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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
模块说明
Plan理解用户意图，将复杂任务分解为多步骤计划，循环调用工具直到完成目标
Memory自动将重要信息持久化为核心记忆和日级记忆，支持关键词和向量混合检索，跨会话保持上下文连续性
Knowledge以主题维度组织结构化知识，Agent 自主整理有价值信息为 Markdown 页面，维护索引和交叉引用，构建持续增长的知识网络
ToolsAgent 访问操作系统资源的核心能力，内置文件读写、终端执行、浏览器操作、定时调度、记忆检索、联网搜索等 10+ 种工具
Skills加载和管理 Skills，支持从 Skill Hub、GitHub 等一键安装，或通过对话创建自定义技能
Models模型层，统一接入 OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek、MiniMax、GLM、Qwen 等国内外主流大语言模型
Channels消息通道层，负责接收和发送消息，支持 Web 控制台、微信、飞书、钉钉、企微、公众号等，统一消息协议
CLI命令行系统，提供终端命令（cow）和对话命令（/），支持进程管理、技能安装、配置修改、知识库管理等操作

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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. 记忆与知识更新 — 将重要信息存入长期记忆，将结构化知识整理至知识库
  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.md          # Core memory
├── memory/            # Long-term memory storage
│   └── YYYY-MM-DD.md  # Daily memory
├── knowledge/         # Personal knowledge base
│   ├── index.md       # Knowledge index
│   └── <category>/    # Topic-based pages
└── 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,
  "enable_thinking": true
}
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50000
agent_max_context_turns最大上下文记忆轮次20
agent_max_steps单次任务最大决策步数20
enable_thinking是否启用深度思考，开启后 Web 端展示推理过程，关闭可加速响应true
knowledge是否启用个人知识库true