零命令行，10 分钟在 NAS 自托管多用户 AI 助手：Octop 飞牛部署完整指南

【免费下载链接】OctopA smarter, self-hosted AI assistant — multi-user, multi-agent.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/oct/Octop

Octop 是腾讯开源的多用户、多智能体自托管 AI 助手。装好后可与它聊天、为不同任务创建专家智能体、接入 IM 渠道、运行定时任务，数据全部留在你自己的 NAS。本文用官方 .fpk 包，在飞牛应用中心完成 Octop 的 fnOS 部署与模型配置，全程点选，不用命令行。

为什么值得放进 NAS

NAS 本身就是常开设备，AI 助手放进去就不用手动开机；对话、记忆、知识库都写在数据共享目录里，隐私可控。Web 控制台、CLI、IM 渠道、定时任务合在一个进程里，不用自己搭多套组件。

准备工作与安装包选型

先确认 3 件事：

1. NAS 能正常联网，Docker 版首次启动必须能访问ghcr.io拉镜像
2. 飞牛是否装了 Docker——这决定你下哪个包
3. 你的 CPU 架构是 x86_64 还是 ARM，本地版安装包按架构区分

官方提供 3 款 .fpk 包：

装了 Docker 就选 Docker 版（x86/ARM 通用）；不装 Docker 按 CPU 架构选对应本地版，架构必须对上。

阶段一：安装 .fpk 并创建管理员账号

应用中心手动安装 .fpk

打开飞牛「应用中心 → 设置 → 手动安装应用」，选中你下载的 .fpk 文件确认安装。装完桌面出现 Octop 图标，应用自动进入安装向导。

安装向导的管理员账号表单

向导只有一步关键表单（字段定义见 fnos/docker/wizard/install）：

密码不符合规则会被向导当场拦下，不会装到一半才失败。

阶段二：等「运行中」再打开控制台

两种部署方式的地址与端口

装完别急着开浏览器：Docker 版首次启动要拉取与本包同版本的ghcr.io/tencentcloud/octop镜像，通常 1-3 分钟；本地版没有这一步。应用中心显示「运行中」后，按下表访问：

进入后用向导里设置的用户名（或邮箱）加密码登录：

阶段三：配置模型开始对话

设置 → 模型 配置流程

模型是装完必配的一环，入口在「设置 → 模型」：

必须记牢：关键配置

配置项	说明	可改
服务端口	Docker 版 8088、本地版 8089，写死在应用清单（见 fnos/docker/manifest、fnos/native/manifest）	否
数据目录	飞牛 /> 定时任务：新建一条「每天早上 9 点查天气并推送简报」，确认任务列表出现该条目 常见问题 1. Docker 版首次启动长时间不「运行中」 原因：正在从ghcr.io拉镜像，1-3 分钟属正常；超过则大概率网络不通 处理：检查 NAS 能否访问ghcr.io，必要时走代理；之后的重启不会重拉 2. 管理员密码忘了 原因：密码改在网页端时备份文件不会更新，容易记混 处理：优先用最近一次网页密码登录；实在找不到就进数据目录看octop-login.txt，或在应用「设置」窗口直接改密 3. 本地版安装或启动时报错 原因：包内扩展与 CPU 架构绑定，装到不匹配的架构上必挂 处理：核对 NAS CPU 架构，x86 用native、ARM 用native-arm64，重新下对应包 4. 升级后账号密码会变吗 原因：升级向导不改动网页密码（见 fnos/README.md 中的向导说明） 处理：升级后用原账号登录即可，数据目录不受影响 继续深入 fnos/README.md：飞牛安装完整说明，含卸载、升级向导与 CLI 命令清单 docs/user-guide.md：模型、IM 渠道、远程桌面等功能的使用指南 docs/configuration.md：服务器行为与环境变量配置参考 docs/architecture.md：单进程架构与模块分层说明 scripts/build-fpk.sh：本地构建 .fpk 的打包脚本 【免费下载链接】OctopA smarter, self-hosted AI assistant — multi-user, multi-agent.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/oct/Octop 创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 SEO优化 网站运营 关键词排名 推广干货 返回列表 RELATED READING 延伸阅读 更多一线实战笔记与深度复盘，助您持续精进 端侧8B实测与优化：Llama-3.1-8B_rai_1.8.0_npu_4K在Ryzen AI上的性能调优与常见问题排错 【免费下载链接】Llama-3.1-8B_rai_1.8.0_npu_4K 项目地址： https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/amd/Llama-3.1-8B_rai_1.8.0_npu_4K 点击查看 免费下载 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