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CowAgent 是基于大模型的超级 AI 助理，能够主动思考和任务规划、操作计算机和外部资源、创造和执行 Skills、拥有长期记忆和知识库并不断成长，比 OpenClaw 更轻量和便捷。CowAgent 支持灵活切换多种模型，能处理文本、语音、图片、文件等多模态消息，可接入微信、飞书、钉钉、企微智能机器人、QQ、企微自建应用、微信公众号、网页中使用，7*24小时运行于你的个人电脑或服务器中。

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简介

该项目既是一个可以开箱即用的超级 AI 助理，也是一个支持高扩展的 Agent 框架，可以通过为项目扩展大模型接口、接入渠道、内置工具、Skills 系统来灵活实现各种定制需求。核心能力如下：

• ✅ 自主任务规划：能够理解复杂任务并自主规划执行，持续思考和调用工具直到完成目标
• ✅ 长期记忆： 自动将对话记忆持久化至本地文件和数据库中，包括核心记忆、日级记忆和梦境蒸馏，支持关键词及向量检索
• ✅ 个人知识库： 自动整理结构化知识，通过交叉引用构建知识图谱，支持通过对话管理和可视化浏览知识库
• ✅ 技能系统： Skills 安装和运行的引擎，支持从 Skill Hub、GitHub 等一键安装技能，或通过对话创造 Skills
• ✅ 工具系统： 内置文件读写、终端执行、浏览器操作、定时任务等工具，Agent 自主调用以完成复杂任务
• ✅ CLI系统： 提供终端命令和对话命令，支持进程管理、技能安装、配置修改等操作
• ✅ 多模态消息： 支持对文本、图片、语音、文件等多类型消息进行解析、处理、生成、发送等操作
• ✅ 多模型支持： 支持 DeepSeek、MiniMax、Claude、Gemini、OpenAI、GLM、Qwen、Doubao、Kimi 等国内外主流模型厂商
• ✅ 多通道接入： 支持运行在本地计算机或服务器，可集成到微信、飞书、钉钉、企业微信、QQ、微信公众号、网页中使用

声明

1. 本项目遵循 MIT 开源协议，主要用于技术研究和学习，使用本项目时需遵守所在地法律法规、相关政策以及企业章程，禁止用于任何违法或侵犯他人权益的行为。任何个人、团队和企业，无论以何种方式使用该项目、对何对象提供服务，所产生的一切后果，本项目均不承担任何责任。
2. 成本与安全：Agent 模式下 Token 使用量高于普通对话模式，请根据效果及成本综合选择模型。Agent 具有访问所在操作系统的能力，请谨慎选择项目部署环境。同时项目也会持续升级安全机制、并降低模型消耗成本。
3. CowAgent 项目专注于开源技术开发，不会参与、授权或发行任何加密货币。

演示

• 使用说明( Agent 模式)：CowAgent 介绍

• 免部署在线体验：CowAgent

• DEMO 视频(对话模式)：https://cdn.link-ai.tech/doc/cow_demo.mp4

社区

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企业服务

LinkAI 是面向企业和个人的一站式 AI 智能体平台，聚合多模态大模型、知识库、技能、工作流等能力，支持一键接入主流平台并管理，支持 SaaS、私有化部署等多种模式，可免部署在线运行CowAgent 助理。

LinkAI 目前已在智能客服、私域运营、企业效率助手等场景积累了丰富的 AI 解决方案，在消费、健康、文教、科技制造等各行业沉淀了大模型落地应用的最佳实践，致力于帮助更多企业和开发者拥抱 AI 生产力。

产品咨询和企业服务 可联系产品客服：

🏷 更新日志

2026.05.06： 2.0.8版本，飞书渠道全面升级（语音、流式输出和Markdown、一键扫码接入）、新模型支持（DeepSeek V4、百度千帆）、定时任务工具增强等

2026.04.22： 2.0.7版本，图像生成内置技能（GPT Image 2、Nano Banana 等）、新模型支持（Kimi K2.6、Claude Opus 4.7、GLM 5.1）、知识库和记忆增强、Web 控制台优化

2026.04.14： 2.0.6版本，知识库系统、梦境记忆模块、上下文智能压缩、Web 控制台多会话及多项优化。

2026.04.01： 2.0.5版本，Cow CLI 命令系统、Skill Hub 开源、浏览器工具、企微扫码创建、多项优化和修复。

2026.03.22： 2.0.4版本，新增个人微信通道（微信扫码即用）、新增 MiniMax-M2.7 和 GLM-5-Turbo 模型、run.sh 脚本重构、日文文档及多项修复。

2026.03.18： 2.0.3版本，新增企微智能机器人和 QQ 通道、支持 Coding Plan、新增多个模型、Web 端文件处理、记忆系统升级。

2026.02.27： 2.0.2版本，Web 控制台全面升级（流式对话、模型/技能/记忆/通道/定时任务/日志管理）、支持多通道同时运行、会话持久化存储、新增多个模型。

2026.02.13： 2.0.1版本，内置 Web Search 工具、智能上下文裁剪策略、运行时信息动态更新、Windows 兼容性适配，修复定时任务记忆丢失、飞书连接等多项问题。

2026.02.03： 2.0.0版本，正式升级为超级 Agent 助理，支持多轮任务决策、具备长期记忆、实现多种系统工具、支持 Skills 框架，新增多种模型并优化了接入渠道。

更多更新历史请查看: 更新日志

🚀 快速开始

项目提供了一键安装、配置、启动、管理程序的脚本，推荐使用脚本快速运行，也可以根据下文中的详细指引一步步安装运行。

在终端执行以下命令：

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

脚本使用说明：一键运行脚本。安装后可使用 cow start、cow stop 等 CLI 命令 管理服务。

一、准备

1. 模型API

项目支持国内外主流厂商的模型接口，可选模型及配置说明参考：模型说明。

注：Agent 模式下推荐使用以下模型，可根据效果及成本综合选择：deepseek-v4-flash、MiniMax-M2.7、glm-5.1、kimi-k2.6、qwen3.5-plus、claude-sonnet-4-6、gemini-3.1-pro-preview、gpt-5.4、gpt-5.4-mini、ernie-5.0

同时支持使用 LinkAI 平台 接口，支持上述全部模型，并支持知识库、工作流、插件等 Agent 技能，参考 接口文档。

2.环境安装

支持 Linux、MacOS、Windows 操作系统，可在个人计算机及服务器上运行，需安装 Python，Python 版本需在 3.7 ~ 3.13 之间。

注意：Agent 模式推荐使用源码运行，若选择 Docker 部署则无需安装 python 环境和下载源码，可直接快进到下一节。

(1) 克隆项目代码：

git clone https://github.com/zhayujie/CowAgent
cd CowAgent/

若遇到网络问题可使用国内仓库地址：https://gitee.com/zhayujie/CowAgent

(2) 安装核心依赖 (必选)：

pip3 install -r requirements.txt

(3) 拓展依赖 (可选，建议安装)：

pip3 install -r requirements-optional.txt

国内网络可使用镜像源加速：pip3 install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

如果某项依赖安装失败可注释掉对应的行后重试。

(4) 安装 Cow CLI (推荐)：

pip3 install -e .

安装后可使用 cow 命令管理服务（启动、停止、更新等）和技能，详见 命令文档。

(5) 安装浏览器工具 (可选)：

如果需要 Agent 操作浏览器（如访问网页、填写表单等），需要额外安装浏览器依赖：

cow install-browser

该命令会自动安装 playwright 和 Chromium 浏览器，国内网络自动使用镜像加速。详见 浏览器工具文档。

二、配置

配置文件的模板在根目录的 config-template.json 中，需复制该模板创建最终生效的 config.json 文件：

  cp config-template.json config.json

然后在 config.json 中填入配置，以下是对默认配置的说明，可根据需要进行自定义修改（注意实际使用时请去掉注释，保证 JSON 格式的规范）：

# config.json 文件内容示例
{
  "channel_type": "weixin",                                   # 接入渠道类型，默认为 weixin, 支持修改为 feishu,dingtalk,wecom_bot,qq,wechatcom_app,wechatmp_service,wechatmp,terminal
  "model": "deepseek-v4-flash",                                # 模型名称
  "deepseek_api_key": "",                                      # DeepSeek API Key
  "deepseek_api_base": "https://api.deepseek.com/v1",         # DeepSeek API 地址
  "minimax_api_key": "",                                      # MiniMax API Key
  "zhipu_ai_api_key": "",                                     # 智谱 GLM API Key
  "moonshot_api_key": "",                                     # Kimi/Moonshot API Key
  "ark_api_key": "",                                          # 豆包(火山方舟) API Key
  "dashscope_api_key": "",                                    # 百炼(通义千问) API Key
  "claude_api_key": "",                                       # Claude API Key
  "claude_api_base": "https://api.anthropic.com/v1",          # Claude API 地址，修改可接入三方代理平台
  "gemini_api_key": "",                                       # Gemini API Key
  "gemini_api_base": "https://generativelanguage.googleapis.com", # Gemini API 地址
  "open_ai_api_key": "",                                      # OpenAI API Key
  "open_ai_api_base": "https://api.openai.com/v1",            # OpenAI API 地址
  "linkai_api_key": "",                                       # LinkAI API Key
  "proxy": "",                                                # 代理客户端的 ip 和端口，国内环境需要开启代理的可填写该项，如 "127.0.0.1:7890"
  "speech_recognition": false,                                # 是否开启语音识别
  "group_speech_recognition": false,                          # 是否开启群组语音识别
  "voice_reply_voice": false,                                 # 是否使用语音回复语音
  "use_linkai": false,                                        # 是否使用 LinkAI 接口，默认关闭，设置为 true 后可对接 LinkAI 平台模型
  "web_password": "",                                         # Web 控制台访问密码，留空则不启用密码保护
  "agent": true,                                              # 是否启用 Agent 模式，启用后拥有多轮工具决策、长期记忆、Skills 能力等
  "agent_workspace": "~/cow",                                 # Agent 的工作空间路径，用于存储 memory、skills、系统设定等
  "agent_max_context_tokens": 50000,                          # Agent 模式下最大上下文 tokens，超出将自动智能压缩处理
  "agent_max_context_turns": 20,                              # Agent 模式下最大上下文记忆轮次，一问一答为一轮，超出后智能压缩处理
  "agent_max_steps": 20,                                      # Agent 模式下单次任务的最大决策步数，超出后将停止继续调用工具
  "enable_thinking": false                                    # 是否启用深度思考模式
}

配置补充说明:

注：全部配置项说明可在 config.py 文件中查看。

三、运行

1.本地运行

如果是个人计算机 本地运行，直接在项目根目录下执行：

cow start              # 推荐，需先安装 Cow CLI
python3 app.py         # 或直接运行，windows 环境下该命令通常为 python app.py

运行后默认会启动 web 服务，可通过访问 http://localhost:9899/chat 在网页端对话。

如果需要接入其他应用通道只需修改 config.json 配置文件中的 channel_type 参数，详情参考：通道说明。

2.服务器部署

推荐使用 cow 命令管理服务：

cow start              # 后台启动
cow stop               # 停止服务
cow restart            # 重启服务
cow status             # 查看运行状态
cow logs               # 查看日志
cow update             # 拉取最新代码并重启

也可以使用传统方式后台运行：

nohup python3 app.py & tail -f nohup.out

此外，项目根目录下的 run.sh 脚本也支持一键管理服务，包括 ./run.sh start、./run.sh stop、./run.sh restart 等命令，执行 ./run.sh help 可查看全部用法。

如果需要通过浏览器访问 Web 控制台，请确保服务器的 9899 端口已在防火墙或安全组中放行，建议仅对指定 IP 开放以保证安全。

3.Docker部署

使用 docker 部署无需下载源码和安装依赖，只需要获取 docker-compose.yml 配置文件并启动容器即可。Agent 模式下更推荐使用源码进行部署，以获得更多系统访问能力。

前提是需要安装好 docker 及 docker-compose，安装成功后执行 docker -v 和 docker-compose version (或 docker compose version) 可查看到版本号。安装地址为 docker官网 。

(1) 下载 docker-compose.yml 文件

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

下载完成后打开 docker-compose.yml 填写所需配置，例如 CHANNEL_TYPE、OPEN_AI_API_KEY 和等配置。

(2) 启动容器

在 docker-compose.yml 所在目录下执行以下命令启动容器：

sudo docker compose up -d         # 若docker-compose为 1.X 版本，则执行 `sudo  docker-compose up -d`

运行命令后，会自动取 docker hub 拉取最新 release 版本的镜像。当执行 sudo docker ps 能查看到 NAMES 为 chatgpt-on-wechat 的容器即表示运行成功。最后执行以下命令可查看容器的运行日志：

sudo docker logs -f chatgpt-on-wechat

如果需要通过浏览器访问 Web 控制台，请确保服务器的 9899 端口已在防火墙或安全组中放行，建议仅对指定 IP 开放以保证安全。

模型说明

推荐通过 Web 控制台在线管理模型配置，无需手动编辑文件，详见 模型文档。以下是手动修改 config.json 配置模型的说明：

{
    "model": "deepseek-v4-flash",
    "deepseek_api_key": "sk-xxxxxxxxxxx"
}

{
    "model": "deepseek-v4-flash",
    "bot_type": "openai",
    "open_ai_api_key": "sk-xxxxxxxxxxx",
    "open_ai_api_base": "https://api.deepseek.com/v1"
}

{
    "model": "MiniMax-M2.7",
    "minimax_api_key": ""
}

{
  "bot_type": "openai",
  "model": "MiniMax-M2.7",
  "open_ai_api_base": "https://api.minimaxi.com/v1",
  "open_ai_api_key": ""
}

{
    "model": "claude-sonnet-4-6",
    "claude_api_key": "YOUR_API_KEY"
}

{
    "model": "gemini-3.1-flash-lite-preview",
    "gemini_api_key": ""
}

{
    "model": "gpt-5.4",
    "open_ai_api_key": "YOUR_API_KEY",
    "open_ai_api_base": "https://api.openai.com/v1",
    "bot_type": "openai"
}

{
  "model": "glm-5.1",
  "zhipu_ai_api_key": ""
}

{
  "bot_type": "openai",
  "model": "glm-5.1",
  "open_ai_api_base": "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4",
  "open_ai_api_key": ""
}

{
    "model": "qwen3.6-plus",
    "dashscope_api_key": "sk-qVxxxxG"
}

{
  "bot_type": "openai",
  "model": "qwen3.6-plus",
  "open_ai_api_base": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
  "open_ai_api_key": "sk-qVxxxxG"
}

{
    "model": "doubao-seed-2-0-code-preview-260215",
    "ark_api_key": "YOUR_API_KEY"
}

{
    "model": "kimi-k2.6",
    "moonshot_api_key": ""
}

{
  "bot_type": "openai",
  "model": "kimi-k2.6",
  "open_ai_api_base": "https://api.moonshot.cn/v1",
  "open_ai_api_key": ""
}

{
  "bot_type": "modelscope",
  "model": "Qwen/QwQ-32B",
  "modelscope_api_key": "your_api_key",
  "modelscope_base_url": "https://api-inference.modelscope.cn/v1/chat/completions",
  "text_to_image": "MusePublic/489_ckpt_FLUX_1"
}

{
    "model": "gpt-5.4-mini",
    "use_linkai": true,
    "linkai_api_key": "YOUR API KEY"
}

{
  "model": "",
  "use_azure_chatgpt": true,
  "open_ai_api_key": "",
  "open_ai_api_base": "",
  "azure_deployment_id": "",
  "azure_api_version": "2025-01-01-preview"
}

{
  "model": "ernie-5.0",
  "qianfan_api_key": "",
  "qianfan_api_base": "https://qianfan.baidubce.com/v2"
}

{
  "bot_type": "openai",
  "model": "ernie-5.0",
  "open_ai_api_base": "https://qianfan.baidubce.com/v2",
  "open_ai_api_key": ""
}

{
  "model": "xunfei",
  "xunfei_app_id": "",
  "xunfei_api_key": "",
  "xunfei_api_secret": "",
  "xunfei_domain": "4.0Ultra",
  "xunfei_spark_url": "wss://spark-api.xf-yun.com/v4.0/chat"
}

{
  "bot_type": "openai",
  "model": "4.0Ultra",
  "open_ai_api_base": "https://spark-api-open.xf-yun.com/v1",
  "open_ai_api_key": ""
}

{
  "bot_type": "openai",
  "model": "模型名称",
  "open_ai_api_base": "厂商 Coding Plan API Base",
  "open_ai_api_key": "YOUR_API_KEY"
}

通道说明

推荐通过 Web 控制台在线管理通道配置，无需手动编辑文件，详见 通道文档。以下为手动修改 config.json 配置通道的说明：

支持同时可接入多个通道，配置时可通过逗号进行分割，例如 "channel_type": "feishu,dingtalk"。

{
    "channel_type": "weixin"
}

{
    "channel_type": "web",
    "web_port": 9899
}

{
    "channel_type": "feishu",
    "feishu_app_id": "APP_ID",
    "feishu_app_secret": "APP_SECRET",
    "feishu_stream_reply": true
}

{
    "channel_type": "dingtalk",
    "dingtalk_client_id": "CLIENT_ID",
    "dingtalk_client_secret": "CLIENT_SECRET"
}

{
    "channel_type": "wecom_bot",
    "wecom_bot_id": "YOUR_BOT_ID",
    "wecom_bot_secret": "YOUR_SECRET"
}

{
    "channel_type": "qq",
    "qq_app_id": "YOUR_APP_ID",
    "qq_app_secret": "YOUR_APP_SECRET"
}

{
    "channel_type": "wechatcom_app",
    "wechatcom_corp_id": "CORPID",
    "wechatcomapp_token": "TOKEN",
    "wechatcomapp_port": 9898,
    "wechatcomapp_secret": "SECRET",
    "wechatcomapp_agent_id": "AGENTID",
    "wechatcomapp_aes_key": "AESKEY"
}

{
    "channel_type": "wechatmp",
    "wechatmp_token": "TOKEN",
    "wechatmp_port": 80,
    "wechatmp_app_id": "APPID",
    "wechatmp_app_secret": "APPSECRET",
    "wechatmp_aes_key": ""
}

{
    "channel_type": "wechatmp_service",
    "wechatmp_token": "TOKEN",
    "wechatmp_port": 80,
    "wechatmp_app_id": "APPID",
    "wechatmp_app_secret": "APPSECRET",
    "wechatmp_aes_key": ""
}

{
    "channel_type": "terminal"
}

🔗 相关项目

• Cow Skill Hub：开源的 AI Agent 技能广场，浏览、搜索、安装和发布技能，支持 CowAgent、OpenClaw、Claude Code 等多种 Agent。
• bot-on-anything：轻量和高可扩展的大模型应用框架，支持接入 Slack, Telegram, Discord, Gmail 等海外平台，可作为本项目的补充使用。
• AgentMesh：开源的多智能体( Multi-Agent )框架，可以通过多智能体团队的协同来解决复杂问题。

🔎 常见问题

FAQs： https://github.com/zhayujie/CowAgent/wiki/FAQs

或直接在线咨询 项目小助手 (知识库持续完善中，回复供参考)

🛠️ 开发

欢迎接入更多应用通道，参考 飞书通道 新增自定义通道，实现接收和发送消息逻辑即可完成接入。同时欢迎贡献新的 Skills，向 Skill Hub 提交技能。

✉ 联系

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🌟 贡献者

📌 项目更名说明

本项目原名 chatgpt-on-wechat（GitHub 原地址：https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat ）， 于 2026.04.13 正式更名为 CowAgent。GitHub 已自动设置重定向，原有链接仍可正常访问。

如需更新本地仓库的远程地址（可选）：

git remote set-url origin https://github.com/zhayujie/CowAgent.git