置配置名以及 .yaml、.yml、.json 文件。覆盖采用深度合并，不会因为修改 service.port 而丢失 service 下的其他字段。 可选的 cookbook 变体继承 default，并组合独立安装的 Auto Fin、Daily Paper 与钉钉插件；配置加载前必须提供三个 钉钉应用凭据环境变量。该配置还会启用 text-embedding-v4 向量检索，默认通过 AgentScope 使用 ${LLM_MODEL_NAME:-qwen3.8-max}，并让钉钉桥接通过 Claude Code 复用 LLM_MODEL_NAME 与 LLM_API_KEY。

在另一个终端调用 reme <job-name>，例如 reme help；CLI 会发现正在运行的服务配置。

值的解析

CLI 参数使用 key=value，前导 - 或 -- 也会被接受：

reme start --service.port=8181 --service.web_enabled=false

值支持：

• null、布尔值、整数和浮点数；
• JSON 数组和对象；
• JSON 引号字符串；
• 普通字符串。

类似 007 的前导零字符串以及 nan、inf、Infinity 不会被转换成数字。需要保留 true、false 等字面字符串时，使用 JSON 引号：value='"true"'。

环境变量

配置文件会递归展开两种表达式：

api_key: ${LLM_API_KEY}
base_url: ${LLM_BASE_URL:-https://example.com/v1}

${VAR} 在变量未定义时会报错；${VAR:-default} 使用默认值。ReMe 还会从命令启动目录向上查找 .env，最多检查五级父目录。

不要把密钥提交到配置文件或 Git。推荐把密钥放在 .env 或进程环境中。

Application 字段

字段	默认值	作用
app_name	ReMe	应用显示名称
workspace_dir	.reme	用户拥有的 workspace 根目录，会规范化为绝对路径
metadata_dir	metadata	索引、图谱和 catalog 等派生状态
session_dir	session	Agent 对话记录；标准 transcript 位于 session/dialog
mem_session_dir	mem_session	Agent wrapper 的会话和配置
resource_dir	resource	外部资料
daily_dir	daily	Daily memory
digest_dir	digest	长期整理后的记忆
timezone	Asia/Shanghai	Cron、日期和梦境流程使用的 IANA 时区
language	空	LLM 交互默认语言
plugins	[]	为当前 Application 启用的已安装插件
service	HTTP	服务端配置
jobs	默认 Job	Job 名到 Job 配置的映射
components	默认组件	按类型和名称组织的组件配置

session_dir 必须保持 workspace-relative。其他 workspace 子目录也应使用清晰、稳定的相对名称。

Job 启停

jobs.<name>.enabled 默认为 true，适用于所有 Job 类型。禁用的 Job 保留配置，但不启动、不暴露接口， 通过 Application.run_job() / run_stream_job() 调用时会报错。由宿主插件负责调度时，可以关闭 ReMe 的 Dream cron：

reme start jobs.dream_cron.enabled=false

重启服务后生效。独立的 auto_dream 接口仍可调用，其他 Job 继续运行。 enable_serve 独立控制接口暴露：enabled=true, enable_serve=false 允许本地调用。 Background 和 cron Job 始终不暴露服务接口。

LLM 配置

默认 LLM 使用 OpenAI-compatible 接口：

components:
  as_llm:
    default:
      backend: openai
      model: qwen3.7-plus
      context_size: 200000
      credential:
        api_key: ${LLM_API_KEY:-}
        base_url: ${LLM_BASE_URL:-}

可注册的内置 backend 包括 openai、anthropic、dashscope、deepseek、gemini、moonshot、ollama 和 xai。实际字段由对应 AgentScope model wrapper 决定。

基础文件操作、BM25 检索、wikilink 遍历和 proactive_read 不需要 LLM。auto_memory、auto_resource、 auto_dream 和 proactive refresh 等演化流程需要可用 LLM。

Classifier 配置

as_classifier 是独立的概率分类组件，当前提供 jev backend，通过 AgentScope 2.0.10 调用 TypeSafe API。 它接受共享的文本或 JSON object 与命名问题，返回二分类概率、选项分类或评分结果。

安装可选依赖：

pip install "reme-ai[core,classifier-jev]"
# 从源码安装时：
pip install -e ".[core,classifier-jev]"

core 不包含 Jev SDK，full 包含该 extra。只设置环境变量不会自动启用组件；默认配置中的 classifier 示例保持注释。 组件启动不导入可选分类模块、不创建客户端，首次分类调用才检查依赖和凭证。客户端由组件复用，关闭时先等待正在执行的请求结束，再释放客户端。

环境变量	默认值	作用
CLASSIFIER_BACKEND	jev	Classifier backend
CLASSIFIER_MODEL_NAME	jev-latest	模型名或别名
CLASSIFIER_API_KEY	空	TypeSafe API key，分类调用时必须提供
CLASSIFIER_BASE_URL	null	可选 API 地址；空值使用 SDK 默认地址

启用组件的配置示例：

components:
  as_classifier:
    default:
      backend: ${CLASSIFIER_BACKEND:-jev}
      model: ${CLASSIFIER_MODEL_NAME:-jev-latest}
      credential:
        api_key: ${CLASSIFIER_API_KEY:-}
        base_url: ${CLASSIFIER_BASE_URL:-null}
      timeout: 30
      max_retries: 2
      retry_delay: 0.5

timeout 是单次请求的超时秒数；max_retries 是首次请求之外的重试次数；retry_delay 是初始退避秒数。 这三个字段通过 YAML 或 CLI 覆盖配置，重试由 SDK 执行。

内置 classifier_demo 配置通过 extends: default 继承默认 HTTP/MCP 服务、组件和 Job，并增加 classifier 与 可通过服务调用的 jev Job。默认后台任务也会启动。先在一个终端启动服务：

export CLASSIFIER_API_KEY=your-typesafe-api-key
reme start config=classifier_demo \
  components.as_classifier.default.timeout=15

再在另一个终端调用，客户端会发现正在运行的服务配置：

reme jev state="我的账户被重复扣款，请尽快处理"

调用会把 state 和问题发送给 TypeSafe。省略 questions 时，demo 同时判断是否紧急、选择客服类别和评估优先级。 可以完整替换演示问题，也可以传入 JSON object：

reme jev \
  state='{"request":"我的账户被重复扣款","channel":"email"}' \
  questions='{"urgent":{"type":"binary","instructions":"是否需要紧急处理？"}}'

问题的 type 支持 binary、choice、score。binary 可提供 criteria.true / criteria.false 描述； choice 需要非空 criteria object，key 是类别，value 是描述或 null；score 需要非空的有序描述列表， 分数从零开始。问题可提供 instructions。显式传入空的 questions 会报错，不会退回 demo 默认问题。

reme jev 显示标准 Response JSON，分类结果位于 answer，包含 model、content、 usage、响应标识和时间等信息。content 按问题名组织，保留概率与置信度；评分分布的整数 key 在 JSON 中变为字符串。 Step 同时写入请求内的 context.data["classifier_result"]，可供后续 Step 消费，不自动写入记忆文件。 SDK 错误沿用 BaseJob 的 success=false 契约。

在自己的 Job 中使用 classifier_demo_step，通过 Step 配置 as_classifier: <组件名> 选择命名组件。 组件接口见 reme/components/as_classifier/；问题与答案契约由 AgentScope classifier schema 定义。

Embedding 配置

向量检索默认关闭。只设置 EMBEDDING_API_KEY 不会自动启用它；还需要同时启用 as_embedding、embedding_store，并把它连接到 file_store：

components:
  as_embedding:
    default:
      backend: openai
      model: text-embedding-v4
      dimensions: 1024
      credential:
        api_key: ${EMBEDDING_API_KEY}
        base_url: ${EMBEDDING_BASE_URL:-https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1}
  embedding_store:
    default:
      backend: local
      as_embedding: default
  file_store:
    default:
      backend: local
      embedding_store: default
      keyword_index: default
      file_graph: default

修改 embedding 模型或维度后，应重新构建 embedding 索引。

Service 和 Job

最小 HTTP 配置：

service:
  backend: http
  host: 127.0.0.1
  port: 2333
  web_enabled: true
  mcp_enabled: true
  mcp_path: /mcp

Job 由 backend、参数 schema 和顺序执行的 Step 组成：

jobs:
  example:
    backend: base
    description: Example job
    parameters:
      type: object
      properties:
        text: { type: string }
      required: [text]
    steps:
      - backend: example_step

设置 enable_serve: false 可以保留内部 Job、禁止 Service 暴露。后台和 Cron Job始终不会作为请求端点暴露。

查看生效配置

服务启动后运行：

reme app_config

返回的是已合并、已校验并隐藏密钥后的配置。排查覆盖顺序或插件配置时，应以它为准，而不是只查看某一个 YAML 文件。

完整字段定义以 reme/schema/application_config.py 和 reme/config/default.yaml 为准。