妙问

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CowAgent 是一款开源的超级 AI 助手，可主动规划任务、控制你的电脑和外部服务、创建并运行技能、构建个人知识库和长期记忆、组建多 Agent 团队，并通过自我进化与你共同成长——是 Agent Harness 工程的参考实现。

CowAgent 轻量、易于部署且易于扩展。接入任意主流大模型服务商，即可在个人电脑或服务端全天候运行，并覆盖 Web 和所有主流即时通讯平台。

🌐 网站  ·  📖 文档  ·  🚀 快速开始  ·  🧩 技能中心  ·  💻 下载  ·  ☁️ 在线体验

🎬 演示

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## 🌟 亮点

能力	描述
规划	拆解复杂任务并逐步执行，持续调用工具，直至达成目标
多 Agent	组建一支 Agent 团队，每个 Agent 都有自己的角色、模型、技能和知识，并在共享对话中协作
记忆	三层架构（上下文 → 日常 → 核心）、自动通过 Deep Dream 提炼，以及关键词 + 向量混合检索
知识	自动整理结构化知识，生成 Markdown wiki，并构建可通过可视化浏览不断演进的知识图谱
演进	自我演进功能会自动回顾对话，以改进技能、跟进未完成的任务，并整合记忆与知识，在日常使用中不断成长
技能	一键从 Skill Hub、GitHub、ClawHub 安装；也可通过自然语言对话创建自定义技能
工具	内置文件读写、终端、浏览器、调度器、记忆检索、网络搜索等 10 多种工具，并原生集成 MCP
渠道	集成 Web、微信、飞书、钉钉、企业微信、QQ、公众号、Telegram 和 Slack
多模态	全面支持文本、图像、语音和文件的识别、生成与发送
模型	支持 Claude、GPT、Gemini、DeepSeek、Qwen、GLM、Kimi、MiniMax、Doubao 等模型，可在 Web 控制台中一键切换提供商
部署	一行安装程序、统一 Web 控制台，以及多种部署模式（本地、Docker、服务端）

🏗️ 架构

CowAgent 是一套完整的 Agent Harness：消息通过 渠道 流入；Agent Core 基于记忆、知识以及可用的工具和技能进行规划与推理；模型 生成响应，并通过消息来源渠道发回。每一层都相互解耦，且可独立扩展。

了解更多，请参阅架构。

🚀 快速开始

一行安装程序即可处理依赖项、配置和启动：

Linux / macOS：

bash <(curl -fsSL https://cdn.link-ai.tech/code/cow/run.sh)

Windows（PowerShell）：

irm https://cdn.link-ai.tech/code/cow/run.ps1 | iex

Docker：

curl -O https://cdn.link-ai.tech/code/cow/docker-compose.yml
docker compose up -d

启动后，打开 http://localhost:9899 即可访问 Web 控制台——在这里，你可以与 Agent 聊天、配置模型、连接渠道并安装技能。

要部署到服务端？在 config.json 中将 web_host 设置为 0.0.0.0，即可从外部访问控制台；并设置 web_password 以保护控制台。别忘了在防火墙或安全组中开放端口 9899。

📖 详细指南：快速开始 · 从源代码安装 · 升级

安装后，使用 cow CLI 管理服务：

cow start | stop | restart        # service control
cow status | logs                  # status and logs
cow update                         # pull latest code and restart
cow skill install <name>           # install a skill
cow install-browser                # install browser automation

💻 桌面客户端：下载 CowAgent 桌面客户端（macOS / Windows）——已捆绑后端，开箱即用。

## 👥 多 Agent 团队

创建一支 Agent 团队，每个 Agent 都拥有自己的记忆、能力、知识和工作区。每个 Agent 都可以专注于自己的领域，也可以在共享对话中协作，共同处理复杂任务。多 Agent 团队可在 Web、桌面客户端和 IM 渠道集成中使用。

详情请参阅 Agent Team。

🤖 模型

CowAgent 支持所有主流大模型提供商。聊天、视觉、图像生成、ASR/TTS 和嵌入均可分别路由到不同的供应商。提供商可直接在 Web 控制台中配置，无需手动编辑文件。

提供商	特色模型	聊天	视觉	图像生成	ASR	TTS	嵌入
DeepSeek	deepseek-flash (V4.1) / pro	✅	✅
Claude	claude-opus-5-5 / fable-5.1	✅	✅
OpenAI	gpt-6.1-sol / gpt-6 series	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Gemini	gemini-3.8-flash	✅	✅	✅
MiniMax	MiniMax-M3	✅	✅	✅		✅
GLM	glm-5.3-flash, glm-5v-turbo	✅	✅		✅		✅
Qwen	qwen3.8-flash	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Kimi	kimi-k3	✅	✅
Doubao	doubao-seed-2.1 series	✅	✅	✅			✅
ERNIE	ernie-5.1	✅	✅
MiMo	mimo-v2.6-pro / flash	✅	✅		✅	✅
LinkAI	一个密钥接入 100+ 个模型	✅	✅	✅	✅	✅	✅
自定义	本地模型 / 第三方代理	✅

各提供商的详情请参阅模型概览。

💬 渠道

单个 Agent 实例可以并行服务多个渠道。大多数渠道都可以直接在 Web 控制台中接入。

渠道	文本	图像	文件	语音	群组
Web 控制台（默认）	✅	✅	✅	✅
Telegram	✅	✅	✅	✅	✅
Slack	✅	✅	✅		✅
Discord	✅	✅	✅		✅
微信	✅	✅	✅	✅
飞书 / Lark	✅	✅	✅	✅	✅
钉钉	✅	✅	✅	✅	✅
企业微信机器人	✅	✅	✅	✅	✅
QQ	✅	✅	✅		✅
企业微信应用	✅	✅	✅	✅
微信客服	✅	✅	✅	✅
微信公众号	✅	✅		✅

配置详情请参阅渠道概览。

Web 控制台是默认渠道，也是配置模型、渠道、技能、记忆等功能的统一入口。

## 🧠 记忆与知识库

长期记忆采用三层架构：对话上下文（短期）→ 每日记忆（中期）→ MEMORY.md（长期）。每晚运行的 Deep Dream 流程会将零散记忆提炼为精炼的长期记忆条目和叙事日志。请参阅长期记忆 · Deep Dream。

个人知识库通过按主题组织结构化知识，补充按时间排序的记忆。Agent 会自动从对话中整理有价值的信息，维护交叉引用和索引，Web 控制台则提供交互式知识图谱视图。请参阅个人知识库。

长期记忆 · 三层架构 + Deep Dream

知识库 · 自动整理的 Markdown wiki

🔧 工具与技能

工具是 Agent 用于与系统资源交互的原子能力。技能是由清单文件定义的更高级工作流，可组合多个工具来完成复杂任务。

工具系统

内置工具涵盖文件 I/O（read / write / edit / ls）、终端（bash）、文件发送（send）、记忆检索（memory）、环境变量（env_config）、网页抓取（web_fetch）、任务调度（scheduler）、网页搜索（web_search）、视觉（vision）和浏览器自动化（browser）。

MCP 协议接入了开放生态中的 Model Context Protocol 服务。只需一个 mcp.json 即可——支持 stdio / SSE 传输、热重载和零代码集成。

了解更多：工具概览 · MCP 集成。

技能系统

• Skill Hub — 开放的技能市场：浏览、搜索，一键安装
• GitHub / ClawHub / URL 等 — 从任意来源安装技能
• 对话式创作 — 通过与 skill-creator 对话生成自定义技能；将任何工作流或第三方 API 转化为可复用的技能

/skill list                   # list installed skills
/skill search <keyword>        # search the marketplace
/skill install <name>          # one-click install

了解更多：技能概览 · 创建技能。

## 🏷 更新日志

2026.10.14： v2.2.1 — 新增制品中心和自定义菜单，开放 Agent Chat API，支持提示词缓存并节省上下文成本，改进工具、频道和安全性。

2026.09.30： v2.2.0 — 新增能力中心，改进多 Agent 协作，重建 Web 控制台，提高模型缓存命中率，全面增强稳定性和安全性。

2026.09.14： v2.1.9 — 优化多 Agent 协作，支持配置模型列表和多个备用模型，修复频道集成问题，新增图像模型（gpt-image-2.5），并修复语音问题。

2026.09.10： v2.1.8 — 支持多 Agent 团队、手动创建定时任务、可视化上下文用量，新增模型和搜索提供商，并支持工作区文件编辑。

2026.08.20： v2.1.7 — 支持多个工作区和会话级权限模式，新增任务通知，改进桌面体验，并支持新模型。

2026.08.12： v2.1.6 — 新增用于并行任务委派的子 Agent、推理力度设置和可插拔记忆向量后端，并改进使用体验和安全性。

2026.07.29： v2.1.5 — 工作区支持文件预览，改进核心工具（文件搜索、写入时验证、后台命令），支持压缩上下文（/compact）、一键优化提示词，并强化安全性。

2026.07.20： v2.1.4 — 改进桌面体验，支持 MCP OAuth 授权，增强 Lark 频道，改进调度器和数据备份，并新增模型。

2026.07.08： v2.1.3 — 推出 macOS / Windows 桌面客户端，支持知识库文档管理、按需检索 MCP 工具和繁体中文，并新增模型。

2026.06.18： v2.1.2 — 升级 Web 控制台（定时任务管理、知识库分类、多个自定义模型提供商），改进自我进化，新增模型（kimi-k2.7-code、glm-5.2），并强化安全性和完善各项功能。

2026.06.09： v2.1.1 — 支持自我进化，升级 Web 控制台（消息管理、并行会话），增强跨平台 MCP 并支持并发调用，新增模型（MiniMax-M3、qwen3.7-plus），支持 Python 3.13。

2026.06.01： v2.1.0 — 支持国际化，新增频道（Telegram、Discord、Slack、WeChat Customer Service），升级 CLI 交互，简化为一行安装命令，支持 MCP Streamable HTTP，并新增模型（claude-opus-4-8、MiMo）。

完整历史：发布说明

🤝 社区与支持

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你也可以在 GitHub 上提交问题，或扫描下方二维码加入我们的微信群：

## 🔗 相关项目

• Cow Skill Hub — 面向 AI Agent 的开放技能市场；兼容 CowAgent、OpenClaw、Claude Code 等
• bot-on-anything — 轻量级大模型应用框架，集成 Slack、Telegram、Discord、Gmail 等
• AgentMesh — 开源多 Agent 框架，通过团队协作解决复杂问题

🏢 企业服务

LinkAI 是面向企业和开发者的一站式 AI Agent 平台，为 CowAgent 提供托管服务和企业级支持：

• 🚀 零部署托管运行环境 — 无需服务器，1 分钟内即可启动 CowAgent 在线助手
• 🧠 Agent 基础设施 — 统一接入大模型、知识库、数据库、技能和工作流；即插即用的构建模块，扩展 CowAgent 的能力
• 🏢 团队与企业功能 — 工作区、基于角色的访问控制、审计日志，以及面向生产环境用例的私有化部署

企业咨询：[email protected]，或扫描二维码通过微信联系我们的团队。

🛠️ 开发与贡献

欢迎各种形式的贡献——新功能、错误修复、性能改进、文档，或在 Skill Hub 分享你自己的技能。请参阅 CONTRIBUTING.md 了解如何开始，然后提交 Issue 进行讨论，或直接发送 PR。

⭐ 为项目点亮 Star 以表达支持，并通过 Watch → Custom → Releases 获取新版本通知。始终欢迎提交 PR 和 Issue。

🌟 贡献者

⚠️ 免责声明

1. 本项目采用 MIT License 许可，旨在用于技术研究和学习。你有责任遵守所在司法管辖区适用的法律法规；维护者不对因使用本项目而产生的任何后果承担责任。
2. **成本与安全：**Agent 模式消耗的 Token 远多于常规聊天——请选择兼顾质量和成本的模型。Agent 可以访问你的本地操作系统，因此请仅在可信环境中部署。
3. CowAgent 是一个纯开源项目，不参与、授权或发行任何加密货币。

📌 项目更名通知

本项目此前名为 chatgpt-on-wechat，现已正式更名为 CowAgent。旧 GitHub URL 会自动重定向；现有用户也可以选择运行 git remote set-url origin https://github.com/zhayujie/CowAgent.git 来更新本地远程仓库。