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CowAgent 2.0 从简单的聊天机器人全面升级为超级智能助理，采用 Agent 架构设计，具备自主思考、规划任务、长期记忆和技能扩展等能力。

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系统架构

CowAgent 的整体架构由以下核心模块组成： CowAgent Architecture

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核心模块说明

模块说明
Channels消息通道层，负责接收和发送消息，支持 Web、飞书、钉钉、企微、公众号等
Agent Core智能体核心引擎，包括任务规划、记忆系统和技能引擎
Tools工具层，Agent 通过工具访问操作系统资源，内置 10+ 种工具
Models模型层，支持国内外主流大语言模型的统一接入

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Agent 模式

启用 Agent 模式后，CowAgent 会以自主智能体的方式运行，核心工作流如下：
  1. 接收消息 - 通过通道接收用户输入
  2. 理解意图 - 分析任务需求和上下文
  3. 规划任务 - 将复杂任务分解为多个步骤
  4. 调用工具 - 选择合适的工具执行每个步骤
  5. 记忆更新 - 将重要信息存入长期记忆
  6. 返回结果 - 将执行结果发送回用户

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工作空间

Agent 的工作空间默认位于 ~/cow 目录，用于存储系统提示词、记忆文件、技能文件等： 
~/cow/
├── system.md          # Agent system prompt
├── user.md            # User profile
├── memory/            # Long-term memory storage
│   ├── core.md        # Core memory
│   └── daily/         # Daily memory
└── skills/            # Custom skills
    ├── skill-1/
    └── skill-2/
秘钥文件单独存储在 ~/.cow 目录（出于安全考虑）： 
~/.cow/
└── .env               # Secret keys for skills

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核心配置

在 config.json 中配置 Agent 模式的核心参数： 
{
  "agent": true,
  "agent_workspace": "~/cow",
  "agent_max_context_tokens": 40000,
  "agent_max_context_turns": 30,
  "agent_max_steps": 15
}
参数说明默认值
agent是否启用 Agent 模式true
agent_workspace工作空间路径~/cow
agent_max_context_tokens最大上下文 token 数40000
agent_max_context_turns最大上下文记忆轮次30
agent_max_steps单次任务最大决策步数15