AI浏览器 Docker部署教程｜附配置文件

随着大模型能力的不断增强，“AI浏览器”逐渐成为很多开发者和效率工具爱好者关注的方向。它不再只是一个普通网页浏览器，而是可以结合大语言模型完成网页理解、信息检索、表单填写、页面摘要、自动点击、任务执行等操作的智能浏览环境。

对于个人用户来说，在本地或服务器上部署一个 AI 浏览器，可以用于资料收集、网页自动化、内容整理、内部系统辅助操作等场景；对于团队来说，则可以将其作为统一的自动化浏览入口，结合私有模型或 API 模型来完成半自动化工作流。

本文将介绍一种基于 Docker / Docker Compose 的 AI 浏览器部署方案，并提供完整配置文件示例，方便你快速搭建、迁移和维护。

一、什么是 AI 浏览器？

本文所说的 AI 浏览器，并不是某个特定厂商的浏览器产品，而是一类结合了以下能力的应用形态：

1. 浏览器环境

   • 通常基于 Chromium、Chrome 或 Playwright；
   • 支持网页打开、点击、输入、滚动、截图等操作。

2. 大模型能力

   • 支持 OpenAI、DeepSeek、通义千问、智谱、Ollama 等模型；
   • 可以理解网页内容，并根据用户指令制定操作步骤。

3. 自动化执行能力

   • 可以自动访问网站；
   • 可以填写表单、搜索信息、提取内容；
   • 可以执行多步骤浏览任务。

4. 可视化界面

   • 提供 Web UI；
   • 用户可以通过网页输入任务；
   • 可以查看浏览器执行过程和结果。

通过 Docker 部署 AI 浏览器的好处在于：环境隔离、安装简单、便于迁移、便于升级，也更适合部署在服务器或 NAS 上长期运行。

二、适用场景

AI 浏览器适合以下场景：

• 自动搜索并整理资料；
• 对网页内容进行总结；
• 自动访问多个页面并提取信息；
• 辅助填写固定格式表单；
• 自动化测试简单网页流程；
• 内部后台信息查询；
• 搭配私有大模型构建企业内部智能浏览助手；
• 在远程服务器上运行可视化浏览器环境。

不过需要注意，AI 浏览器并不适合用于绕过验证码、批量爬取受限数据、攻击网站或违反网站服务条款的行为。部署和使用时应遵守法律法规及目标网站规则。

三、部署前准备

本文示例环境如下：

如果你只是本地测试，也可以在 Windows、macOS 上使用 Docker Desktop。

四、安装 Docker 与 Docker Compose

如果你的服务器尚未安装 Docker，可以使用以下方式安装。

1. Ubuntu / Debian 安装 Docker

sudo apt update
sudo apt install -y ca-certificates curl gnupg lsb-release

添加 Docker 官方 GPG key：

sudo install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | \
sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.gpg

添加 Docker 软件源：

echo \
"deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.gpg] \
https://download.docker.com/linux/ubuntu \
$(lsb_release -cs) stable" | \
sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null

安装 Docker：

sudo apt update
sudo apt install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-compose-plugin

检查版本：

docker version
docker compose version

启动 Docker：

sudo systemctl enable docker
sudo systemctl start docker

五、创建部署目录

建议将 AI 浏览器相关文件统一放在 /opt/ai-browser 目录下：

sudo mkdir -p /opt/ai-browser
cd /opt/ai-browser

创建几个常用目录：

sudo mkdir -p data logs downloads config

目录说明：

六、Docker Compose 部署方案说明

本文采用一个相对通用的 AI 浏览器部署结构：

• ai-browser：AI 浏览器 Web 服务；
• browser：远程 Chromium 浏览器服务；
• redis：可选任务队列或缓存服务；
• ollama：可选本地大模型服务。

如果你使用的是 OpenAI、DeepSeek、通义千问等云端 API，可以不启用 Ollama；如果希望完全本地化运行，则可以搭配 Ollama 部署本地模型。

七、配置环境变量文件

在 /opt/ai-browser 目录下创建 .env 文件：

vim .env

写入以下内容：

# =========================
# 基础配置
# =========================

TZ=Asia/Shanghai

# AI浏览器 Web UI 端口
AI_BROWSER_PORT=7788

# 浏览器调试端口
CHROME_DEBUG_PORT=9222

# noVNC 可视化浏览器端口
NOVNC_PORT=6080

# =========================
# 模型配置
# =========================

# 可选值：openai、deepseek、qwen、ollama
LLM_PROVIDER=openai

# OpenAI 示例
OPENAI_API_KEY=sk-your-openai-api-key
OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
OPENAI_MODEL=gpt-4o-mini

# DeepSeek 示例
DEEPSEEK_API_KEY=sk-your-deepseek-api-key
DEEPSEEK_BASE_URL=https://api.deepseek.com
DEEPSEEK_MODEL=deepseek-chat

# 通义千问兼容 OpenAI API 示例
QWEN_API_KEY=your-qwen-api-key
QWEN_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
QWEN_MODEL=qwen-plus

# Ollama 本地模型示例
OLLAMA_BASE_URL=http://ollama:11434
OLLAMA_MODEL=qwen2.5:7b

# =========================
# 浏览器配置
# =========================

BROWSER_HEADLESS=false
BROWSER_REMOTE_URL=http://browser:9222
BROWSER_DOWNLOAD_DIR=/downloads

# =========================
# 安全配置
# =========================

# Web UI 登录账号密码，建议修改
WEB_USERNAME=admin
WEB_PASSWORD=change-this-password

# 是否允许注册
ENABLE_REGISTER=false

# =========================
# 任务配置
# =========================

MAX_TASK_STEPS=30
TASK_TIMEOUT=300

保存后退出。

注意：
.env 中包含 API Key 和登录密码，不建议提交到 Git 仓库，也不要直接公开分享。

八、编写 docker-compose.yml

在 /opt/ai-browser 目录下创建 docker-compose.yml：

vim docker-compose.yml

写入以下配置：

version: "3.9"

services:
  ai-browser:
    image: ghcr.io/example/ai-browser:latest
    container_name: ai-browser
    restart: unless-stopped
    depends_on:
      - browser
      - redis
    ports:
      - "${AI_BROWSER_PORT}:7788"
    env_file:
      - .env
    environment:
      TZ: ${TZ}
      LLM_PROVIDER: ${LLM_PROVIDER}

      OPENAI_API_KEY: ${OPENAI_API_KEY}
      OPENAI_BASE_URL: ${OPENAI_BASE_URL}
      OPENAI_MODEL: ${OPENAI_MODEL}

      DEEPSEEK_API_KEY: ${DEEPSEEK_API_KEY}
      DEEPSEEK_BASE_URL: ${DEEPSEEK_BASE_URL}
      DEEPSEEK_MODEL: ${DEEPSEEK_MODEL}

      QWEN_API_KEY: ${QWEN_API_KEY}
      QWEN_BASE_URL: ${QWEN_BASE_URL}
      QWEN_MODEL: ${QWEN_MODEL}

      OLLAMA_BASE_URL: ${OLLAMA_BASE_URL}
      OLLAMA_MODEL: ${OLLAMA_MODEL}

      BROWSER_REMOTE_URL: ${BROWSER_REMOTE_URL}
      BROWSER_DOWNLOAD_DIR: ${BROWSER_DOWNLOAD_DIR}

      WEB_USERNAME: ${WEB_USERNAME}
      WEB_PASSWORD: ${WEB_PASSWORD}
      ENABLE_REGISTER: ${ENABLE_REGISTER}

      MAX_TASK_STEPS: ${MAX_TASK_STEPS}
      TASK_TIMEOUT: ${TASK_TIMEOUT}

      REDIS_URL: redis://redis:6379/0
    volumes:
      - ./data:/app/data
      - ./logs:/app/logs
      - ./downloads:/downloads
      - ./config:/app/config
    networks:
      - ai-browser-net

  browser:
    image: browserless/chrome:latest
    container_name: ai-browser-chrome
    restart: unless-stopped
    shm_size: "2gb"
    ports:
      - "${CHROME_DEBUG_PORT}:3000"
    environment:
      TZ: ${TZ}
      MAX_CONCURRENT_SESSIONS: 5
      CONNECTION_TIMEOUT: 300000
      DEFAULT_BLOCK_ADS: "true"
      ENABLE_DEBUGGER: "true"
      PREBOOT_CHROME: "true"
      KEEP_ALIVE: "true"
      CHROME_REFRESH_TIME: 3600000
    volumes:
      - ./downloads:/downloads
    networks:
      - ai-browser-net

  novnc:
    image: kasmweb/chrome:1.15.0
    container_name: ai-browser-novnc
    restart: unless-stopped
    shm_size: "2gb"
    ports:
      - "${NOVNC_PORT}:6901"
    environment:
      VNC_PW: "change-vnc-password"
      TZ: ${TZ}
    volumes:
      - ./downloads:/home/kasm-user/Downloads
    networks:
      - ai-browser-net

  redis:
    image: redis:7-alpine
    container_name: ai-browser-redis
    restart: unless-stopped
    command: redis-server --appendonly yes
    volumes:
      - ./data/redis:/data
    networks:
      - ai-browser-net

  ollama:
    image: ollama/ollama:latest
    container_name: ai-browser-ollama
    restart: unless-stopped
    profiles:
      - local-llm
    ports:
      - "11434:11434"
    volumes:
      - ./data/ollama:/root/.ollama
    networks:
      - ai-browser-net

networks:
  ai-browser-net:
    driver: bridge

九、关于镜像的说明

上面的 ghcr.io/example/ai-browser:latest 是示例镜像名称。实际部署时，你需要替换为你使用的 AI 浏览器项目镜像，例如：

image: your-registry/your-ai-browser:latest

如果你使用的项目没有提供官方镜像，也可以自己编写 Dockerfile 构建。

下面提供一个通用的 Python + Playwright 类型 AI 浏览器 Dockerfile 示例。

十、可选：自定义 Dockerfile

如果你的 AI 浏览器项目是 Python 应用，可以在项目目录中创建 Dockerfile：

FROM python:3.11-slim

ENV PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1
ENV PYTHONUNBUFFERED=1
ENV TZ=Asia/Shanghai

WORKDIR /app

RUN apt-get update && apt-get install -y \
    curl \
    wget \
    git \
    fonts-noto-cjk \
    fonts-wqy-zenhei \
    libnss3 \
    libatk-bridge2.0-0 \
    libx11-xcb1 \
    libxcomposite1 \
    libxdamage1 \
    libxrandr2 \
    libgbm1 \
    libasound2 \
    libxss1 \
    libgtk-3-0 \
    libdrm2 \
    libxshmfence1 \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

COPY requirements.txt /app/requirements.txt

RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

RUN playwright install chromium

COPY . /app

EXPOSE 7788

CMD ["python", "app.py"]

如果你的项目使用 FastAPI，可以将启动命令改成：

CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "7788"]

然后构建镜像：

docker build -t local/ai-browser:latest .

接着将 docker-compose.yml 中的镜像改为：

image: local/ai-browser:latest

十一、启动 AI 浏览器

进入部署目录：

cd /opt/ai-browser

启动服务：

docker compose up -d

查看容器状态：

docker compose ps

正常情况下，你会看到类似输出：

NAME                 STATUS
ai-browser           Up
ai-browser-chrome    Up
ai-browser-novnc     Up
ai-browser-redis     Up

查看日志：

docker compose logs -f ai-browser

如果日志中没有明显报错，说明服务已经启动成功。

十二、访问 Web UI

假设你的服务器 IP 是：

192.168.1.100

那么可以访问：

http://192.168.1.100:7788

默认登录信息来自 .env：

用户名：admin
密码：change-this-password

请首次登录后及时修改密码，或者直接在 .env 文件中修改：

WEB_USERNAME=admin
WEB_PASSWORD=your-strong-password

修改后重启：

docker compose restart ai-browser

十三、访问可视化浏览器 noVNC

如果你启用了 novnc 服务，可以访问：

https://服务器IP:6080

或者：

http://服务器IP:6080

具体协议取决于镜像实现。部分 Kasm 镜像默认使用 HTTPS。

默认 VNC 密码来自 docker-compose.yml：

VNC_PW: "change-vnc-password"

建议修改为高强度密码，例如：

VNC_PW: "A-very-strong-vnc-password"

修改后重启：

docker compose restart novnc

十四、配置不同模型供应商

AI 浏览器能否稳定运行，很大程度取决于模型能力、上下文长度、工具调用效果和响应速度。下面介绍几种常见配置。

1. 使用 OpenAI

修改 .env：

LLM_PROVIDER=openai
OPENAI_API_KEY=sk-your-openai-api-key
OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
OPENAI_MODEL=gpt-4o-mini

重启服务：

docker compose restart ai-browser

适合场景：

• 网页理解；
• 多步骤任务；
• 表格信息提取；
• 内容总结；
• 复杂推理。

2. 使用 DeepSeek

修改 .env：

LLM_PROVIDER=deepseek
DEEPSEEK_API_KEY=sk-your-deepseek-api-key
DEEPSEEK_BASE_URL=https://api.deepseek.com
DEEPSEEK_MODEL=deepseek-chat

重启服务：

docker compose restart ai-browser

适合场景：

• 中文内容处理；
• 资料总结；
• 低成本任务执行；
• 内部知识查询辅助。

3. 使用通义千问兼容模式

修改 .env：

LLM_PROVIDER=qwen
QWEN_API_KEY=your-qwen-api-key
QWEN_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
QWEN_MODEL=qwen-plus

重启：

docker compose restart ai-browser

4. 使用 Ollama 本地模型

如果你希望使用本地模型，可以启用 ollama profile：

docker compose --profile local-llm up -d

下载模型，例如：

docker exec -it ai-browser-ollama ollama pull qwen2.5:7b

修改 .env：

LLM_PROVIDER=ollama
OLLAMA_BASE_URL=http://ollama:11434
OLLAMA_MODEL=qwen2.5:7b

重启 AI 浏览器：

docker compose restart ai-browser

本地模型优点：

• 数据不出本地或内网；
• 不依赖第三方 API；
• 长期使用成本更可控。

缺点：

• 需要更高硬件配置；
• 小模型在复杂网页自动化任务上的稳定性可能不如云端大模型；
• 推理速度取决于 CPU/GPU 性能。

十五、常见任务示例

部署完成后，你可以在 Web UI 中输入类似任务：

打开百度，搜索“Docker Compose 教程”，总结搜索结果前五条的主要内容。

或者：

访问指定网站，阅读首页内容，并用中文总结这个网站提供了哪些服务。

再比如：

打开一个技术博客页面，提取文章标题、发布时间、作者和主要观点，整理成 Markdown 表格。

对于复杂任务，建议拆分成多个小任务。AI 浏览器虽然可以自动执行多步骤操作，但它仍然可能受到页面结构、弹窗、验证码、登录状态、网络延迟等因素影响。

十六、反向代理配置

如果你希望通过域名访问 AI 浏览器，可以使用 Nginx 进行反向代理。

假设域名为：

ai-browser.example.com

创建 Nginx 配置：

server {
    listen 80;
    server_name ai-browser.example.com;

    client_max_body_size 100M;

    location / {
        proxy_pass http://127.0.0.1:7788;
        proxy_http_version 1.1;

        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
        proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;

        proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
        proxy_set_header Connection "upgrade";

        proxy_read_timeout 300s;
        proxy_send_timeout 300s;
    }
}

启用配置并重载：

sudo nginx -t
sudo systemctl reload nginx

如果需要 HTTPS，可以使用 Certbot：

sudo apt install -y certbot python3-certbot-nginx
sudo certbot --nginx -d ai-browser.example.com

十七、安全建议

AI 浏览器具备网页访问和自动操作能力，因此安全配置非常重要。

1. 不要裸奔暴露公网

如果必须公网访问，请至少配置：

• 强密码；
• HTTPS；
• IP 白名单；
• 反向代理认证；
• 防火墙限制；
• 禁用注册功能。

2. API Key 不要写入镜像

API Key 应放在 .env 文件中，通过环境变量传入容器，不要写死在代码或 Dockerfile 中。

3. 控制浏览器访问范围

如果部署在企业内网，建议限制容器可访问的网络范围，避免 AI 浏览器误访问敏感系统。

4. 定期更新镜像

更新镜像：

docker compose pull
docker compose up -d

清理旧镜像：

docker image prune -f

5. 定期备份数据

建议备份：

/opt/ai-browser/data
/opt/ai-browser/config
/opt/ai-browser/.env
/opt/ai-browser/docker-compose.yml

备份命令示例：

tar -czvf ai-browser-backup-$(date +%F).tar.gz /opt/ai-browser

十八、常见问题排查

1. 容器启动后访问不了 Web UI

检查端口是否监听：

docker compose ps
ss -tunlp | grep 7788

查看日志：

docker compose logs -f ai-browser

检查防火墙：

sudo ufw status

放行端口：

sudo ufw allow 7788/tcp

2. 浏览器无法启动或页面一直加载

可能原因：

• 服务器内存不足；
• /dev/shm 太小；
• 浏览器镜像启动慢；
• 容器网络异常。

解决方案：

shm_size: "2gb"

并重启：

docker compose restart browser

3. 中文网页显示乱码

需要在镜像中安装中文字体，例如：

fonts-noto-cjk
fonts-wqy-zenhei

如果使用自定义 Dockerfile，可以参考前文中的字体安装配置。

4. 模型返回错误

检查 .env 中的 API Key、Base URL 和模型名称是否正确。

查看日志：

docker compose logs -f ai-browser

常见错误包括：

• API Key 无效；
• 账户余额不足；
• 模型名称写错；
• Base URL 写错；
• 网络无法访问模型服务。

5. Ollama 模型调用失败

检查 Ollama 容器：

docker compose ps ollama

查看模型列表：

docker exec -it ai-browser-ollama ollama list

测试接口：

curl http://127.0.0.1:11434/api/tags

如果 AI 浏览器容器内访问 Ollama，应使用：

http://ollama:11434

而不是：

http://127.0.0.1:11434

十九、升级与维护

升级通常分为三步：

cd /opt/ai-browser
docker compose pull
docker compose up -d

如果是本地构建镜像：

docker compose build --no-cache
docker compose up -d

查看当前镜像：

docker images

清理无用容器和镜像：

docker system prune -f

如果你需要保留历史版本，建议在升级前先备份：

tar -czvf ai-browser-before-upgrade-$(date +%F).tar.gz /opt/ai-browser

二十、完整配置文件汇总

下面给出一个简化后的最终版本，适合快速复制使用。

.env

TZ=Asia/Shanghai

AI_BROWSER_PORT=7788
CHROME_DEBUG_PORT=9222
NOVNC_PORT=6080

LLM_PROVIDER=openai

OPENAI_API_KEY=sk-your-openai-api-key
OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
OPENAI_MODEL=gpt-4o-mini

DEEPSEEK_API_KEY=sk-your-deepseek-api-key
DEEPSEEK_BASE_URL=https://api.deepseek.com
DEEPSEEK_MODEL=deepseek-chat

QWEN_API_KEY=your-qwen-api-key
QWEN_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
QWEN_MODEL=qwen-plus

OLLAMA_BASE_URL=http://ollama:11434
OLLAMA_MODEL=qwen2.5:7b

BROWSER_HEADLESS=false
BROWSER_REMOTE_URL=http://browser:9222
BROWSER_DOWNLOAD_DIR=/downloads

WEB_USERNAME=admin
WEB_PASSWORD=change-this-password
ENABLE_REGISTER=false

MAX_TASK_STEPS=30
TASK_TIMEOUT=300

docker-compose.yml

version: "3.9"

services:
  ai-browser:
    image: ghcr.io/example/ai-browser:latest
    container_name: ai-browser
    restart: unless-stopped
    depends_on:
      - browser
      - redis
    ports:
      - "${AI_BROWSER_PORT}:7788"
    env_file:
      - .env
    volumes:
      - ./data:/app/data
      - ./logs:/app/logs
      - ./downloads:/downloads
      - ./config:/app/config
    environment:
      TZ: ${TZ}
      LLM_PROVIDER: ${LLM_PROVIDER}
      OPENAI_API_KEY: ${OPENAI_API_KEY}
      OPENAI_BASE_URL: ${OPENAI_BASE_URL}
      OPENAI_MODEL: ${OPENAI_MODEL}
      DEEPSEEK_API_KEY: ${DEEPSEEK_API_KEY}
      DEEPSEEK_BASE_URL: ${DEEPSEEK_BASE_URL}
      DEEPSEEK_MODEL: ${DEEPSEEK_MODEL}
      QWEN_API_KEY: ${QWEN_API_KEY}
      QWEN_BASE_URL: ${QWEN_BASE_URL}
      QWEN_MODEL: ${QWEN_MODEL}
      OLLAMA_BASE_URL: ${OLLAMA_BASE_URL}
      OLLAMA_MODEL: ${OLLAMA_MODEL}
      BROWSER_REMOTE_URL: ${BROWSER_REMOTE_URL}
      BROWSER_DOWNLOAD_DIR: ${BROWSER_DOWNLOAD_DIR}
      WEB_USERNAME: ${WEB_USERNAME}
      WEB_PASSWORD: ${WEB_PASSWORD}
      ENABLE_REGISTER: ${ENABLE_REGISTER}
      MAX_TASK_STEPS: ${MAX_TASK_STEPS}
      TASK_TIMEOUT: ${TASK_TIMEOUT}
      REDIS_URL: redis://redis:6379/0
    networks:
      - ai-browser-net

  browser:
    image: browserless/chrome:latest
    container_name: ai-browser-chrome
    restart: unless-stopped
    shm_size: "2gb"
    ports:
      - "${CHROME_DEBUG_PORT}:3000"
    environment:
      TZ: ${TZ}
      MAX_CONCURRENT_SESSIONS: 5
      CONNECTION_TIMEOUT: 300000
      DEFAULT_BLOCK_ADS: "true"
      ENABLE_DEBUGGER: "true"
      PREBOOT_CHROME: "true"
      KEEP_ALIVE: "true"
    volumes:
      - ./downloads:/downloads
    networks:
      - ai-browser-net

  novnc:
    image: kasmweb/chrome:1.15.0
    container_name: ai-browser-novnc
    restart: unless-stopped
    shm_size: "2gb"
    ports:
      - "${NOVNC_PORT}:6901"
    environment:
      VNC_PW: "change-vnc-password"
      TZ: ${TZ}
    volumes:
      - ./downloads:/home/kasm-user/Downloads
    networks:
      - ai-browser-net

  redis:
    image: redis:7-alpine
    container_name: ai-browser-redis
    restart: unless-stopped
    command: redis-server --appendonly yes
    volumes:
      - ./data/redis:/data
    networks:
      - ai-browser-net

  ollama:
    image: ollama/ollama:latest
    container_name: ai-browser-ollama
    restart: unless-stopped
    profiles:
      - local-llm
    ports:
      - "11434:11434"
    volumes:
      - ./data/ollama:/root/.ollama
    networks:
      - ai-browser-net

networks:
  ai-browser-net:
    driver: bridge

二十一、总结

通过 Docker 部署 AI 浏览器，可以让我们快速获得一个稳定、可迁移、易维护的智能浏览环境。本文提供的方案包含 Web UI、远程 Chromium、noVNC、Redis 和 Ollama 等组件，既适合接入云端大模型，也适合扩展为本地私有化模型方案。

实际使用时，你需要根据所选 AI 浏览器项目调整镜像名称、启动命令和环境变量。对于个人用户，建议优先使用云端模型快速验证效果；对于团队或企业用户，则可以结合内网部署、权限控制、反向代理和日志审计，构建更安全可靠的 AI 浏览自动化平台。

最后再次提醒：AI 浏览器具有自动化网页操作能力，请合理设置访问权限，妥善保管 API Key，并在合法合规的范围内使用。