基于大语言模型的超级 AI 助理与 Agent 框架，支持微信/飞书/钉钉等多通道接入，具备自主任务规划、长期记忆、知识库与技能系统
CowAgent（原名 chatgpt-on-wechat）是一个基于大语言模型的超级 AI 助理，兼具开箱即用的 AI 助理功能和高扩展性的 Agent 框架。项目支持通过微信、飞书、钉钉、QQ、企微、Web 网页、终端等多通道接入，可同时运行多个通道。
在 Agent 能力方面，CowAgent 具备自主任务规划与决策引擎，能够理解复杂任务并持续调用工具和技能直到完成目标，支持上下文智能压缩与深度思考模式（enable_thinking 配置项，默认关闭）。长期记忆系统自动将对话记忆持久化至本地文件和数据库，涵盖核心记忆、日级记忆和梦境蒸馏机制，支持关键词及向量检索。个人知识库可自动整理结构化知识，通过交叉引用构建知识图谱。
技能系统（Skills）支持从 Skill Hub 或 GitHub 一键安装技能，也可通过自然语言对话即时创建。内置工具涵盖文件读写、终端执行、浏览器操作（Playwright + Chromium）、定时任务、联网搜索等，Agent 可自主判断调用。
多模型支持覆盖 OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek、MiniMax、GLM、Qwen、Kimi、Doubao、Azure OpenAI、百度文心、讯飞星火、LinkAI 等主流厂商，默认模型为 MiniMax-M2.7。多模态能力支持文本、图片、语音、文件的解析与生成。
项目提供内置 Web 控制台（默认端口 9899）和 Cow CLI 命令行工具，方便管理模型、技能、记忆、通道、定时任务和日志。支持一键脚本安装、源码安装和 Docker 部署，也可通过 LinkAI 平台免部署在线体验。主要语言构成：Python 84.5%、JavaScript 8.3%、HTML 3.3%、Shell 1.7%、CSS 1.3%、PowerShell 0.9%，支持 Python 3.7~3.13，运行于 Linux/macOS/Windows。
架构分层：
agent/：Agent 核心逻辑（任务规划、决策引擎、记忆管理）bridge/：桥接层（消息在通道与模型之间的路由与转换）channel/：通道接入层（各平台收发消息实现）models/：模型接口适配层（各厂商 LLM API 封装）skills/：技能系统plugins/：插件系统voice/：语音处理模块translate/：翻译模块cli/：命令行工具（Cow CLI）
消息流转路径：channel/（接收）→ bridge/（路由转换）→ agent/ + models/（推理决策）→ bridge/ → channel/（回复）
典型场景：个人 AI 助理（7×24 小时通过 IM 工具交互）、企业数字员工（智能客服、私域运营、效率助手，已覆盖消费、健康、文教、科技制造等行业）、Agent 开发框架（扩展模型接口、接入渠道、工具与技能）。
待确认事项：微信接入的具体技术方案（web 协议/iPad 协议/hook）需查看 channel/weixin/ 源码确认；梦境蒸馏记忆的具体算法细节未在 README 展开；Skills 系统格式规范和 Skill Hub 上架流程需查阅文档中心；Docker 镜像 registry 地址和版本管理策略未明确列出（镜像名沿用 chatgpt-on-wechat）；插件系统（plugins/）与技能系统（skills/）的边界未明确区分。