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ソースコードによるデプロイ

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1. プロジェクトをクローン

ネットワークに問題がある場合は、ミラーを使用してください: https://gitee.com/zhayujie/CowAgent

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2. 依存パッケージをインストール

コア依存パッケージ（必須）：
オプション依存パッケージ（推奨）：

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3. Cow CLI をインストール

サービスとスキルを管理するためのコマンドラインツールをインストールします：
インストール後、cow コマンドが使用可能になります：
このステップは推奨です。インストール後、cow start、cow stop、cow update でサービスを管理でき、cow skill でスキルを管理できます。CLI をインストールしない場合は、./run.sh または python3 app.py で実行できます。

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4. 設定

設定テンプレートをコピーして編集します：
config.json にモデルの API キー、チャネルタイプ、その他の設定を入力します。詳細はモデルのドキュメントを参照してください。

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5. 実行

Cow CLI を使用して実行（推奨）：
またはローカルでフォアグラウンド実行：
デフォルトでは Web コンソールが起動します。http://localhost:9899 にアクセスしてチャットできます。 サーバーでバックグラウンド実行（CLI 未使用時）：
サーバーにデプロイする場合は、ファイアウォールまたはセキュリティグループでポート 9899 を開放して Web コンソールにアクセスできるようにしてください。セキュリティのため、特定の IP のみにアクセスを制限することを推奨します。

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Docker によるデプロイ

Docker デプロイでは、ソースコードのクローンや依存パッケージのインストールは不要です。Agent モードを使用する場合は、より広範なシステムアクセスが可能なソースコードによるデプロイを推奨します。
Docker と docker-compose が必要です。
1. 設定ファイルをダウンロード
docker-compose.yml を編集して設定を行います。 2. コンテナを起動
3. ログを確認
データの永続化：docker-compose.yml はデフォルトで 2 つのホストディレクトリをマウントするため、コンテナの再起動や docker compose pull によるイメージ更新後もデータは失われません：
  • ./cow → コンテナ内 /home/agent/cow：ワークスペース。会話でインストールしたスキル、メモリ、ナレッジベース、mcp.json、会話成果物を保存します。
  • ./cow-data → コンテナ内 /home/agent/.cow：COW_DATA_DIR が指すデータディレクトリ。Web コンソールで保存した config.json、実行ログ、チャネル認証情報を保存します。
どちらのディレクトリもデフォルトで docker-compose.yml と同じ階層に作成されます。削除しないでください。
サーバーにデプロイする場合は、ファイアウォールまたはセキュリティグループでポート 9899 を開放して Web コンソールにアクセスできるようにしてください。セキュリティのため、特定の IP のみにアクセスを制限することを推奨します。

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主要な設定項目

すべての設定オプションはプロジェクトの config.py に記載されています。