# Honcho（plastic-labs/honcho、エージェント用の記憶サーバー）。下書き：まだ一度も起動していない。
# 本家の docker-compose.yml.example から、同梱の database（pgvector）・redis・mcp を外し、
# DB は postgresql-docker の共有 PostgreSQL（external network `postgresql`、ホスト名 `postgresql`）に繋ぐ。
# イメージは ./honcho（git clone 済み。コミットは README に記録）から build する。
# 本家リポジトリは改変しない（patches/0001 は当てない。ヘッダは本家の provider_params で付ける）。
name: honcho

x-honcho-env: &honcho-env
  # 共有 PostgreSQL の中の honcho データベース（作成は README の手順。vector は事前に入れておく）
  DB_CONNECTION_URI: postgresql+psycopg://${HONCHO_DB_USER:-honcho}:${HONCHO_DB_PASSWORD:?.env に HONCHO_DB_PASSWORD を書く}@postgresql:5432/${HONCHO_DB_NAME:-honcho}
  # キャッシュ（redis）は使わない＝本家の既定どおり無効
  CACHE_ENABLED: "false"
  LOG_LEVEL: ${HONCHO_LOG_LEVEL:-INFO}
  AUTH_USE_AUTH: ${HONCHO_AUTH_USE_AUTH:-false}
  AUTH_JWT_SECRET: ${HONCHO_AUTH_JWT_SECRET:-}

  # --- LLM：OpenCode Go に直結（LiteLLM は挟まない）。9 つのモジュールすべてに同じ設定を置く ---
  # 鍵は OPENCODE_API_KEY の 1 つだけ。各モジュールの API_KEY_ENV でその名前を指す
  # （LLM_OPENAI_API_KEY は使わない）。ベース URL は SDK が /chat/completions を足す手前まで。
  # User-Agent と x-opencode-session（OpenCode Go が外のクライアントに求める）は、本家の
  # ModelOverrideSettings.provider_params.extra_headers で各モジュールに付ける（src/config.py。パッチ不要）。
  OPENCODE_API_KEY: ${OPENCODE_API_KEY:?.env に OPENCODE_API_KEY を書く}

  DERIVER_MODEL_CONFIG__TRANSPORT: openai
  DERIVER_MODEL_CONFIG__MODEL: &llm-model ${HONCHO_LLM_MODEL:-deepseek-v4.1-flash}
  DERIVER_MODEL_CONFIG__OVERRIDES__BASE_URL: &llm-url ${HONCHO_LLM_BASE_URL:-https://opencode.ai/inference/go/openai/v1}
  DERIVER_MODEL_CONFIG__OVERRIDES__API_KEY_ENV: OPENCODE_API_KEY
  DERIVER_MODEL_CONFIG__OVERRIDES__PROVIDER_PARAMS: &llm-params ${HONCHO_LLM_PROVIDER_PARAMS:-{"extra_headers":{"User-Agent":"honcho-nilkani06/1.0","x-opencode-session":"honcho-nilkani06"}}}
  SUMMARY_MODEL_CONFIG__TRANSPORT: openai
  SUMMARY_MODEL_CONFIG__MODEL: *llm-model
  SUMMARY_MODEL_CONFIG__OVERRIDES__BASE_URL: *llm-url
  SUMMARY_MODEL_CONFIG__OVERRIDES__API_KEY_ENV: OPENCODE_API_KEY
  SUMMARY_MODEL_CONFIG__OVERRIDES__PROVIDER_PARAMS: *llm-params
  DREAM_DEDUCTION_MODEL_CONFIG__TRANSPORT: openai
  DREAM_DEDUCTION_MODEL_CONFIG__MODEL: *llm-model
  DREAM_DEDUCTION_MODEL_CONFIG__OVERRIDES__BASE_URL: *llm-url
  DREAM_DEDUCTION_MODEL_CONFIG__OVERRIDES__API_KEY_ENV: OPENCODE_API_KEY
  DREAM_DEDUCTION_MODEL_CONFIG__OVERRIDES__PROVIDER_PARAMS: *llm-params
  DREAM_INDUCTION_MODEL_CONFIG__TRANSPORT: openai
  DREAM_INDUCTION_MODEL_CONFIG__MODEL: *llm-model
  DREAM_INDUCTION_MODEL_CONFIG__OVERRIDES__BASE_URL: *llm-url
  DREAM_INDUCTION_MODEL_CONFIG__OVERRIDES__API_KEY_ENV: OPENCODE_API_KEY
  DREAM_INDUCTION_MODEL_CONFIG__OVERRIDES__PROVIDER_PARAMS: *llm-params
  DIALECTIC_LEVELS__minimal__MODEL_CONFIG__TRANSPORT: openai
  DIALECTIC_LEVELS__minimal__MODEL_CONFIG__MODEL: *llm-model
  DIALECTIC_LEVELS__minimal__MODEL_CONFIG__OVERRIDES__BASE_URL: *llm-url
  DIALECTIC_LEVELS__minimal__MODEL_CONFIG__OVERRIDES__API_KEY_ENV: OPENCODE_API_KEY
  DIALECTIC_LEVELS__minimal__MODEL_CONFIG__OVERRIDES__PROVIDER_PARAMS: *llm-params
  DIALECTIC_LEVELS__low__MODEL_CONFIG__TRANSPORT: openai
  DIALECTIC_LEVELS__low__MODEL_CONFIG__MODEL: *llm-model
  DIALECTIC_LEVELS__low__MODEL_CONFIG__OVERRIDES__BASE_URL: *llm-url
  DIALECTIC_LEVELS__low__MODEL_CONFIG__OVERRIDES__API_KEY_ENV: OPENCODE_API_KEY
  DIALECTIC_LEVELS__low__MODEL_CONFIG__OVERRIDES__PROVIDER_PARAMS: *llm-params
  DIALECTIC_LEVELS__medium__MODEL_CONFIG__TRANSPORT: openai
  DIALECTIC_LEVELS__medium__MODEL_CONFIG__MODEL: *llm-model
  DIALECTIC_LEVELS__medium__MODEL_CONFIG__OVERRIDES__BASE_URL: *llm-url
  DIALECTIC_LEVELS__medium__MODEL_CONFIG__OVERRIDES__API_KEY_ENV: OPENCODE_API_KEY
  DIALECTIC_LEVELS__medium__MODEL_CONFIG__OVERRIDES__PROVIDER_PARAMS: *llm-params
  DIALECTIC_LEVELS__high__MODEL_CONFIG__TRANSPORT: openai
  DIALECTIC_LEVELS__high__MODEL_CONFIG__MODEL: *llm-model
  DIALECTIC_LEVELS__high__MODEL_CONFIG__OVERRIDES__BASE_URL: *llm-url
  DIALECTIC_LEVELS__high__MODEL_CONFIG__OVERRIDES__API_KEY_ENV: OPENCODE_API_KEY
  DIALECTIC_LEVELS__high__MODEL_CONFIG__OVERRIDES__PROVIDER_PARAMS: *llm-params
  DIALECTIC_LEVELS__max__MODEL_CONFIG__TRANSPORT: openai
  DIALECTIC_LEVELS__max__MODEL_CONFIG__MODEL: *llm-model
  DIALECTIC_LEVELS__max__MODEL_CONFIG__OVERRIDES__BASE_URL: *llm-url
  DIALECTIC_LEVELS__max__MODEL_CONFIG__OVERRIDES__API_KEY_ENV: OPENCODE_API_KEY
  DIALECTIC_LEVELS__max__MODEL_CONFIG__OVERRIDES__PROVIDER_PARAMS: *llm-params

  # --- 埋め込み：OpenAI 互換の口が必須（コンテナ内で完結する選択肢は Honcho に無い）。人間の判断待ち ---
  # 既定の次元は 1536。モデルの次元に合わせて VECTOR_DIMENSIONS を決める。DB 作成後に変えると列の型が変わる（README）。
  # transport=openai は API キーが空だと起動を拒む。ollama など鍵を見ない口なら埋め草でよい。
  EMBEDDING_MODEL_CONFIG__TRANSPORT: openai
  EMBEDDING_MODEL_CONFIG__MODEL: ${HONCHO_EMBEDDING_MODEL:?.env に HONCHO_EMBEDDING_MODEL を書く（README の「人間の判断」）}
  EMBEDDING_MODEL_CONFIG__OVERRIDES__BASE_URL: ${HONCHO_EMBEDDING_BASE_URL:?.env に HONCHO_EMBEDDING_BASE_URL を書く}
  EMBEDDING_MODEL_CONFIG__OVERRIDES__API_KEY: ${HONCHO_EMBEDDING_API_KEY:-none}
  EMBEDDING_VECTOR_DIMENSIONS: ${HONCHO_EMBEDDING_DIMENSIONS:-1536}
  EMBEDDING_MODEL_CONFIG__MAX_BATCH_SIZE: ${HONCHO_EMBEDDING_BATCH_SIZE:-16}
  # 1つの入力の上限（Honcho は tiktoken で数えて切ってから送る。本家の既定 8192）。llama-embed（bge-m3）は 8192 トークンを超えると
  # HTTP 500 を返し、切り詰めない。tiktoken と bge-m3 のトークナイザーでは数が違うので、余裕を見て 7000 に下げる
  EMBEDDING_MAX_INPUT_TOKENS: ${HONCHO_EMBEDDING_MAX_INPUT_TOKENS:-7000}

services:
  # API サーバー。起動時に docker/entrypoint.sh が scripts/provision_db.py（alembic のマイグレーション）を走らせてから fastapi を起こす
  api:
    build:
      context: ./honcho
      dockerfile: Dockerfile
    image: honcho-local:${HONCHO_IMAGE_TAG:-dev}
    container_name: honcho-api
    restart: unless-stopped
    entrypoint: ["sh", "docker/entrypoint.sh"]
    ports:
      - "127.0.0.1:18000:8000"  # ホスト側は 18000（Hindsight の 18888 と衝突しない）
    environment:
      <<: *honcho-env
    healthcheck:
      test: ["CMD", "/app/.venv/bin/python", "-c", "import urllib.request; urllib.request.urlopen('http://localhost:8000/health', timeout=2).read()"]
      interval: 10s
      timeout: 5s
      retries: 5
      start_period: 60s
    networks:
      - postgresql
      - llama
      - default
    mem_limit: 1g

  # deriver＝バックグラウンドの記憶抽出ワーカー（メッセージ→観察の生成）。マイグレーション済みの api を待つ
  deriver:
    image: honcho-local:${HONCHO_IMAGE_TAG:-dev}
    container_name: honcho-deriver
    restart: unless-stopped
    entrypoint: ["/app/.venv/bin/python", "-m", "src.deriver"]
    depends_on:
      api:
        condition: service_healthy
    environment:
      <<: *honcho-env
    networks:
      - postgresql
      - llama
      - default
    mem_limit: 1g

networks:
  postgresql:
    external: true
  # 埋め込み（bge-m3）は llama-docker の共有埋め込みサーバー（ホスト名 `llama-embed`）。2026-10-30 に ollama-docker の ollama から切り替えた
  llama:
    external: true