aigate
自托管AI平台，一条命令启动
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：aigate。 它的用途是：自托管AI平台，一条命令启动 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/aigate/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
'帮我在服务器上部署aigate平台，并启用Ollama和浏览器自动化功能'，它会自动拉取最新镜像、修改.env文件启用OLLAMA_ENABLED=true和STEALTH_BROWSER_ENABLED=true，然后执行docker-compose up -d启动服务。之后你可以通过curl http://localhost:4000/v1/chat/completions -H 'Authorization: Bearer $AIGATE_TOKEN' 来调用任何已配置的模型。
介绍
这个Skill解决了自建AI服务时需要集成多个模型提供商、工具和服务（如浏览器、邮件、代码执行）的痛点。在实际开发中，开发者经常需要分别配置Ollama、OpenAI代理、MCP工具、网页搜索等，费时费力；而aigate通过一个docker-compose命令将所有能力聚合到一个OpenAI兼容端点，省去大量重复配置。
使用方式很简单，你只需要在服务器上执行docker-compose up，然后等待容器启动。之后就可以通过http://localhost:4000的OpenAI兼容API来调用所有集成的模型和服务，只需一个Bearer Token即可自动路由到Groq、Ollama、Anthropic、OpenAI等后端，还能使用MCP工具、网页搜索、代码执行等功能。所有额外服务通过.env文件开启，核心组件（nginx、LiteLLM、PostgreSQL、Redis）始终运行。
它非常适合需要自托管AI基础设施的团队或个人，尤其是那些已经拥有多个模型账号但不想手动切换的用户。运维工程师可以用它快速搭建内部AI网关，后端开发可以统一调用不同模型而不改代码，全栈开发者则可直接利用内置的浏览器自动化、邮件发送、代码沙箱等能力来构建复杂应用。
建议在部署时使用独立的Docker主机，并确保网络能访问外网以拉取模型。需要注意的是，这个平台集成了高权限操作（浏览器自动化、代码执行、邮件发送），AIGATE_TOKEN等同于root权限，切勿将token暴露给不受信任的客户端。首次启动可能需要较长时间下载镜像，建议配置NVIDIA Docker以支持GPU加速的推理后端。
常见问题
如何启用GPU加速？
在docker-compose.yml中取消注释GPU相关配置，并确保宿主机已安装NVIDIA Container Toolkit，然后设置环境变量`ENABLE_GPU=true`。
aigate支持哪些模型提供商？
支持Groq、Cerebras、OpenRouter、HuggingFace、Mistral、Cohere、Ollama、vLLM、llama.cpp、Anthropic、OpenAI等，通过LiteLLM自动路由。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/aigate/raw/index.md 读取 aigate 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/aigate/raw/index.md（查看排版版本）