项目架构 - CowAgent

CowAgent 是一个开箱即用的超级 AI 助理，也是一个完整的 Agent harness 框架，具备复杂任务规划、长期记忆、技能扩展、自主进化和多智能体协作等能力。

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
Evolution	对话空闲后在隔离环境中自动复盘，优化技能、处理未完成事项、补全记忆与知识，让 Agent 在使用中持续成长
Multi-agent	多个 Agent 组成团队，各有独立职责、模型与工作空间，支持群聊协作、任务委派与子 Agent，通道可绑定单个 Agent 或整个团队对外服务
Tools	Agent 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

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：

接收消息 — 通过通道接收用户输入
理解意图 — 分析任务需求和上下文
规划任务 — 将复杂任务分解为多个步骤
调用工具 — 选择合适的工具执行每个步骤
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
返回结果 — 将执行结果发送回用户

工作空间

系统工作空间

Agent 的系统工作空间默认位于 ~/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/
└── agents/            # Multi-agent team
    ├── team.json      # Team roster & channel bindings
    └── <agent-id>/    # Non-default agent's own workspace

秘钥文件单独存储在 ~/.cow 目录（出于安全考虑）：

~/.cow/
└── .env               # Secret keys for skills

项目工作空间

除默认工作空间外，可为每个会话单独绑定一个项目目录，Agent 的文件读写与命令执行都在该目录下进行，从而实现多项目隔离；记忆、技能等仍统一存放在默认工作空间。当使用了多个项目时，Web/桌面端的历史会话会自动按项目分组管理。

多智能体工作空间

组建 Agent 团队后，每个 Agent 都拥有一套完整的工作空间。默认 Agent 沿用实例根目录 ~/cow，其他成员则各自落在 ~/cow/agents/<agent-id>/ 下，从而在存储上区分「系统共享」「按成员隔离」「可选共享」三类：

系统共享：秘钥文件（~/.cow/.env）和团队配置（~/cow/agents/team.json）由整个实例共用。
按成员隔离：每个 Agent 的核心文件（SYSTEM.md、USER.md、AGENT.md、RULE.md）、记忆（MEMORY.md、memory/）和产出文件都在各自工作空间内，成员之间互不可见。
可选共享：技能与知识库既可与团队共用同一套，也可为某个成员配置专属的，两种模式随时切换。

子 Agent 是主 Agent 临时创建的执行单元，与主 Agent 共享同一工作空间，不拥有独立记忆；团队成员则是常驻的正式 Agent，工作空间与记忆完全独立。详见子 Agent。

会话级模型与权限

工作空间、模型、权限均可按会话独立设置，未设置时跟随全局默认：

模型：不同会话可切换不同模型，便于按任务选型。
权限：控制 Agent 可操作的范围，分为只读、工作区可写、全部可访问 三档。可在配置中设置全局默认权限（agent_permission_mode），新会话默认沿用，再按需单独调整。权限用于降低误操作风险；如需强隔离，建议在容器中运行。

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,
  "agent_permission_mode": "workspace-write",
  "enable_thinking": false,
  "cow_lang": "auto"
}

参数	说明	默认值
`agent`	是否启用 Agent 模式	`true`
`agent_workspace`	系统工作空间路径	`~/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`
`agent_permission_mode`	全局默认权限，新会话沿用：`read-only` / `workspace-write` / `full-access`	`full-access`
`enable_thinking`	是否启用深度思考模式	`false`
`knowledge`	是否启用个人知识库	`true`
`self_evolution_enabled`	是否启用自主进化	`false`
`cow_lang`	界面、命令文案、系统提示词等的语言，`auto` 自动检测，可设为 `zh` / `en`	`auto`

​系统架构

​Agent 模式

​工作空间

​系统工作空间

​项目工作空间

​多智能体工作空间

​会话级模型与权限

​核心配置