# @cogitator-ai/deploy 中文文档

规范地址：https://npmcn.com/package/%40cogitator-ai/deploy/

版本：0\.7\.18
npm 元数据更新时间：2026-10-29T00:49:55.393Z
中文译文更新时间：2026-11-10T09:52:04.267Z
软件包许可：MIT

本文由上游 README 翻译，可能存在偏差，请结合原文核对 API、命令与配置。版权与许可归原作者所有。

原始 npm 页面：https://www.npmjs.com/package/%40cogitator-ai/deploy
原文对照：https://npmcn.com/package/%40cogitator-ai/deploy/?lang=original
源码仓库：https://github.com/cogitator-ai/Cogitator-AI

## 关键信息（来自 npm 元数据）

- 包体积（解压后）：270 kB，71 个文件
- 模块格式：ES Module
- TypeScript 类型：包内自带
- Node.js 要求：\>=22\.12\.0
- 运行依赖：3 个
- 首次发布：2026-02-20T14:00:55.621Z
- 最新版本发布：2026-10-29T00:49:54.956Z
- 近 30 天下载量：10531（2026-10-11 至 2026-11-09，npm 官方下载统计）
- 已发布版本数：79（近 12 个月 79 个）

## 中文简介

部署1个指挥员

## 安装

```sh
npm install @cogitator-ai/deploy
```

也可以使用：`pnpm add @cogitator-ai/deploy`、`yarn add @cogitator-ai/deploy`、`bun add @cogitator-ai/deploy`

## README

# @cogitator-ai/部署

一号指令部署引擎 用于协作者特工 分析您的项目,生成一个多克文件并指定目标文物,进行飞行前检查并部署到多克或Fly.io.

指南 : [协调人员.app/docs/部署/部署包](https://cogitator.app/docs/deployment/deploy-package)

## 安装

```bash
pnpm add @cogitator-ai/deploy
```

## 快速启动

### 通过 CLI

```bash
cogitator deploy --dry-run            # analyze + preflight, change nothing
cogitator deploy                      # Docker: build image, start the compose stack
cogitator deploy --target fly         # Fly.io
cogitator deploy status
cogitator deploy logs -f              # docker compose logs / flyctl logs
cogitator deploy destroy
```

### 程序化 API

```typescript
import { Deployer } from '@cogitator-ai/deploy';

const deployer = new Deployer();

const plan = await deployer.plan({
  projectDir: process.cwd(),
  target: 'docker',
  noPush: true,
  configOverrides: { port: 8080, secrets: ['OPENAI_API_KEY'] },
});

console.log(plan.config); // resolved DeployConfig (image, port, services, secrets, ...)
console.log(plan.warnings); // e.g. missing start script, local Ollama on a cloud target
console.log(plan.preflight.passed, plan.preflight.checks);

const result = await deployer.deploy({ projectDir: process.cwd(), target: 'fly' });
if (!result.success) throw new Error(result.error);
console.log(result.url); // https://my-app.fly.dev
```

| 方法 | 说明 |
| --- | --- |
| `plan(options)` | 分析+飞行前. 回返 `config`, (中文(简体) ), `preflight`, (中文(简体) ), `warnings`, (中文(简体) ), `analysis`, (中文(简体) ), `provider` |
| `deploy(options)` | `plan`生成文物 部署 回返 `DeployResult` (单位:千美元)`url`, (中文(简体) ), `endpoints`, (中文(简体) ), `error`(中文(简体) ) |
| `status(target, config, projectDir, options?)` | `DeployStatus` (单位:千美元)`running`, (中文(简体) ), `url`, (中文(简体) ), `instances`, (中文(简体) ), `uptime`(中文(简体) ) |
| `destroy(target, config, projectDir, options?)` | 拆掉部署,失败时投出 |
| `logsCommand(target, config, projectDir, options?)` | 显示日志的命令的保证( Q)`follow`, (中文(简体) ), `tail`, (中文(简体) ), `service`, (中文(简体) ), `timestamps`),作为 argv |
| `availableTargets()` | 注册供应商名称(`['docker', 'fly']` (默认) |
| `registerProvider(provider)` | 添加自定义 `DeployProvider` |
| `getProvider(target)` | 注册提供者, 丢弃未知目标 |

`DeployOptions`数字 : `projectDir`, (中文(简体) ), `target`, (中文(简体) ), `dryRun` (计划并生成,然后返回) `{ success: true, url: '(dry run)' }` - 不写文物或部署, `noPush` (放下登记册), `configOverrides` (单位:千美元) `DeployConfig`, (中文(简体) ), `configPath` (要读取的配置文件,默认为 `cogitator.yml`, (中文(简体) ), `cogitator.yaml`, (中文(简体) ), `.cogitator.yml`, (中文(简体) ), `.cogitator.yaml` 内 `projectDir`,与 `loadConfig`和 `env` (如果秘密来自何处, 默认项目 `.env` (a) 在进程环境中. `status`, (中文(简体) ), `destroy` 财务报告和审定财务报表 `logsCommand` 带 `{ configPath }` 还有.. `logsCommand` 决定命令. `deploy()` 不丢弃失败的飞行前检查: 它返回 `{ success: false, error }` 列出每个失败的检查及其修正.

`ProjectAnalyzer` (单位:千美元)`analyze(projectDir, overrides?, { configPath, env }?)`, (中文(简体) ), `detectBuild(projectDir)`, (中文(简体) ), `ArtifactGenerator`, (中文(简体) ), `DockerProvider` 财务报告和审定财务报表 `FlyProvider` 用于建造自己的管道.

## 配置

两者 `cogitator deploy` 和方案 `Deployer` 读取 `deploy` 区域. `configOverrides` 逐个字段胜出( 内部) `services`, (中文(简体) ), `env`, (中文(简体) ), `health` 财务报告和审定财务报表 `resources` 双方都赢得了自动探测:

```yaml
deploy:
  target: fly # docker | fly (default: docker)
  kind: worker # server | worker (default: detected, see below)
  server: express # express | fastify | hono | koa | tetsu | next (default: detected)
  port: 3000 # default: 3000 for a server, none for a worker
  image: my-agent # Docker image (default: package.json name)
  app: my-agent-prod # Fly.io app name (default: image)
  org: acme # Fly.io organization a new app is created in (default: your default org)
  region: iad # Fly.io, default: iad
  instances: 2 # Fly.io only, docker runs one container
  registry: ghcr.io/myorg
  services: # default: detected from the memory adapter and the Ollama models
    redis: true
    postgres: true
    ollama: true # docker: an Ollama container next to the app
  env:
    LOG_LEVEL: info
  secrets: # default: detected, see below
    - OPENAI_API_KEY
  health: # defaults shown
    path: /cogitator/health
    interval: 30s
    timeout: 5s
  resources: # Fly.io VM, default: 256mb, 1 shared CPU
    memory: 512mb
    cpu: 1
  volumes: # default: the directory of a SQLite memory database
    - path: data # relative to the app directory, or absolute
      size: 1 # GB, Fly.io volume size
  hostGateway: true # docker: reach the host as host.docker.internal (set with services.ollama off)
  ollama: # docker, with services.ollama
    models: [qwen3:8b, nomic-embed-text] # default: the local Ollama models of the config
    gpu: true # reserve the host's NVIDIA GPUs (needs the NVIDIA Container Toolkit)
    image: ollama/ollama:0.40.10 # default shown
```

### 服务器或工人

`kind` 决定如何运行和检查应用程序 :

-   `server` 解答 HTTP 打开 `port`进行健康检查`HEALTHCHECK`飞行 `[checks]`)和在"Fly"上,一个HTTP服务,可以停止闲置的机器,并在下一个请求时启动. 从 Cogitator 服务器适配器检测( )`@cogitator-ai/express`, (中文(简体) ), `fastify`, (中文(简体) ), `hono`, (中文(简体) ), `koa`, (中文(简体) ), `tetsu`, (中文(简体) ), `next`),Next.js或平面HTTP框架(Express, fastify, Hono, Koa).
-   `worker` 运行时不为HTTP服务,比如频道网关(英语:Telegram long power)或排队工人. 它没有健康检查,出版 `port` 只有在一个被设定,并且在"飞翔"上 从未被代理停止(`auto_stop_machines = "off"`,没有端口的 HTTP 服务。 从 `@cogitator-ai/channels` 或者说 `@cogitator-ai/worker`。 。 。 .

一个既不是的工程,如一个使一个呼叫和退出的脚本,在飞行前失败:已经部署,将永远重启. 设定 `deploy.kind` 当发现错误.

`health.path` 对检测到的适配器路径的默认 : `/cogitator/health` 对于快车,快车,Hono和Koa的默认基础路径, `/health` 为哲也. 当适配器被安装在别处时设定它. Next.js没有自己的健康路线,所以没有已知路径的服务器得不到健康检查和警告. 项目来源 `create-cogitator-app` 已经设定 : `api-server` 模板在 `/api` 写作 `health.path: /api/health`。 。 。 .

### 秘诀

除非我们.. `deploy.secrets` 列出,发现秘密:

-   模型的提供者无法运行的, 路由像运行时的路线(`meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct-Turbo` 与 `defaultProvider: together` 需求 `TOGETHER_API_KEY`) (中文(简体) ). 阿祖尔需要钥匙和终点, Bedrock 一个区域和证书。 写入的值 `llm.providers` 按规定计算。 当一个别名被设定而不是主名时( Name`GEMINI_API_KEY` 页:1 `GOOGLE_API_KEY`),别名被通过. 设置的可选提供者设置( E)`OPENAI_BASE_URL`, (中文(简体) ), `AWS_SESSION_TOKEN`)也通过. `PROVIDER_ENV` 联 合 国 `@cogitator-ai/config` 这是后面的表格
-   代码传递给 `requireEnv('NAME')` 下级 `src/`
-   变量 `.env.example` 设定
-   配置读取的变量 `loadConfig` 读取: `${VAR}` 文件的参考文献 `COGITATOR_*` 覆盖诸如 `COGITATOR_LLM_DEFAULT_MODEL`,因此应用程序解决了分析方式(在其中所取出的模式)的配置. 左边是 `COGITATOR_DEPLOY_*`,此机器的 Ollama URL 和 Compose 堆栈运行的服务 URL

当没有发现,但项目 `.env` 定义变量,飞行前失败而不是没有它们部署应用程序。 列出它所需要的内容 `deploy.secrets` (空列表无一部署).

从当前环境或项目中读取机密 `.env` 文档。 在飞行前对其进行检查,经过多克堆栈,然后与Fly.io一起进口 `fly secrets import --stage`。 。 。 .

### 超过部署的数据

SQLite 内存 (`memory.adapter: sqlite`)将其数据库目录保存在一卷上:取名为卷的多克克,或第一个部署时创建并挂载的飞行卷 `[mounts]`,目录也保存在图像之外,因此本地数据从不出船. 工程根中的数据库无法获取音量并获得警告, 移动到目录中, 如 `data/memory.db`飞行机器挂起一卷, 更多的故障飞行前.

### 当地奥拉马

当该项目的模型运行在本地Ollama上时,插头目标运行在app旁边(`services.ollama`,默认情况下). 每个角色都是靠自己看待的. 聊天角色是运行时间使用的每个 Ollama 模型: `llm.defaultModel`, (中文(简体) ), `context.summaryModel` 除非 `context.enabled` 假的, 设定的记忆阶段模型, `reflection.reflectionModel` 与 `reflection.enabled`, (中文(简体) ), `guardrails.model` 除非 `guardrails.enabled` 是虚假的,而且 `security.promptInjection.llmModel` 与 `classifier: llm`角色及其模型由部署得到的环境决定, `deploy.env` 列入`defaultModel: ${CHAT_MODEL:-ollama/qwen3:8b}` 拖动模型 `deploy.env.CHAT_MODEL` 名称),所以 `deploy.env.COGITATOR_OLLAMA_BASE_URL` 指着一个GPU盒子,就在那里保持聊天. 代码中的代理名的模型不在配置中,请在 `ollama.models`。嵌入式角色是 `memory.embedding` 与 `provider: ollama` (它的模型, `nomic-embed-text` (默认情况下). 奥拉马云模型(a) `:cloud` 标记,或没有 URL 的 API 密钥,这意味着 `https://ollama.com` as in the config schema)是聊天角色的一部分,从未被拉出. 当其 URL 指向此机时, 角色是本地的, 其 URL 指向 URL 之外 , 并保存 URL 及其 所跟踪的变量 `GPU_OLLAMA` 页:1 `baseUrl: ${GPU_OLLAMA}`与 `llm.defaultProvider: ollama` 而配置中没有模型(在代理代码中命名的模型),没有什么可拉动的,因此应用程序以警告到达了主机的奥拉马,除非 `ollama.models` 列出运行容器的模型。 一个模型名称 `ollama pull` 拒绝或读作一面旗帜,例如 `ollama/--insecure`,失败的飞行前.

编译文件获得一个 `ollama` 服务 `ollama/ollama` 带有模型的图像 `ollama-data` 体积、健康检查、一发 `ollama-pull` 第一次启动时拉动模型的服务:每个模型都是工作的一个参数,一个音量已经跳过,所以以后启动不需要网络. 应用等于二者. 本地聊天角色获得 `COGITATOR_OLLAMA_BASE_URL`, (中文(简体) ), `OLLAMA_BASE_URL`, (中文(简体) ), `OLLAMA_URL` 财务报告和审定财务报表 `OLLAMA_HOST` 指点 `http://ollama:11434`,也当其中之一被检测为具有本地主机值的秘密,以及一个在 `deploy.env` 或者说 `deploy.secrets` 留给你了。 第一次部署需要时间,只要下载, `cogitator deploy logs ollama-pull -f` 显示它,而下载失败会与任务最后一行一起失败部署。 与 `services.ollama: true` 没有一个模型运行在容器上, 分析员警告. `ollama.models` 替换检测到的列表, `ollama.gpu: true` 保留主机的NVIDIA GPU, `ollama.image` 运行另一个发布或 `ollama/ollama:rocm`。 。 。 .

嵌入服务读取其 URL `memory.embedding.baseUrl` 只有,所以部署时将显示在容器上的变量: `${OLLAMA_BASE_URL:-http://localhost:11434}`,或 `${OLLAMA_EMBEDDING_URL:-http://localhost:11434}` 当聊天模式使用另一个Ollama时. 变量获得整个 URL, 或只获得主机(`http://${EMBED_HOST:-localhost}:11434` 获得 `EMBED_HOST=ollama`),以给定目标 URL者为准,在两者都不给时,则被单独警告。 另一个提供者参考的设置的变量(`llm.providers.openai.baseUrl: ${OLLAMA_BASE_URL}/v1`)永远不会被重写,一个变量只有在没有移动保持远程的角色时才会被设定,所以GPU盒上的一个聊天模型在嵌入器运行在容器中时会保留它的URL,当嵌入器无法被到达时分析器会发出警告(一个字面的本地主机URL,或者远程聊天URL读取的变量).

与 `services.ollama: false` 本地角色到达主机的 Ollama: 编译文件地图 `host.docker.internal` 到主机并指向相同的变量,每个角色都保留自己本地URL的端口,一个警告会列出要拉在那里的模型. 键 `services` 您设定将检测到的换成一个, 所以 `services: { ollama: false }` 使 Redis 和 Postgres 从内存适配器中检测到。 在Linux上,Ollama必须听从超越本地主机(`OLLAMA_HOST=0.0.0.0 ollama serve`) (中文(简体) ). 已经指向另一台机器的 Ollama URL 正在通过。 其他目标警告,因为他们没有奥拉玛.

## 自动检测

| 什麽 | 来源 | 示例 |
| --- | --- | --- |
| 类型和服务器 | `package.json` 依赖关系 | `@cogitator-ai/express` - 快速服务器, `@cogitator-ai/channels` − 工人 |
| 图像/ 应用程序名称 | `package.json` `name` | `@acme/My Agent` → `my-agent` (倒计时) `cogitator-app`, (中文(简体) ), `deploy.app` 命名 Fly 应用程序 |
| 软件包管理器 | 锁定文件, `packageManager`, (中文(简体) ), `pnpm-workspace.yaml` | `pnpm-lock.yaml` → `pnpm install --frozen-lockfile`,亚伦 1 → `yarn install --frozen-lockfile`亚恩·贝里 `yarn install --immutable`, (中文(简体) ), `bun.lock` → `bun install`, (中文(简体) ), `package-lock.json` → `npm ci` |
| 安装文件 | 旁边的文件 `package.json` | `pnpm-workspace.yaml`, (中文(简体) ), `.npmrc`, (中文(简体) ), `patches/`, (中文(简体) ), `.yarnrc.yml`, (中文(简体) ), `.yarn/`, (中文(简体) ), `bunfig.toml` 在安装步骤前复制 |
| 运行时间 | 启动命令 Bun锁文件, `@cogitator-ai/tetsu` | `bun ...` 开始 —— `oven/bun:1-alpine` 图像, 否则 `node:24-alpine` (为Bun管理的节点应用程序添加了Bun) |
| 开始命令 | `scripts.start`,则 `main` | `node dist/index.js` → `CMD ["node","dist/index.js"]`,任何其他脚本 ~ `npm start` (单位:千美元)`yarn start`, (中文(简体) ), `bun run start`(中文(简体) ) |
| 构建步骤 | `tsconfig.json` + 键 `scripts.build` | 多阶段建设运行 `<pm> run build` |
| 服务 | 配置文件内存适配器 | `adapter: postgres` • 邮递服务 |
| 音量 | 配置文件 `memory.sqlite.path` | `./data/memory.db` 数量 `/app/data` |
| 所需机密 | 该模型的提供者, `requireEnv()`, (中文(简体) ), `.env.example` | `openai/gpt-6.1-sol` → `OPENAI_API_KEY`贝德罗克 `AWS_REGION` 和两个 AWS 键 |
| 奥巴马云 | 模式标签 `:cloud` 编号 : `-cloud` | `gpt-oss:120b-cloud` → `OLLAMA_API_KEY` |

飞行前先检查每个目标份额: `package.json` 存在(a) `cogitator wizard` 助理没有,它运行 `cogitator up` 或者说 `cogitator daemon start`,项目是服务器或工人 `start` 脚本不装入 `.env` 文件为 `--env-file` (单位:千美元)`.env` 远离图像, 使用 `--env-file-if-exists`发现了一些秘密 其他问题(无效配置, 无法解析) `package.json`,缺少开始脚本, `tsconfig.json` 无 `build` 脚本,一个没有已知健康路径的服务器, 本地 Ollama, Redis 或 Postgres on Fly, `instances > 1` 返回为 `plan.warnings`。 。 。 .

画面为生产建设分三个阶段. `base` 实值 `node:24-alpine`,或 `oven/bun:1-alpine` 当启动命令运行时 `bun`。 。 。 . `builder` 添加本地工具链( n)`python3`, (中文(简体) ), `make`, (中文(简体) ), `g++`),从锁文件中安装包管理器在BuildKit缓存挂载中的缓存,运行构建并去掉dev依赖. `runtime` 复制结果,作为图像的无特权用户运行(`node` 或者说 `bun`下 `tini`,因此,信号到达应用 和孩子进程 收获,并设定 `NODE_ENV=production`。服务器也会得到 `PORT`, (中文(简体) ), `EXPOSE` (单位:千美元) `HEALTHCHECK` 在健康之路上。 一个以 Bun 为软件包管理器的节点应用程序建立在节点图像上, Bun 复制到并且 `node-gyp` 已安装,因此本地依赖性如 `better-sqlite3` 编译. A 类 `start` 窗体脚本 `node [flags] dist/index.js` 成为 `CMD` 直接,没有它的 `--env-file` 旗帜:容器从部署中获得环境. `file:` 财务报告和审定财务报表 `link:` 在安装步骤前复制依赖性 。 在 Plug'n'Play (Yarn 默认链接器) 上的一个 Yarn Berry 工程将它的软件包档案安装到图像中 `.yarn/cache`中,只保留生产设备,并开始于装入的 PnP 解析器 `NODE_OPTIONS` (单位:千美元)`.pnp.cjs`,以及 `.pnp.loader.mjs` 用于ES模块).

## 部署目标

### 夹克

手工制品被写到 `.cogitator/`数字 : `Dockerfile`, (中文(简体) ), `.dockerignore`, (中文(简体) ), `Dockerfile.dockerignore` 财务报告和审定财务报表 `docker-compose.prod.yml`词根 `.dockerignore` 当项目无时创建, 所以 `.env` 财务报告和审定财务报表 `node_modules` 从不输入图像.

`deploy` 构建并标记图像( n)`<registry>/<image>:latest`与 BuildKit (英语:`DOCKER_BUILDKIT=1`,然后运行 `docker compose up -d` 用于应用加Redis、PostgreSQL和Ollama服务,它需要这些服务(健康方面,数据以所命名的量表示)。 每个键都出现在应用程序的"编译"中 `environment`(单位:千美元) `REDIS_URL` 编号 : `DATABASE_URL` 内 `env` 替换已捆绑的服务 URL, 并在 `secrets` 从您的环境中读取捆绑的 URL 后退。 应用程序容器必须持续运行几秒钟(`new DockerProvider({ startupCheckMs })`, 默认 8 秒 : 一个退出或重新启动失败的部署与它的最后一个日志行, 因此报告一个缺失的秘密而不是重启循环 。 结果 `url` 实值 `http://localhost:<port>` 对于服务器,没有端口的工人没有. `status` 报告是否 `app` 服务正在运行, `logsCommand` 正在建设 `docker compose logs` (单位:千美元)`--follow`, (中文(简体) ), `--tail`,100行默认, `--timestamps`一个服务, `destroy` 运行 `docker compose down` 并保持体积,其中的被拉动的模型.

飞行前检查: 安装了 Docker, 守护进程运行, 配置 v2 可用, BuildKit ()`docker buildx`),可用于多克文件的缓存挂载,注册证书(从多克配置,证书助手和存储处读取),秘密.

### 飞.io

生成 `.cogitator/fly.toml` (你自己的) `fly.toml` 从未覆盖) `[env]`, VM 大小从 `resources`页:1 `[mounts]` 音量,对于服务器来说,一个 HTTP 服务 `health` 财务报告和审定财务报表 `min_machines_running` 从 `instances` (机器自动停车和自动启动) 工人得不到支票 也不会被自动拦截 应用程序是 `deploy.app`,或者图像名称. `deploy` 需要时创建应用程序( e)`fly apps create --org <org>` 与 `deploy.org`及其数量 阶段 秘密 运行 `fly deploy --config .cogitator/fly.toml --dockerfile .cogitator/Dockerfile`缩放至 `instances`。对于服务器,结果列表 `https://<app>.fly.dev`、其健康URL和A2A代理卡(`/.well-known/agent.json`) (中文(简体) ). Fly在应用程序旁边没有Redis或Postgres:, `REDIS_URL` 编号 : `DATABASE_URL` 成为需要的秘密( 用 `fly redis create`, (中文(简体) ), `fly postgres create` 或任何托管服务). `status` 读取 `fly status`, (中文(简体) ), `logsCommand` 正在建设 `fly logs --app <app>` (单位:千美元)`--no-tail` 除非跟随,没有服务, `tail` 或者说 `timestamps`他不肯答应, `destroy` 运行 `fly apps destroy`. 飞行前检查:应用程序名称遵循了飞行规则(小写字母、数字和破折号,以字母或数字开头和结尾,最多63个字符)和 `deploy.org` 是一颗子弹, `flyctl` 已安装, `fly auth whoami`还有秘密 和谁一起工作 `flyctl` 或者说 `fly` 打开 `PATH`。 。 。 .

## 自定义提供者

```typescript
import {
  ArtifactGenerator,
  Deployer,
  ProjectAnalyzer,
  type DeployCommand,
  type DeployLogsOptions,
  type DeployProvider,
} from '@cogitator-ai/deploy';
import type {
  DeployConfig,
  DeployResult,
  DeployStatus,
  GeneratedArtifacts,
  PreflightResult,
} from '@cogitator-ai/types';

class KubernetesProvider implements DeployProvider {
  readonly name = 'kubernetes';

  async preflight(config: DeployConfig, projectDir: string): Promise<PreflightResult> {
    return { checks: [], passed: true };
  }
  async generate(config: DeployConfig, projectDir: string): Promise<GeneratedArtifacts> {
    const build = new ProjectAnalyzer().detectBuild(projectDir);
    return new ArtifactGenerator().generate(config, build);
  }
  async deploy(
    config: DeployConfig,
    artifacts: GeneratedArtifacts,
    projectDir: string
  ): Promise<DeployResult> {
    // write artifacts.files to artifacts.outputDir, apply manifests, ...
    return { success: true, url: 'https://agents.example.com' };
  }
  async status(config: DeployConfig, projectDir: string): Promise<DeployStatus> {
    return { running: true };
  }
  async destroy(config: DeployConfig, projectDir: string): Promise<void> {}
  async logsCommand(
    config: DeployConfig,
    projectDir: string,
    options: DeployLogsOptions
  ): Promise<DeployCommand> {
    return {
      command: 'kubectl',
      args: ['logs', 'deploy/agents', ...(options.follow ? ['-f'] : [])],
    };
  }
}

const deployer = new Deployer();
deployer.registerProvider(new KubernetesProvider());
await deployer.deploy({ projectDir: process.cwd(), target: 'kubernetes' });
```

`Deployer.deploy()` 运行飞行前,打电话给你的供应商 `generate(config, projectDir)` 将结果交给它 `deploy()` (与 `dryRun` 它停止之后 `generate()`) (中文(简体) ). 将文件写入磁盘由提供者决定 . `logsCommand` 可选的,并可以返回命令或承诺: `Deployer.logsCommand(target, config, projectDir, options)` 决定呼叫者与接通的终端一起运行的命令 `cogitator deploy logs` 已经 实例重用内置多克文件 : `ProjectAnalyzer.detectBuild(projectDir)` 报告 TypeScript 设置、软件包管理器、锁定文件、构建脚本并启动命令 `ArtifactGenerator` 需要帮助.

所有外部命令都是在没有 shell 的情况下执行的,因此带有空格和用户提供值的路径是逐字传递的.

## 建筑

```
ProjectAnalyzer  →  DeployProvider.generate  →  DeployProvider.deploy  →  Result
(detect config)     (Dockerfile, etc.)            (docker/fly)              (url, status)
```

## 另见

-   [部署软件包指南](https://cogitator.app/docs/deployment/deploy-package)
-   [Docker 部署](https://cogitator.app/docs/deployment/docker)
-   [CLI 参考](https://cogitator.app/docs/cli) —— 说 `cogitator deploy`

## 许可证

麻省理工学院

## 常见问题

### @cogitator-ai/deploy 是什么？

部署1个指挥员

### 如何安装 @cogitator-ai/deploy？

在项目目录运行 npm install @cogitator-ai/deploy，或使用 pnpm add / yarn add / bun add。

### @cogitator-ai/deploy 支持 TypeScript 吗？

支持。包内自带 TypeScript 类型声明（package\.json 声明了 types 入口），安装后即可获得类型提示，无需再安装 @types 包。

### @cogitator-ai/deploy 支持 ESM 还是 CommonJS？

以 ES Module 形式发布，推荐使用 import 引入。在 CommonJS 项目中，Node\.js 20\.19\+ / 22\.12\+ 可以直接 require\(\) 不含顶层 await 的 ES Module，更早的版本需要改用动态 import\(\)。

### @cogitator-ai/deploy 需要什么版本的 Node\.js？

package\.json 的 engines 字段要求 Node\.js \>=22\.12\.0。版本不符时 npm 默认只给出警告，开启 engine-strict 后会拒绝安装。

### @cogitator-ai/deploy 可以商用吗？

@cogitator-ai/deploy 使用 MIT 许可。宽松许可：允许商业使用、修改和再分发，通常只需在分发时保留原版权与许可声明。以上为概括，不构成法律意见，请以许可原文为准。

### @cogitator-ai/deploy 的下载量有多少？

根据 npm 官方下载统计，@cogitator-ai/deploy 在 2026/10/11 – 2026/11/09 这 30 天内被下载 10,531 次，日均约 351 次。下载量会把 CI 构建、镜像同步和作为其他包依赖的安装一并计入，适合横向比较热度，不能直接等同于使用人数。

### @cogitator-ai/deploy 还在维护吗？

最新版本 0\.7\.18 发布于 2026/10/29（12 天前）；至今共发布 79 个版本，其中过去 12 个月发布了 79 个；首次发布于 2026/02/20。发布频率只是参考信号：功能稳定的工具可能很少需要更新，建议结合源码仓库的 issue 和提交记录判断。