CowAgent 2.0 は、シンプルなチャットボットから、自律的な思考、タスク計画、長期記憶、Skill の拡張性を備えた Agent アーキテクチャのスーパーインテリジェントアシスタントへと進化しました。Documentation Index
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システムアーキテクチャ
CowAgent のアーキテクチャは以下のコアモジュールで構成されています:
| モジュール | 説明 |
|---|---|
| Plan | ユーザーの意図を理解し、複雑なタスクをマルチステップの計画に分解、目標達成までツールを反復的に呼び出す |
| Memory | 重要な情報をコアメモリとデイリーメモリとして自動永続化し、キーワードとベクトルのハイブリッド検索でセッション間の連続性を実現 |
| Knowledge | トピック別に構造化された知識を整理。Agent が価値ある情報を Markdown ページとして自律的に整理し、インデックスと相互参照で成長するナレッジネットワークを構築 |
| Tools | Agent が OS リソースにアクセスするための中核能力。ファイル読み書き、ターミナル、ブラウザ、スケジューラ、記憶検索、Web 検索など 10 以上の組み込みツール |
| Skills | Skill の読み込み・管理。Skill Hub や GitHub からのワンクリックインストール、または会話を通じたカスタム Skill の作成をサポート |
| Models | モデル層。OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek、MiniMax、GLM、Qwen など主要 LLM への統一アクセスを提供 |
| Channels | メッセージチャネル層。Web コンソール、WeChat、Feishu、DingTalk、WeCom、公式アカウントなど複数チャネルを統一プロトコルでサポート |
| CLI | コマンドラインシステム。ターミナルコマンド(cow)とチャットコマンド(/)で、プロセス管理、Skill インストール、設定変更、ナレッジベース管理などをサポート |
Agent モードのワークフロー
Agent モードが有効な場合、CowAgent は以下のワークフローで自律的な Agent として動作します:- メッセージ受信 — チャネルを通じてユーザーの入力を受信
- 意図の理解 — タスク要件とコンテキストを分析
- タスク計画 — 複雑なタスクを複数のステップに分解
- ツール呼び出し — 各ステップに適切なツールを選択・実行
- 記憶・ナレッジの更新 — 重要な情報を長期記憶に保存し、構造化された知識をナレッジベースに整理
- 結果の返却 — 実行結果をユーザーに送信
ワークスペースのディレクトリ構成
Agent のワークスペースはデフォルトで~/cow にあり、システムプロンプト、記憶ファイル、Skill ファイルを格納しています:
~/.cow ディレクトリに別途保存されます:
コア設定
config.json で Agent モードのパラメータを設定します:
| パラメータ | 説明 | デフォルト値 |
|---|---|---|
agent | Agent モードの有効化 | true |
agent_workspace | ワークスペースのパス | ~/cow |
agent_max_context_tokens | 最大コンテキストトークン数 | 40000 |
agent_max_context_turns | 最大コンテキストターン数 | 30 |
agent_max_steps | タスクあたりの最大判断ステップ数 | 15 |
knowledge | パーソナルナレッジベースの有効化 | true |
