Быстрый старт
От нуля до первой задачи агента — установка, онбординг, первый запуск.
#Требования
- Docker (Linux, macOS; Windows — через WSL2). Рекомендуется BuildKit.
- ~4 ГБ свободной памяти для стека (PostgreSQL, Temporal, Journal, Kernel, UI).
- Ключ любого OpenAI-совместимого провайдера (OpenAI, OpenRouter, локальный Ollama и т.д.) — понадобится в мастере онбординга на третьем шаге.
Больше ничего: модель, первый агент, песочница и модель-супервайзер
настраиваются в мастере при первом запуске — .env для этого не нужен.
#Запуск
Готовые образы из GHCR — рекомендуемый путь, ничего клонировать и собирать не нужно:
mkdir temporality && cd temporality
curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/RuslanGabbasov/temporality/main/docker-compose.yml
docker compose up -d
По умолчанию поднимается последний опубликованный релиз (образы — из
релизов ↗). Для
контролируемого обновления версию можно закрепить:
TEMPORALITY_VERSION=2026.2.113 docker compose up -d. Обновление до новой
версии: docker compose pull && docker compose up -d — миграции применяются
ядром на старте.
Сборка из исходников (для разработки самого Temporality):
git clone https://github.com/RuslanGabbasov/temporality.git && cd temporality
docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.dev.yml up --build -d
Поднимаются: PostgreSQL, Journal (:8080), UI (:3000), Temporal (UI :8233),
Agent Kernel (:8090), SearXNG (127.0.0.1:8889, метапоиск для агента) и
headless-браузер Lightpanda.
Остановить стек, сохранив данные: make stack-stop.
#Онбординг
Откройте http://localhost:3000 — мастер проведёт через настройку и спрячет
навигацию, пока она не пройдена:
- Первый проект — рабочая область для задач агента.
- Администратор — ваш пользователь (после шага анонимный доступ закроется).
- Провайдер моделей — base URL и ключ: кнопка проверит ключ и подтянет
каталог моделей автоматически. Провайдер и ключ хранятся в базе; ключ
шифруется — если
KERNEL_SECRET_MASTER_KEYне задан, ключ шифрования генерируется при первом старте и сохраняется рядом. Для продакшена задайте эту переменную в env до первого запуска, чтобы секреты пережили перенос базы. - Песочница — выберите готовый профиль окружения (Node, Python, Browser E2E) и соберите его образ в один клик (нужен доступ к Docker daemon). Можно пропустить и собрать позже.
- Первый агент — из шаблона: контракт, права и роль уже настроены (Coder, Reviewer, Researcher, QA, DevOps). Останется назвать и выбрать модель.
- Модель-супервайзер — модель, которая наблюдает за запусками и судит эволюцию агентов. По умолчанию — та же, что у агента; меняется потом в настройках.
Два случая, когда мастер ведёт себя иначе:
- задан
KERNEL_AUTH_TOKENS— аутентификация включена вашим же env: мастер не стартует анонимно, войдите одним из этих токенов (режим «API-токен») или закомментируйте переменную для анонимного онбординга; - задан
KERNEL_SANDBOX_IMAGE— образ песочницы закреплён вашим env: шаг сборки предлагается пропустить.
Модель провайдера можно добавить и через env
(TEMPORALITY_MODEL_BASE_URL / _ID / _API_KEY) — это legacy-fallback
«модели по умолчанию» для ранов без явной модели; мастер онбординга —
основной путь.
#Первая задача
Откройте Workspace — чат с агентом — и напишите задачу. Агент ответит стримингом; по ходу работы он может:
- выполнить команды в песочнице (
/workspaceпроекта — персистентное хранилище), - делегировать подзадачи другим агентам (
plan/delegate), - задать вам вопрос через подтверждение (карточка в чате, дублируется в «Запусках»),
- записать полезное наблюдение в знания проекта.
После завершения загляните в Запуски (трасса шаг за шагом) и Знания (что агент вынес из задачи).
#Что настроить дальше
- Каналы — чтобы агент получал задачи из Matrix/Telegram/Slack и задавал вопросы туда, где вам удобно: Входящие и каналы.
- Триггеры — задачи по расписанию или событию: Триггеры.
- Навыки — закрепить повторяющуюся процедуру: Навыки.
- Пользователи и доступы — команда и RBAC: Администрирование.