docs: add Japanese documents

2026-05-06 11:12:39 +08:00 · 2026-03-18 19:13:39 +09:00
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@@ -4,7 +4,7 @@
  <a href="https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/releases/latest"><img src="https://img.shields.io/github/v/release/zhayujie/chatgpt-on-wechat" alt="Latest release"></a>
  <a href="https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/blob/master/LICENSE"><img src="https://img.shields.io/github/license/zhayujie/chatgpt-on-wechat" alt="License: MIT"></a>
  <a href="https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat"><img src="https://img.shields.io/github/stars/zhayujie/chatgpt-on-wechat?style=flat-square" alt="Stars"></a> <br/>
-  [中文] | [<a href="docs/en/README.md">English</a>]
+  [中文] | [<a href="docs/en/README.md">English</a>] | [<a href="docs/ja/README.md">日本語</a>]
 </p>

 **CowAgent** 是基于大模型的超级AI助理，能够主动思考和任务规划、操作计算机和外部资源、创造和执行Skills、拥有长期记忆并不断成长。CowAgent 支持灵活切换多种模型，能处理文本、语音、图片、文件等多模态消息，可接入网页、飞书、钉钉、企微智能机器人、QQ、企微自建应用、微信公众号中使用，7*24小时运行于你的个人电脑或服务器中。
@@ -4,7 +4,7 @@
  <a href="https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/releases/latest"><img src="https://img.shields.io/github/v/release/zhayujie/chatgpt-on-wechat" alt="Latest release"></a>
  <a href="https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/blob/master/LICENSE"><img src="https://img.shields.io/github/license/zhayujie/chatgpt-on-wechat" alt="License: MIT"></a>
  <a href="https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat"><img src="https://img.shields.io/github/stars/zhayujie/chatgpt-on-wechat?style=flat-square" alt="Stars"></a> <br/>
-  [<a href="https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/blob/master/README.md">中文</a>] | [English]
+  [<a href="https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/blob/master/README.md">中文</a>] | [English] | [<a href="https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/blob/master/docs/ja/README.md">日本語</a>]
 </p>

 **CowAgent** is an AI super assistant powered by LLMs, capable of autonomous task planning, operating computers and external resources, creating and executing Skills, and continuously growing with long-term memory. It supports flexible model switching, handles text, voice, images, and files, and can be integrated into Web, Feishu, DingTalk, WeCom Bot, WeCom App, and WeChat Official Account — running 7×24 hours on your personal computer or server.
@@ -0,0 +1,205 @@
+<p align="center"><img src="https://github.com/user-attachments/assets/eca9a9ec-8534-4615-9e0f-96c5ac1d10a3" alt="CowAgent" width="550" /></p>
+
+<p align="center">
+  <a href="https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/releases/latest"><img src="https://img.shields.io/github/v/release/zhayujie/chatgpt-on-wechat" alt="Latest release"></a>
+  <a href="https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/blob/master/LICENSE"><img src="https://img.shields.io/github/license/zhayujie/chatgpt-on-wechat" alt="License: MIT"></a>
+  <a href="https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat"><img src="https://img.shields.io/github/stars/zhayujie/chatgpt-on-wechat?style=flat-square" alt="Stars"></a> <br/>
+  [<a href="https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/blob/master/README.md">中文</a>] | [<a href="https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/blob/master/docs/en/README.md">English</a>] | [日本語]
+</p>
+
+**CowAgent** はLLMを搭載したAIスーパーアシスタントです。自律的なタスク計画、コンピュータや外部リソースの操作、Skillの作成・実行、長期記憶による継続的な成長が可能です。柔軟なモデル切り替えに対応し、テキスト・音声・画像・ファイルを処理でき、Web、Feishu（飛書）、DingTalk（釘釘）、WeCom Bot（企業微信ボット）、WeComアプリ、WeChat公式アカウントに統合可能で、個人のPCやサーバー上で24時間365日稼働できます。
+
+<p align="center">
+  <a href="https://cowagent.ai/">🌐 ウェブサイト</a> &nbsp;·&nbsp;
+  <a href="https://docs.cowagent.ai/en/intro/index">📖 ドキュメント</a> &nbsp;·&nbsp;
+  <a href="https://docs.cowagent.ai/en/guide/quick-start">🚀 クイックスタート</a> &nbsp;·&nbsp;
+  <a href="https://link-ai.tech/cowagent/create">☁️ オンラインで試す</a>
+</p>
+
+## はじめに
+
+> CowAgentは、すぐに使えるAIスーパーアシスタントであると同時に、高い拡張性を持つAgentフレームワークでもあります。新しいモデルインターフェース、チャネル、組み込みツール、Skillシステムを拡張することで、さまざまなカスタマイズニーズに柔軟に対応できます。
+
+- ✅ **自律的タスク計画**: 複雑なタスクを理解し、自律的に実行計画を立て、目標達成までツールを呼び出しながら継続的に思考します。ツールを通じてファイル、ターミナル、ブラウザ、スケジューラなどのシステムリソースにアクセスできます。
+- ✅ **長期記憶**: 会話の記憶をローカルファイルやデータベースに自動的に永続化します。コアメモリとデイリーメモリを含み、キーワード検索やベクトル検索に対応しています。
+- ✅ **Skillシステム**: Skillの作成・実行エンジンを実装しており、複数の組み込みSkillを備え、自然言語での会話を通じたカスタムSkillの開発もサポートしています。
+- ✅ **マルチモーダルメッセージ**: テキスト、画像、音声、ファイルなど、さまざまなメッセージタイプの解析・処理・生成・送信に対応しています。
+- ✅ **複数モデル対応**: OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek、MiniMax、GLM、Qwen、Kimi、Doubaoなど、主要なモデルプロバイダーに対応しています。
+- ✅ **マルチプラットフォームデプロイ**: ローカルPCやサーバー上で実行でき、Web、Feishu、DingTalk、WeChat公式アカウント、WeComアプリケーションに統合可能です。
+- ✅ **ナレッジベース**: [LinkAI](https://link-ai.tech) プラットフォームを通じて、企業向けナレッジベース機能を統合できます。
+
+## 免責事項
+
+1. 本プロジェクトは [MIT License](/LICENSE) に基づいており、技術研究・学習を目的としています。利用者は現地の法律、規制、ポリシー、企業の社則を遵守する必要があります。違法行為や権利侵害となる利用は禁止されています。
+2. Agentモードは通常のチャットモードよりも多くのトークンを消費します。効果とコストに基づいてモデルを選択してください。AgentはホストOSにアクセスできるため、信頼できる環境にデプロイしてください。
+3. CowAgentはオープンソース開発に注力しており、いかなる暗号通貨の発行・参加・承認も行っていません。
+
+## デモ
+
+オンラインで試す（デプロイ不要）: [CowAgent](https://link-ai.tech/cowagent/create)
+
+## 更新履歴
+
+> **2026.02.27:** [v2.0.2](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/releases/tag/2.0.2) — Webコンソールの全面刷新（ストリーミングチャット、モデル/Skill/メモリ/チャネル/スケジューラ/ログ管理）、マルチチャネル同時実行、セッション永続化、Gemini 3.1 Pro / Claude 4.6 Sonnet / Qwen3.5 Plusなど新モデル追加。
+
+> **2026.02.13:** [v2.0.1](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/releases/tag/2.0.1) — 組み込みWeb検索ツール、スマートコンテキストトリミング、ランタイム情報の動的更新、Windows互換性、スケジューラのメモリ喪失やFeishu接続問題などの修正。
+
+> **2026.02.03:** [v2.0.0](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/releases/tag/2.0.0) — マルチステップタスク計画、長期記憶、組み込みツール、Skillフレームワーク、新モデル、チャネル最適化を備えたAIスーパーアシスタントへの全面アップグレード。
+
+> **2025.05.23:** [v1.7.6](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/releases/tag/1.7.6) — Webチャネル最適化、AgentMeshマルチエージェントプラグイン、Baidu TTS、claude-4-sonnet/opus対応。
+
+> **2025.04.11:** [v1.7.5](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/releases/tag/1.7.5) — wechatferryプロトコル、DeepSeekモデル、Tencent Cloud音声、ModelScope・Gitee-AI対応。
+
+> **2024.12.13:** [v1.7.4](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/releases/tag/1.7.4) — Gemini 2.0モデル、Webチャネル、メモリリーク修正。
+
+全更新履歴: [リリースノート](https://docs.cowagent.ai/en/releases/overview)
+
+<br/>
+
+## 🚀 クイックスタート
+
+本プロジェクトは、インストール・設定・起動・管理をワンクリックで行えるスクリプトを提供しています：
+
+```bash
+bash <(curl -fsSL https://cdn.link-ai.tech/code/cow/run.sh)
+```
+
+実行後、デフォルトでWebサービスが起動します。`http://localhost:9899/chat` にアクセスしてチャットを開始できます。
+
+スクリプトの使い方: [ワンクリックインストール](https://docs.cowagent.ai/en/guide/quick-start)
+
+### 手動インストール
+
+**1. プロジェクトのクローン**
+
+```bash
+git clone https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat
+cd chatgpt-on-wechat/
+```
+
+**2. 依存関係のインストール**
+
+```bash
+pip3 install -r requirements.txt
+pip3 install -r requirements-optional.txt   # 任意ですが推奨
+```
+
+**3. 設定**
+
+```bash
+cp config-template.json config.json
+```
+
+`config.json` にモデルのAPIキーとチャネルタイプを記入してください。詳細は[設定ドキュメント](https://docs.cowagent.ai/en/guide/manual-install)を参照してください。
+
+**4. 実行**
+
+```bash
+python3 app.py
+```
+
+サーバーでバックグラウンド実行する場合：
+
+```bash
+nohup python3 app.py & tail -f nohup.out
+```
+
+### Dockerデプロイ
+
+```bash
+curl -O https://cdn.link-ai.tech/code/cow/docker-compose.yml
+# docker-compose.yml を編集して設定を記入
+sudo docker compose up -d
+sudo docker logs -f chatgpt-on-wechat
+```
+
+<br/>
+
+## モデル
+
+主要なモデルプロバイダーに対応しています。Agentモードの推奨モデル：
+
+| プロバイダー | 推奨モデル |
+| --- | --- |
+| MiniMax | `MiniMax-M2.5` |
+| GLM | `glm-5` |
+| Kimi | `kimi-k2.5` |
+| Doubao | `doubao-seed-2-0-code-preview-260215` |
+| Qwen | `qwen3.5-plus` |
+| Claude | `claude-sonnet-4-6` |
+| Gemini | `gemini-3.1-pro-preview` |
+| OpenAI | `gpt-5.4` |
+| DeepSeek | `deepseek-chat` |
+
+各モデルの詳細設定については、[モデルドキュメント](https://docs.cowagent.ai/en/models/index)を参照してください。
+
+### Coding Plan
+
+Coding Planは各プロバイダーが提供する月額サブスクリプションパッケージで、高頻度のAgent利用に最適です。すべてのプロバイダーはOpenAI互換モードでアクセスできます：
+
+```json
+{
+  "bot_type": "openai",
+  "model": "MODEL_NAME",
+  "open_ai_api_base": "PROVIDER_CODING_PLAN_API_BASE",
+  "open_ai_api_key": "YOUR_API_KEY"
+}
+```
+
+- `bot_type`: `openai` を指定
+- `model`: プロバイダーがサポートするモデル名
+- `open_ai_api_base`: プロバイダーのCoding Plan API Base（標準の従量課金とは異なります）
+- `open_ai_api_key`: プロバイダーのCoding Plan APIキー
+
+> 注意：Coding PlanのAPI BaseとAPIキーは、通常の従量課金のものとは別です。各プロバイダーのプラットフォームから取得してください。
+
+対応プロバイダーには、Alibaba Cloud、MiniMax、Zhipu GLM、Kimi、Volcengineなどがあります。各プロバイダーの詳細設定については、[Coding Planドキュメント](https://docs.cowagent.ai/en/models/coding-plan)を参照してください。
+
+<br/>
+
+## チャネル
+
+複数のプラットフォームに対応しています。`config.json` の `channel_type` を設定して切り替えます：
+
+| チャネル | `channel_type` | ドキュメント |
+| --- | --- | --- |
+| Web（デフォルト） | `web` | [Webチャネル](https://docs.cowagent.ai/en/channels/web) |
+| Feishu（飛書） | `feishu` | [Feishu設定](https://docs.cowagent.ai/en/channels/feishu) |
+| DingTalk（釘釘） | `dingtalk` | [DingTalk設定](https://docs.cowagent.ai/en/channels/dingtalk) |
+| WeCom Bot | `wecom_bot` | [WeCom Bot設定](https://docs.cowagent.ai/en/channels/wecom-bot) |
+| WeComアプリ | `wechatcom_app` | [WeCom設定](https://docs.cowagent.ai/en/channels/wecom) |
+| WeChat公式アカウント | `wechatmp` / `wechatmp_service` | [WeChat公式アカウント設定](https://docs.cowagent.ai/en/channels/wechatmp) |
+| ターミナル | `terminal` | — |
+
+複数チャネルを同時に有効化できます。カンマ区切りで指定してください：`"channel_type": "feishu,dingtalk"`
+
+<br/>
+
+## エンタープライズサービス
+
+<a href="https://link-ai.tech" target="_blank"><img width="720" src="https://cdn.link-ai.tech/image/link-ai-intro.jpg"></a>
+
+> [LinkAI](https://link-ai.tech/) は、企業や開発者向けのワンストップAIエージェントプラットフォームです。マルチモーダルLLM、ナレッジベース、Agentプラグイン、ワークフローを統合しています。主要プラットフォームへのワンクリック統合、SaaSおよびプライベートデプロイに対応しています。
+
+<br/>
+
+## 🔗 関連プロジェクト
+
+- [bot-on-anything](https://github.com/zhayujie/bot-on-anything): 軽量で高い拡張性を持つLLMアプリケーションフレームワーク。Slack、Telegram、Discord、Gmailなどに対応。
+- [AgentMesh](https://github.com/MinimalFuture/AgentMesh): エージェントチームの協調による複雑な問題解決のためのオープンソースのマルチエージェントフレームワーク。
+
+## 🔎 よくある質問
+
+FAQ: <https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/wiki/FAQs>
+
+## 🛠️ コントリビューション
+
+新しいチャネルの追加を歓迎します。[Feishuチャネル](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/blob/master/channel/feishu/feishu_channel.py)を参考にしてください。また、新しいSkillのコントリビューションも歓迎します。[Skill Creatorドキュメント](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/blob/master/skills/skill-creator/SKILL.md)を参照してください。
+
+## ✉ お問い合わせ
+
+PRやIssueの提出を歓迎します。🌟 Starでプロジェクトをサポートしてください。ご質問がある場合は、[FAQリスト](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/wiki/FAQs)を確認するか、[Issues](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/issues)を検索してください。
+
+## 🌟 コントリビューター
+
+![cow contributors](https://contrib.rocks/image?repo=zhayujie/chatgpt-on-wechat&max=1000)
@@ -0,0 +1,58 @@
+---
+title: DingTalk
+description: CowAgent を DingTalk アプリケーションに統合する
+---
+
+DingTalk オープンプラットフォームでインテリジェントロボットアプリを作成して、CowAgent を DingTalk に統合します。
+
+## 1. アプリの作成
+
+1. [DingTalk 開発者コンソール](https://open-dev.dingtalk.com/fe/app#/corp/app)にアクセスし、ログインして**アプリを作成**をクリックし、アプリ情報を入力します：
+
+<img src="https://img-1317903499.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/docs/dingtalk-create-app.png" width="800"/>
+
+2. **アプリ機能の追加**をクリックし、**ロボット**機能を選択して**追加**をクリックします：
+
+<img src="https://img-1317903499.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/docs/dingtalk-add-bot.png" width="800"/>
+
+3. ロボット情報を設定し、**公開**をクリックします。公開後、「**デバッグ**」をクリックすると自動的にテストグループチャットが作成され、クライアントで確認できます：
+
+<img src="https://img-1317903499.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/docs/dingtalk-config-bot.png" width="600"/>
+
+4. **バージョン管理とリリース**をクリックし、新しいバージョンを作成して公開します：
+
+<img src="https://img-1317903499.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/docs/dingtalk-publish-bot.png" width="700"/>
+
+## 2. プロジェクト設定
+
+1. **認証情報と基本情報**をクリックし、`Client ID` と `Client Secret` を取得します：
+
+<img src="https://img-1317903499.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/docs/dingtalk-get-secret.png" width="700"/>
+
+2. プロジェクトルートの `config.json` に以下の設定を追加します：
+
+```json
+{
+  "channel_type": "dingtalk",
+  "dingtalk_client_id": "YOUR_CLIENT_ID",
+  "dingtalk_client_secret": "YOUR_CLIENT_SECRET"
+}
+```
+
+3. 依存パッケージをインストールします：
+
+```bash
+pip3 install dingtalk_stream
+```
+
+<img src="https://img-1317903499.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/docs/dingtalk-app-config.png" width="700"/>
+
+4. プロジェクト起動後、DingTalk 開発者コンソールに移動し、**イベントサブスクリプション**をクリックし、**接続確認済み、チャネルを確認**をクリックします。「**接続成功**」と表示されれば設定完了です：
+
+<img src="https://img-1317903499.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/docs/dingtalk-event-sub.png" width="700"/>
+
+## 3. 使い方
+
+ロボットと個別チャットするか、企業グループに追加して会話を開始します：
+
+<img src="https://img-1317903499.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/docs/dingtalk-hosting-demo.png" width="650"/>
@@ -0,0 +1,69 @@
+---
+title: Feishu (Lark)
+description: CowAgent を Feishu アプリケーションに統合する
+---
+
+企業向けカスタムアプリを作成して、CowAgent を Feishu に統合します。管理者権限を持つ Feishu 企業ユーザーである必要があります。
+
+## 1. 企業カスタムアプリの作成
+
+### 1.1 アプリの作成
+
+[Feishu 開発者プラットフォーム](https://open.feishu.cn/app/)にアクセスし、**企業カスタムアプリを作成**をクリックして、必要な情報を入力し**作成**をクリックします：
+
+<img src="https://img-1317903499.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/docs/feishu-hosting-create-app.jpg" width="500"/>
+
+### 1.2 Bot 機能の追加
+
+**アプリ機能の追加**で、アプリに **Bot** 機能を追加します：
+
+<img src="https://img-1317903499.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/docs/feishu-hosting-add-bot.jpg" width="800"/>
+
+### 1.3 アプリ権限の設定
+
+**権限管理**をクリックし、**権限設定**の下の入力欄に以下の権限文字列を貼り付け、フィルタされたすべての権限を選択し、**一括有効化**をクリックして確認します：
+
+```
+im:message,im:message.group_at_msg,im:message.group_at_msg:readonly,im:message.p2p_msg,im:message.p2p_msg:readonly,im:message:send_as_bot,im:resource
+```
+
+<img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/feishu-hosting-add-auth2.png" width="800"/>
+
+## 2. プロジェクト設定
+
+1. **認証情報と基本情報**から `App ID` と `App Secret` を取得します：
+
+<img src="https://img-1317903499.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/docs/feishu-hosting-appid-secret.jpg" width="800"/>
+
+2. プロジェクトルートの `config.json` に以下の設定を追加します：
+
+```json
+{
+  "channel_type": "feishu",
+  "feishu_app_id": "YOUR_APP_ID",
+  "feishu_app_secret": "YOUR_APP_SECRET",
+  "feishu_bot_name": "YOUR_BOT_NAME"
+}
+```
+
+| パラメータ | 説明 |
+| --- | --- |
+| `feishu_app_id` | Feishu Bot の App ID |
+| `feishu_app_secret` | Feishu Bot の App Secret |
+| `feishu_bot_name` | Bot 名（アプリ作成時に設定）、グループチャットで使用する際に必要 |
+
+設定完了後、プロジェクトを起動します。
+
+## 3. イベントサブスクリプションの設定
+
+1. プロジェクトが正常に動作した後、Feishu 開発者プラットフォームに移動し、**イベントとコールバック**をクリックし、**ロングコネクション**モードを選択して保存をクリックします：
+
+<img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/202601311731183.png" width="600"/>
+
+2. 下の**イベントを追加**をクリックし、「メッセージ受信」を検索して「**メッセージ受信 v2.0**」を選択し、確認します。
+
+3. **バージョン管理とリリース**をクリックし、新しいバージョンを作成して**本番リリース**を申請します。Feishu クライアントで承認メッセージを確認し、承認します：
+
+<img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/202601311807356.png" width="600"/>
+
+完了後、Feishu で Bot 名を検索してチャットを開始できます。
@@ -0,0 +1,88 @@
+---
+title: QQ Bot
+description: CowAgent を QQ Bot に接続する（WebSocket ロングコネクション）
+---
+
+> QQ オープンプラットフォームの Bot API を介して CowAgent を接続し、QQ のダイレクトメッセージ、グループチャット（@bot）、ギルドチャネルメッセージ、ギルド DM に対応します。パブリック IP は不要で、WebSocket ロングコネクションを使用します。
+
+<Note>
+  QQ Bot は QQ オープンプラットフォームを通じて作成します。WebSocket ロングコネクションでメッセージを受信し、OpenAPI でメッセージを送信します。パブリック IP やドメインは不要です。
+</Note>
+
+## 1. QQ Bot の作成
+
+> [QQ オープンプラットフォーム](https://q.qq.com)にアクセスし、QQ でサインインします。未登録の場合は、先に[アカウント登録](https://q.qq.com/#/register)を完了してください。
+
+1.[QQ オープンプラットフォーム - Bot 一覧](https://q.qq.com/#/apps)に移動し、**Bot を作成**をクリックします：
+
+<img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260317162900.png" width="800"/>
+
+2.Bot 名、アバター、その他の基本情報を入力して作成を完了します：
+
+<img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260317163005.png" width="800"/>
+
+3.Bot 設定ページに入り、**開発管理**に移動して以下の手順を完了します：
+
+  - **AppID**（Bot ID）をコピーして保存します
+  - **AppSecret**（Bot Secret）を生成して保存します
+
+<img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260317164955.png" width="800"/>
+
+## 2. 設定と起動
+
+### 方法 A: Web コンソール
+
+プログラムを起動し、Web コンソール（ローカルアクセス: http://127.0.0.1:9899/）を開きます。**チャネル**タブに移動し、**チャネルを接続**をクリックして **QQ Bot** を選択し、前のステップで取得した AppID と AppSecret を入力して接続をクリックします。
+
+<img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260317165425.png" width="800"/>
+
+### 方法 B: 設定ファイル
+
+`config.json` に以下を追加します：
+
+```json
+{
+  "channel_type": "qq",
+  "qq_app_id": "YOUR_APP_ID",
+  "qq_app_secret": "YOUR_APP_SECRET"
+}
+```
+
+| パラメータ | 説明 |
+| --- | --- |
+| `qq_app_id` | QQ Bot の AppID。オープンプラットフォームの開発管理で確認できます |
+| `qq_app_secret` | QQ Bot の AppSecret。オープンプラットフォームの開発管理で確認できます |
+
+設定後、プログラムを起動します。ログに `[QQ] ✅ Connected successfully` と表示されれば接続成功です。
+
+
+## 3. 使い方
+
+QQ オープンプラットフォームで、**管理 → 利用範囲とメンバー**に移動し、「グループとメッセージリストに追加」の QR コードを QQ クライアントでスキャンして Bot とのチャットを開始します：
+
+<img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260317165947.png" width="800"/>
+
+チャット例:
+<img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260317171508.png" width="800"/>
+
+## 4. 対応機能
+
+> 注意: グループチャットやギルドチャネルで QQ Bot を使用するには、公開審査を完了し、利用範囲の権限を設定する必要があります。
+
+| 機能 | 状態 |
+| --- | --- |
+| QQ ダイレクトメッセージ | ✅ |
+| QQ グループチャット（@bot） | ✅ |
+| ギルドチャネル（@bot） | ✅ |
+| ギルド DM | ✅ |
+| テキストメッセージ | ✅ 送受信 |
+| 画像メッセージ | ✅ 送受信（グループ・ダイレクト） |
+| ファイルメッセージ | ✅ 送信（グループ・ダイレクト） |
+| スケジュールタスク | ✅ 能動的プッシュ（ユーザーあたり月4回） |
+
+
+## 5. 注意事項
+
+- **受動メッセージの制限**: QQ ダイレクトメッセージの返信は60分間有効です（1メッセージあたり最大5回返信可能）。グループチャットの返信は5分間有効です。
+- **能動メッセージの制限**: ダイレクトメッセージとグループチャットの両方で、月あたりの能動メッセージは4件までです。スケジュールタスク機能を使用する際はこの点にご注意ください。
+- **イベント権限**: デフォルトでは `GROUP_AND_C2C_EVENT`（QQ グループ/ダイレクト）と `PUBLIC_GUILD_MESSAGES`（ギルド公開メッセージ）がサブスクライブされています。追加の権限が必要な場合は、オープンプラットフォームで申請してください。
@@ -0,0 +1,75 @@
+---
+title: Web コンソール
+description: Web コンソールで CowAgent を使用する
+---
+
+Web コンソールは CowAgent のデフォルトチャネルです。起動後に自動的に開始され、ブラウザを通じて Agent とチャットしたり、モデル、Skill、メモリ、チャネルなどの設定をオンラインで管理できます。
+
+## 設定
+
+```json
+{
+  "channel_type": "web",
+  "web_port": 9899
+}
+```
+
+| パラメータ | 説明 | デフォルト値 |
+| --- | --- | --- |
+| `channel_type` | `web` に設定 | `web` |
+| `web_port` | Web サービスのリスンポート | `9899` |
+
+## アクセス URL
+
+プロジェクト起動後、以下にアクセスしてください：
+
+- ローカル: `http://localhost:9899`
+- サーバー: `http://<server-ip>:9899`
+
+<Note>
+  サーバーのファイアウォールとセキュリティグループで該当ポートが許可されていることを確認してください。
+</Note>
+
+## 機能
+
+### チャット画面
+
+ストリーミング出力に対応しており、Agent の推論プロセスやツール呼び出しをリアルタイムで表示し、Agent の意思決定を直感的に観察できます：
+
+<img width="850" src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260227180120.png" />
+
+### モデル管理
+
+設定ファイルを手動で編集せずに、オンラインでモデル設定を管理できます：
+
+<img width="850" src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260227173811.png" />
+
+### Skill 管理
+
+Agent の Skill をオンラインで閲覧・管理できます：
+
+<img width="850" src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260227173403.png" />
+
+### メモリ管理
+
+Agent のメモリをオンラインで閲覧・管理できます：
+
+<img width="850" src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260227173349.png" />
+
+### チャネル管理
+
+接続中のチャネルをオンラインで管理し、リアルタイムで接続・切断操作を行えます：
+
+<img width="850" src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260227173331.png" />
+
+### スケジュールタスク
+
+スケジュールタスクをオンラインで閲覧・管理できます。一回限りのタスク、固定間隔、Cron 式に対応しています：
+
+<img width="850" src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260227173704.png" />
+
+### ログ
+
+Agent のランタイムログをリアルタイムで確認でき、監視やトラブルシューティングに活用できます：
+
+<img width="850" src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260227173514.png" />
@@ -0,0 +1,72 @@
+---
+title: WeChat 公式アカウント
+description: CowAgent を WeChat 公式アカウントに統合する
+---
+
+CowAgent は個人サブスクリプションアカウントと企業サービスアカウントの両方に対応しています。
+
+| 種類 | 要件 | 特徴 |
+| --- | --- | --- |
+| **個人サブスクリプション** | 個人で利用可能 | まずプレースホルダーの返信を送信し、ユーザーが完全な応答を取得するにはメッセージを送信する必要があります |
+| **企業サービス** | カスタマーサービス API が認証済みの企業 | ユーザーに能動的に返信をプッシュできます |
+
+<Note>
+  公式アカウントはサーバーおよび Docker デプロイのみサポートしており、ローカル実行モードには対応していません。拡張依存パッケージをインストールしてください: `pip3 install -r requirements-optional.txt`
+</Note>
+
+## 1. 個人サブスクリプションアカウント
+
+`config.json` に以下の設定を追加します：
+
+```json
+{
+  "channel_type": "wechatmp",
+  "single_chat_prefix": [""],
+  "wechatmp_app_id": "wx73f9******d1e48",
+  "wechatmp_app_secret": "YOUR_APP_SECRET",
+  "wechatmp_aes_key": "",
+  "wechatmp_token": "YOUR_TOKEN",
+  "wechatmp_port": 80
+}
+```
+
+### セットアップ手順
+
+これらの設定は [WeChat 公式アカウントプラットフォーム](https://mp.weixin.qq.com/advanced/advanced?action=dev&t=advanced/dev)と一致している必要があります。**設定と開発 → 基本設定 → サーバー設定**に移動し、以下のように設定します：
+
+<img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260228103506.png" width="480"/>
+
+1. プラットフォームで開発者シークレットを有効化し（`wechatmp_app_secret` に対応）、サーバー IP をホワイトリストに追加します
+2. プラットフォームの設定と一致するように公式アカウントのパラメータを `config.json` に入力します
+3. プログラムを起動します。ポート 80 でリスンします（権限がない場合は `sudo` を使用してください。ポート 80 を占有しているプロセスがあれば停止してください）
+4. 公式アカウントプラットフォームで**サーバー設定を有効化**して送信します。正常に保存できれば設定完了です。**「サーバー URL」**は `http://{HOST}/wx` の形式で入力する必要があり、`{HOST}` にはサーバー IP またはドメインを指定できます
+
+アカウントをフォローしてメッセージを送信すると、以下のような結果が表示されるはずです：
+
+<img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260228103522.png" width="720"/>
+
+サブスクリプションアカウントの制限により、短い返信（15秒以内）は即座に返されますが、長い返信の場合はまず「考え中...」というプレースホルダーが送信され、ユーザーは任意のテキストを送信して回答を取得する必要があります。企業サービスアカウントではカスタマーサービス API を使用してこの問題を解決できます。
+
+<Tip>
+  **音声認識**: WeChat 内蔵の音声認識を使用できます。公式アカウント管理ページの「設定と開発 → API 権限」で「音声認識結果の受信」を有効にしてください。
+</Tip>
+
+## 2. 企業サービスアカウント
+
+企業サービスアカウントのセットアップ手順は個人サブスクリプションアカウントとほぼ同じですが、以下の点が異なります：
+
+1. プラットフォームで企業サービスアカウントを登録し、WeChat 認証を完了します。**カスタマーサービス API** の権限が付与されていることを確認してください
+2. `config.json` で `"channel_type": "wechatmp_service"` に設定します。その他の設定は同じです
+3. 長い返信であっても、ユーザーに能動的にプッシュでき、手動での取得が不要です
+
+```json
+{
+  "channel_type": "wechatmp_service",
+  "single_chat_prefix": [""],
+  "wechatmp_app_id": "YOUR_APP_ID",
+  "wechatmp_app_secret": "YOUR_APP_SECRET",
+  "wechatmp_aes_key": "",
+  "wechatmp_token": "YOUR_TOKEN",
+  "wechatmp_port": 80
+}
+```
@@ -0,0 +1,73 @@
+---
+title: WeCom Bot
+description: CowAgent を WeCom AI Bot に接続する（WebSocket ロングコネクション）
+---
+
+WeCom AI Bot を介して CowAgent を接続し、ダイレクトメッセージとグループチャットの両方に対応します。パブリック IP は不要で、WebSocket ロングコネクションを使用し、Markdown レンダリングとストリーミング出力をサポートします。
+
+<Note>
+  WeCom Bot と WeCom App は異なる統合方式です。WeCom Bot は WebSocket ロングコネクションを使用するため、パブリック IP やドメインが不要で、セットアップが簡単です。
+</Note>
+
+## 1. AI Bot の作成
+
+1. WeCom クライアントを開き、**ワークベンチ**に移動し、**AI Bot** をクリックします：
+
+<img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260316180959.png" width="800"/>
+
+2. **Bot を作成** → **手動作成**をクリックします：
+
+<img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260316181118.png" width="600"/>
+
+3. 右パネルの一番下までスクロールし、**API モード**を選択します：
+
+<img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260316181215.png" width="600"/>
+
+4. Bot 名、アバター、公開範囲を設定します。**ロングコネクション**モードを選択し、**Bot ID** と **Secret** をメモしてから保存をクリックします。
+
+## 2. 設定
+
+### 方法 A: Web コンソール
+
+プログラムを起動し、Web コンソール（ローカルアクセス: http://127.0.0.1:9899）を開きます。**チャネル**タブに移動し、**チャネルを接続**をクリックして **WeCom Bot** を選択し、前のステップで取得した Bot ID と Secret を入力して接続をクリックします。
+
+<img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260316181711.png" width="600"/>
+
+### 方法 B: 設定ファイル
+
+`config.json` に以下を追加します：
+
+```json
+{
+  "channel_type": "wecom_bot",
+  "wecom_bot_id": "YOUR_BOT_ID",
+  "wecom_bot_secret": "YOUR_SECRET"
+}
+```
+
+| パラメータ | 説明 |
+| --- | --- |
+| `wecom_bot_id` | AI Bot の Bot ID |
+| `wecom_bot_secret` | AI Bot の Secret |
+
+設定後、プログラムを起動します。ログに `[WecomBot] Subscribe success` と表示されれば接続成功です。
+
+## 3. 対応機能
+
+| 機能 | 状態 |
+| --- | --- |
+| ダイレクトメッセージ | ✅ |
+| グループチャット（@bot） | ✅ |
+| テキストメッセージ | ✅ 送受信 |
+| 画像メッセージ | ✅ 送受信 |
+| ファイルメッセージ | ✅ 送受信 |
+| ストリーミング返信 | ✅ |
+| スケジュール配信 | ✅ |
+
+## 4. 使い方
+
+WeCom で Bot 名を検索してダイレクトメッセージを開始できます。
+
+グループチャットで使用するには、Bot をグループに追加し、@メンションしてメッセージを送信します。
+
+<img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260316182902.png" width="800"/>
@@ -0,0 +1,98 @@
+---
+title: WeCom
+description: CowAgent を WeCom 企業アプリに統合する
+---
+
+カスタム企業アプリを通じて CowAgent を WeCom に統合し、社内従業員との1対1チャットに対応します。
+
+<Note>
+  WeCom は Docker デプロイまたはサーバー上の Python デプロイのみサポートしています。ローカル実行モードには対応していません。
+</Note>
+
+## 1. 前提条件
+
+必要なリソース：
+
+1. パブリック IP を持つサーバー（海外サーバー、または国際 API アクセス用のプロキシを持つ国内サーバー）
+2. 登録済みの WeCom アカウント（個人登録は可能ですが認証はできません）
+3. 認証済みの WeCom アカウントには、対応する法人名義で届け出済みのドメインが別途必要です
+
+## 2. WeCom アプリの作成
+
+1. [WeCom 管理コンソール](https://work.weixin.qq.com/wework_admin/frame#profile)で、**自社情報**をクリックし、ページ下部の **Corp ID** を確認します。この ID を `wechatcom_corp_id` 設定フィールド用に保存します。
+
+2. **アプリ管理**に切り替え、アプリを作成をクリックします：
+
+<img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260228103156.png" width="480"/>
+
+3. アプリ作成ページで、`AgentId` と `Secret` を記録します：
+
+<img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260228103218.png" width="580"/>
+
+4. **API 受信設定**をクリックしてアプリケーションインターフェースを設定します：
+
+<img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260228103211.png" width="520"/>
+
+- URL の形式: `http://ip:port/wxcomapp`（認証済み企業は届け出済みドメインを使用する必要があります）
+- ランダムな `Token` と `EncodingAESKey` を生成し、設定ファイル用に保存します
+
+<Note>
+  プログラムがまだ起動していないため、この時点では API 受信設定を保存できません。プロジェクトが動作した後に戻って保存してください。
+</Note>
+
+## 3. 設定と起動
+
+`config.json` に以下の設定を追加します（各パラメータと WeCom コンソールの対応関係は上のスクリーンショットを参照してください）：
+
+```json
+{
+  "channel_type": "wechatcom_app",
+  "single_chat_prefix": [""],
+  "wechatcom_corp_id": "YOUR_CORP_ID",
+  "wechatcomapp_token": "YOUR_TOKEN",
+  "wechatcomapp_secret": "YOUR_SECRET",
+  "wechatcomapp_agent_id": "YOUR_AGENT_ID",
+  "wechatcomapp_aes_key": "YOUR_AES_KEY",
+  "wechatcomapp_port": 9898
+}
+```
+
+| パラメータ | 説明 |
+| --- | --- |
+| `wechatcom_corp_id` | Corp ID |
+| `wechatcomapp_token` | API 受信設定の Token |
+| `wechatcomapp_secret` | アプリの Secret |
+| `wechatcomapp_agent_id` | アプリの AgentId |
+| `wechatcomapp_aes_key` | API 受信設定の EncodingAESKey |
+| `wechatcomapp_port` | リスンポート、デフォルトは 9898 |
+
+設定後、プログラムを起動します。ログに `http://0.0.0.0:9898/` と表示されれば、プログラムは正常に動作しています。このポートを外部に公開する必要があります（例：クラウドサーバーのセキュリティグループで許可します）。
+
+プログラム起動後、WeCom 管理コンソールに戻って**メッセージサーバー設定**を保存します。保存が成功したら、サーバー IP を**企業の信頼済み IP** に追加する必要もあります。追加しないとメッセージの送受信ができません：
+
+<img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260228103224.png" width="520"/>
+
+<Warning>
+  URL 設定のコールバックが失敗する場合や、設定がうまくいかない場合：
+  1. サーバーのファイアウォールが無効になっており、セキュリティグループでリスンポートが許可されていることを確認してください
+  2. Token、Secret Key などのパラメータ設定が一致しているか、URL の形式が正しいか慎重に確認してください
+  3. 認証済みの WeCom アカウントは、法人に対応する届け出済みドメインを設定する必要があります
+</Warning>
+
+## 4. 使い方
+
+WeCom で作成したアプリ名を検索して、直接チャットを開始できます。異なるポートでリスンする複数のインスタンスを実行して、複数の WeCom アプリを作成できます：
+
+<img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260228103228.png" width="720"/>
+
+外部の個人 WeChat ユーザーにアプリを利用してもらうには、**自社情報 → WeChat プラグイン**に移動し、招待 QR コードを共有します。スキャンしてフォローした後、個人 WeChat ユーザーがアプリとチャットできるようになります：
+
+<img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260228103232.png" width="520"/>
+
+## FAQ
+
+以下の依存パッケージがインストールされていることを確認してください：
+
+```bash
+pip install websocket-client pycryptodome
+```
@@ -0,0 +1,113 @@
+---
+title: 手動インストール
+description: CowAgentの手動デプロイ（ソースコード / Docker）
+---
+
+## ソースコードによるデプロイ
+
+### 1. プロジェクトをクローン
+
+```bash
+git clone https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat
+cd chatgpt-on-wechat/
+```
+
+<Tip>
+  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/chatgpt-on-wechat
+</Tip>
+
+### 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）：
+
+```bash
+pip3 install -r requirements.txt
+```
+
+オプション依存パッケージ（推奨）：
+
+```bash
+pip3 install -r requirements-optional.txt
+```
+
+### 3. 設定
+
+設定テンプレートをコピーして編集します：
+
+```bash
+cp config-template.json config.json
+```
+
+`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](/ja/models/index)を参照してください。
+
+### 4. 実行
+
+**ローカルで実行：**
+
+```bash
+python3 app.py
+```
+
+デフォルトではWebサービスが起動します。`http://localhost:9899/chat` 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：**
+
+```bash
+nohup python3 app.py & tail -f nohup.out
+```
+
+## 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。
+
+<Note>
+  [Docker](https://docs.docker.com/engine/install/) と docker-compose が必要です。
+</Note>
+
+**1. 設定ファイルをダウンロード**
+
+```bash
+curl -O https://cdn.link-ai.tech/code/cow/docker-compose.yml
+```
+
+`docker-compose.yml` を編集して設定を行います。
+
+**2. コンテナを起動**
+
+```bash
+sudo docker compose up -d
+```
+
+**3. ログを確認**
+
+```bash
+sudo docker logs -f chatgpt-on-wechat
+```
+
+## 主要な設定項目
+
+```json
+{
+  "channel_type": "web",
+  "model": "MiniMax-M2.5",
+  "agent": true,
+  "agent_workspace": "~/cow",
+  "agent_max_context_tokens": 40000,
+  "agent_max_context_turns": 30,
+  "agent_max_steps": 15
+}
+```
+
+| パラメータ | 説明 | デフォルト値 |
+| --- | --- | --- |
+| `channel_type` | チャネルタイプ | `web` |
+| `model` | モデル名 | `MiniMax-M2.5` |
+| `agent` | Agent モードを有効化 | `true` |
+| `agent_workspace` | Agent のワークスペースパス | `~/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` | タスクごとの最大判断ステップ数 | `15` |
+
+<Tip>
+  すべての設定オプションはプロジェクトの [`config.py`](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/blob/master/config.py) に記載されています。
+</Tip>
@@ -0,0 +1,39 @@
+---
+title: ワンクリックインストール
+description: スクリプトによるCowAgentのワンクリックインストールと管理
+---
+
+本プロジェクトでは、ワンクリックでのインストール、設定、起動、管理を行うスクリプトを提供しています。素早くセットアップするには、スクリプトによるデプロイを推奨します。
+
+Linux、macOS、Windowsに対応しています。Python 3.7〜3.12が必要です（3.9を推奨）。
+
+## インストールコマンド
+
+```bash
+bash <(curl -fsSL https://cdn.link-ai.tech/code/cow/run.sh)
+```
+
+スクリプトは以下の手順を自動的に実行します：
+
+1. Python環境の確認（Python 3.7以上が必要）
+2. 必要なツールのインストール（git、curlなど）
+3. プロジェクトを `~/chatgpt-on-wechat` にクローン
+4. Pythonの依存パッケージをインストール
+5. AIモデルとチャネルの対話式設定
+6. サービスの起動
+
+デフォルトでは、インストール後にWebサービスが起動します。`http://localhost:9899/chat` にアクセスしてチャットを開始できます。
+
+## 管理コマンド
+
+インストール後、以下のコマンドでサービスを管理できます：
+
+| コマンド | 説明 |
+| --- | --- |
+| `./run.sh start` | サービスを起動 |
+| `./run.sh stop` | サービスを停止 |
+| `./run.sh restart` | サービスを再起動 |
+| `./run.sh status` | 実行状態を確認 |
+| `./run.sh logs` | リアルタイムログを表示 |
+| `./run.sh config` | 再設定 |
+| `./run.sh update` | プロジェクトコードを更新 |
@@ -0,0 +1,77 @@
+---
+title: アーキテクチャ
+description: CowAgent 2.0 のシステムアーキテクチャとコア設計
+---
+
+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。
+
+## 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：
+
+<img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/68ef7b212c6f791e0e74314b912149f9-sz_5847990.png" alt="CowAgent Architecture" />
+
+### コアモジュール
+
+| モジュール | 説明 |
+| --- | --- |
+| **Channels** | メッセージの受信と送信を行うメッセージチャネル層。Web、Feishu（飛書）、DingTalk（釘釘）、WeCom（企業微信）、WeChat公式アカウントなどをサポート |
+| **Agent Core** | タスク計画、記憶システム、Skill エンジンを含む Agent エンジン |
+| **Tools** | Agent が OS リソースにアクセスするためのツール層。10 以上の組み込みツール |
+| **Models** | 主要な LLM への統一アクセスを提供するモデル層 |
+
+## 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：
+
+1. **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
+2. **意図の理解** — タスク要件とコンテキストを分析
+3. **タスク計画** — 複雑なタスクを複数のステップに分解
+4. **ツール呼び出し** — 各ステップに適切なツールを選択・実行
+5. **記憶の更新** — 重要な情報を長期記憶に保存
+6. **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/
+├── system.md          # Agent システムプロンプト
+├── user.md            # ユーザープロフィール
+├── memory/            # 長期記憶ストレージ
+│   ├── core.md        # コアメモリ
+│   └── daily/         # デイリーメモリ
+└── skills/            # カスタム Skill
+    ├── skill-1/
+    └── skill-2/
+```
+
+シークレットキーはセキュリティのため `~/.cow` ディレクトリに別途保存されます：
+
+```
+~/.cow/
+└── .env               # Skill 用のシークレットキー
+```
+
+## コア設定
+
+`config.json` で Agent モードのパラメータを設定します：
+
+```json
+{
+  "agent": true,
+  "agent_workspace": "~/cow",
+  "agent_max_context_tokens": 40000,
+  "agent_max_context_turns": 30,
+  "agent_max_steps": 15
+}
+```
+
+| 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` |
@@ -0,0 +1,105 @@
+---
+title: 機能詳細
+description: CowAgent の長期記憶、タスク計画、Skill システムの詳細
+---
+
+## 1. 長期記憶
+
+記憶システムにより、Agent は重要な情報を長期にわたって記憶できます。ユーザーが好みや決定、重要な事実を共有すると、Agent は自発的に情報を保存し、会話が一定の長さに達すると自動的に要約を抽出します。記憶はコアメモリとデイリーメモリに分かれており、キーワード検索とベクトル検索の両方をサポートするハイブリッド検索が可能です。
+
+初回起動時、Agent はユーザーに重要な情報を自発的に尋ね、ワークスペース（デフォルト `~/cow`）に記録します。これには Agent の設定、ユーザーの身元情報、記憶ファイルが含まれます。
+
+その後の長期的な会話において、Agent は必要に応じてインテリジェントに記憶を保存・取得し、自身の設定やユーザーの好み、記憶ファイルを継続的に更新し、経験と教訓を要約します。これにより、真に自律的な思考と継続的な成長を実現しています。
+
+<Frame>
+  <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260203000455.png" width="800" />
+</Frame>
+
+## 2. タスク計画とツール活用
+
+ツールは Agent がオペレーティングシステムのリソースにアクセスするための中核です。Agent はタスク要件に基づいてインテリジェントにツールを選択・呼び出し、ファイルの読み書き、コマンド実行、スケジュールタスクなどを実行します。組み込みツールはプロジェクトの `agent/tools/` ディレクトリに実装されています。
+
+**主なツール：** ファイルの読み書き・編集、Bash ターミナル、ファイル送信、スケジューラ、記憶検索、Web 検索、環境設定など。
+
+### 2.1 ターミナルとファイルアクセス
+
+OS のターミナルとファイルシステムへのアクセスは、最も基本的かつ中核的な機能です。多くの他のツールや Skill はこの機能の上に構築されています。ユーザーはモバイルデバイスから Agent とやり取りし、パソコンやサーバーのリソースを操作できます：
+
+<Frame>
+  <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260202181130.png" width="800" />
+</Frame>
+
+### 2.2 プログラミング能力
+
+プログラミングとシステムアクセスを組み合わせることで、Agent は完全な **Vibecoding ワークフロー** を実行できます。情報検索、アセット生成、コーディング、テスト、デプロイ、Nginx 設定、公開まで、すべてスマートフォンからの一つのコマンドで実行可能です：
+
+<Frame>
+  <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260203121008.png" width="800" />
+</Frame>
+
+### 2.3 スケジュールタスク
+
+`scheduler` ツールにより動的なスケジュールタスクが可能で、**ワンタイムタスク、固定間隔、Cron 式**をサポートしています。タスクは**固定メッセージ送信**または **Agent 動的タスク**実行としてトリガーできます：
+
+<Frame>
+  <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260202195402.png" width="800" />
+</Frame>
+
+### 2.4 環境変数管理
+
+Skill が必要とするシークレットキーは環境変数ファイルに保存され、`env_config` ツールによって管理されます。会話を通じてシークレットを更新でき、セキュリティ保護とマスキング機能が組み込まれています：
+
+<Frame>
+  <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260202234939.png" width="800" />
+</Frame>
+
+## 3. Skill システム
+
+Skill システムは Agent に無限の拡張性を提供します。各 Skill は説明ファイル、実行スクリプト（任意）、リソース（任意）で構成され、特定のタイプのタスクを完了する方法を記述します。Skill により Agent は複雑なワークフローの指示に従い、ツールを呼び出し、サードパーティシステムと連携できます。
+
+- **組み込み Skill：** プロジェクトの `skills/` ディレクトリにあり、Skill クリエイター、画像認識、LinkAI Agent、Web フェッチなどが含まれます。組み込み Skill は依存条件（API キー、システムコマンドなど）に基づいて自動的に有効化されます。
+- **カスタム Skill：** ユーザーが会話を通じて作成し、ワークスペース（`~/cow/skills/`）に保存されます。あらゆる複雑なビジネスプロセスやサードパーティ連携を実装できます。
+
+### 3.1 Skill の作成
+
+`skill-creator` Skill により、会話を通じて Skill を素早く作成できます。ワークフローを Skill としてコード化するよう Agent に依頼したり、API ドキュメントやサンプルを送信して Agent に直接連携を完成させることができます：
+
+<Frame>
+  <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260202202247.png" width="800" />
+</Frame>
+
+### 3.2 Web 検索と画像認識
+
+- **Web 検索：** 組み込みの `web_search` ツールで、複数の検索エンジンをサポートします。`BOCHA_API_KEY` または `LINKAI_API_KEY` を設定して有効化してください。
+- **画像認識：** 組み込みの `openai-image-vision` Skill で、`gpt-4.1-mini`、`gpt-4.1` などのモデルをサポートします。`OPENAI_API_KEY` が必要です。
+
+<Frame>
+  <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260202213219.png" width="800" />
+</Frame>
+
+### 3.3 サードパーティナレッジベースとプラグイン
+
+`linkai-agent` Skill により、[LinkAI](https://link-ai.tech/) 上のすべての Agent を Skill として利用でき、マルチ Agent による意思決定が可能になります。
+
+設定方法：`env_config` で `LINKAI_API_KEY` を設定し、`skills/linkai-agent/config.json` に Agent の説明を追加します：
+
+```json
+{
+  "apps": [
+    {
+      "app_code": "G7z6vKwp",
+      "app_name": "LinkAI Customer Support",
+      "app_description": "Select only when the user needs help with LinkAI platform questions"
+    },
+    {
+      "app_code": "SFY5x7JR",
+      "app_name": "Content Creator",
+      "app_description": "Use only when the user needs to create images or videos"
+    }
+  ]
+}
+```
+
+<Frame>
+  <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260202234350.png" width="750" />
+</Frame>
@@ -0,0 +1,68 @@
+---
+title: はじめに
+description: CowAgent - LLM を活用した AI スーパーアシスタント
+---
+
+<img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/78c5dd674e2c828642ecc0406669fed7.png" alt="CowAgent" width="600px"/>
+
+**CowAgent** は、自律的なタスク計画、長期記憶、Skill システム、マルチモーダルメッセージ、複数モデル対応、マルチプラットフォームデプロイを備えた、LLM を活用した AI スーパーアシスタントです。
+
+CowAgent は自ら思考しタスクを計画し、コンピュータや外部リソースを操作し、Skill を作成・実行し、長期記憶により継続的に成長します。複数モデルの柔軟な切り替えをサポートし、テキスト、音声、画像、ファイルなどのマルチモーダルメッセージを処理でき、Web、Feishu（飛書）、DingTalk（釘釘）、WeCom（企業微信）、WeChat公式アカウントに統合できます。お使いのパソコンやサーバー上で24時間365日稼働します。
+
+<Card title="GitHub" icon="github" href="https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat">
+  github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat
+</Card>
+
+## コア機能
+
+<CardGroup cols={2}>
+  <Card title="自律タスク計画" icon="brain" href="/ja/intro/architecture">
+    複雑なタスクを理解し、自律的に実行計画を立て、目標が達成されるまで思考とツール呼び出しを続けます。ツールを通じてファイルシステム、ターミナル、ブラウザ、スケジューラなどのシステムリソースにアクセスできます。
+  </Card>
+  <Card title="長期記憶" icon="database" href="/ja/memory">
+    会話の記憶をローカルファイルやデータベースに自動的に永続化します。コアメモリとデイリーメモリを含み、キーワード検索とベクトル検索に対応しています。
+  </Card>
+  <Card title="Skill システム" icon="puzzle-piece" href="/ja/skills/index">
+    Skill の作成・実行エンジンを実装し、組み込み Skill を搭載。自然言語の会話を通じてカスタム Skill の開発もサポートしています。
+  </Card>
+  <Card title="マルチモーダルメッセージ" icon="image" href="/ja/channels/web">
+    テキスト、画像、音声、ファイルなどのメッセージタイプの解析、処理、生成、送信をサポートします。
+  </Card>
+  <Card title="複数モデル対応" icon="microchip" href="/ja/models/index">
+    OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek、MiniMax、GLM、Qwen、Kimi、Doubao など、主要なモデルプロバイダーをサポートしています。
+  </Card>
+  <Card title="マルチプラットフォームデプロイ" icon="server" href="/ja/channels/web">
+    ローカルコンピュータやサーバー上で動作し、Web、Feishu（飛書）、DingTalk（釘釘）、WeChat公式アカウント、WeCom（企業微信）アプリケーションに統合できます。
+  </Card>
+</CardGroup>
+
+## クイック体験
+
+ターミナルで以下のコマンドを実行すると、ワンクリックでインストール、設定、起動ができます：
+
+```bash
+bash <(curl -fsSL https://cdn.link-ai.tech/code/cow/run.sh)
+```
+
+デフォルトでは実行後に Web サービスが起動します。`http://localhost:9899/chat` にアクセスして Web インターフェースでチャットできます。
+
+<CardGroup cols={2}>
+  <Card title="クイックスタート" icon="rocket" href="/ja/guide/quick-start">
+    インストールと実行の完全ガイド
+  </Card>
+  <Card title="アーキテクチャ" icon="sitemap" href="/ja/intro/architecture">
+    CowAgent システムアーキテクチャ設計
+  </Card>
+</CardGroup>
+
+## 免責事項
+
+1. 本プロジェクトは [MIT License](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/blob/master/LICENSE) に基づき、技術研究および学習を目的としています。利用者は現地の法律、規制、ポリシー、および企業の社内規程を遵守する必要があります。違法行為や権利侵害につながる利用は禁止されています。
+2. Agent モードは通常のチャットモードよりも多くのトークンを消費します。効果とコストを考慮してモデルを選択してください。Agent はホスト OS にアクセスできるため、デプロイには十分注意してください。
+3. CowAgent はオープンソース開発に注力しており、いかなる暗号通貨の発行、認可、参加も行っておりません。
+
+## コミュニティ
+
+WeChat でアシスタントを追加して、オープンソースコミュニティに参加しましょう：
+
+<img width="140" src="https://img-1317903499.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/docs/open-community.png" />
@@ -0,0 +1,66 @@
+---
+title: 記憶
+description: CowAgent 長期記憶システム
+---
+
+記憶システムにより、Agent は重要な情報を長期にわたって記憶し、継続的に経験を蓄積し、ユーザーの好みを理解し、真に自律的な思考と継続的な成長を実現できます。
+
+## 記憶の種類
+
+### コア記憶 (MEMORY.md)
+
+`~/cow/MEMORY.md` に保存され、長期的なユーザーの好み、重要な決定、主要な事実など、時間が経っても薄れない情報を含みます。毎回の会話ターンでバックグラウンド知識としてシステムプロンプトに自動的に注入されます。
+
+### 日次記憶 (memory/YYYY-MM-DD.md)
+
+`~/cow/memory/` ディレクトリに保存され、日付で命名されます（例：`2026-03-08.md`）。日々の会話の要約と主要なイベントを記録します。空ファイルの生成を避けるため、最初の書き込み時にのみファイルが作成されます。
+
+## 記憶の書き込み
+
+Agent は以下のメカニズムにより、会話内容を日次記憶に自動的に永続化します：
+
+- **コンテキストトリミング時** — 会話ターン数またはトークン数が設定上限を超えた場合、コンテキストの古い半分が一括でトリミングされ、破棄されたコンテンツは LLM によって要約されて重要な情報として日次記憶ファイルに書き込まれます
+- **毎日のスケジュール要約** — 毎日 23:55 に自動的にフル要約がトリガーされ、アクティビティが少ない日でも記憶が保存されます（内容が変更されていない場合はスキップ）
+- **API コンテキストオーバーフロー時** — モデル API がコンテキストオーバーフローエラーを返した場合、緊急措置として現在の会話要約が保存されます
+
+すべての記憶書き込みはバックグラウンドスレッドで非同期に実行され（LLM の要約 + ファイル書き込み）、通常の会話応答をブロックしません。
+
+## 初回起動
+
+初回起動時に、Agent はユーザーに主要な情報を積極的に尋ね、ワークスペース（デフォルト `~/cow`）に保存します：
+
+| ファイル | 説明 |
+| --- | --- |
+| `system.md` | Agent のシステムプロンプトと動作設定 |
+| `user.md` | ユーザーの身元情報と好み |
+| `MEMORY.md` | コア記憶（長期） |
+| `memory/YYYY-MM-DD.md` | 日次記憶（オンデマンドで作成） |
+
+<Frame>
+  <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260203000455.png" width="800" />
+</Frame>
+
+## 記憶の検索
+
+記憶システムはハイブリッド検索モードをサポートしています：
+
+- **キーワード検索** — キーワードに基づいて過去の記憶をマッチング
+- **ベクトル検索** — セマンティック類似性検索により、異なる表現でも関連する記憶を発見
+
+Agent は必要に応じて会話中に自動的に記憶検索をトリガーし、関連する過去の情報をコンテキストに組み込みます。コア記憶（`MEMORY.md`）は常にシステムプロンプトに注入され、日次記憶は検索を通じてオンデマンドで読み込まれます。
+
+## 設定
+
+```json
+{
+  "agent_workspace": "~/cow",
+  "agent_max_context_tokens": 40000,
+  "agent_max_context_turns": 20
+}
+```
+
+| パラメータ | 説明 | デフォルト |
+| --- | --- | --- |
+| `agent_workspace` | ワークスペースパス、記憶ファイルはこのディレクトリ配下に保存されます | `~/cow` |
+| `agent_max_context_tokens` | 最大コンテキストトークン数。超過時に半分がトリミングされ、記憶として要約されます | `40000` |
+| `agent_max_context_turns` | 最大コンテキストターン数。超過時に半分がトリミングされ、記憶として要約されます | `20` |
@@ -0,0 +1,17 @@
+---
+title: Claude
+description: Claudeモデルの設定
+---
+
+```json
+{
+  "model": "claude-sonnet-4-6",
+  "claude_api_key": "YOUR_API_KEY"
+}
+```
+
+| パラメータ | 説明 |
+| --- | --- |
+| `model` | `claude-sonnet-4-6`、`claude-opus-4-6`、`claude-sonnet-4-5`、`claude-sonnet-4-0`、`claude-3-5-sonnet-latest`などから選択可能。[公式モデル一覧](https://docs.anthropic.com/en/docs/about-claude/models/overview)を参照 |
+| `claude_api_key` | [Claude Console](https://console.anthropic.com/settings/keys)で作成 |
+| `claude_api_base` | 任意。デフォルトは`https://api.anthropic.com/v1`。サードパーティプロキシを使用する場合に変更 |
@@ -0,0 +1,139 @@
+---
+title: Coding Plan
+description: Coding Planモデルの設定
+---
+
+> Coding Planは各プロバイダーが提供する月額サブスクリプションパッケージで、高頻度のAgent利用に最適です。CowAgentはOpenAI互換モードにより、すべてのCoding Planプロバイダーをサポートしています。
+
+<Note>
+  Coding PlanのAPI BaseとAPI Keyは、通常の従量課金制のものとは別になっています。各プロバイダーのプラットフォームから取得してください。
+</Note>
+
+## 共通設定
+
+すべてのプロバイダーはOpenAI互換プロトコルでアクセスでき、Webコンソールから素早く設定できます。モデルプロバイダーを**OpenAI**に設定し、カスタムモデルを選択してモデルコードを入力し、対応するプロバイダーのAPI BaseとAPI Keyを入力してください:
+
+<img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260318113134.png" width="800"/>
+
+`config.json`で直接設定することも可能です:
+
+```json
+{
+  "bot_type": "openai",
+  "model": "MODEL_NAME",
+  "open_ai_api_base": "PROVIDER_CODING_PLAN_API_BASE",
+  "open_ai_api_key": "YOUR_API_KEY"
+}
+```
+
+| パラメータ | 説明 |
+| --- | --- |
+| `bot_type` | `openai`を指定（OpenAI互換モード） |
+| `model` | プロバイダーがサポートするモデル名 |
+| `open_ai_api_base` | プロバイダーのCoding Plan API Base URL |
+| `open_ai_api_key` | プロバイダーのCoding Plan API Key |
+
+---
+
+## 阿里云
+
+```json
+{
+  "bot_type": "openai",
+  "model": "qwen3.5-plus",
+  "open_ai_api_base": "https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1",
+  "open_ai_api_key": "YOUR_API_KEY"
+}
+```
+
+| パラメータ | 説明 |
+| --- | --- |
+| `model` | `qwen3.5-plus`、`qwen3-max-2026-01-23`、`qwen3-coder-next`、`qwen3-coder-plus`、`glm-5`、`glm-4.7`、`kimi-k2.5`、`MiniMax-M2.5` |
+| `open_ai_api_base` | `https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1` |
+| `open_ai_api_key` | Coding Plan専用キー（従量課金とは共有不可） |
+
+参考: [クイックスタート](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/coding-plan-quickstart?spm=a2c4g.11186623.help-menu-2400256.d_0_2_1.70115203zi5Igc)、[モデル一覧](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/coding-plan)
+
+---
+
+## MiniMax
+
+```json
+{
+  "bot_type": "openai",
+  "model": "MiniMax-M2.5",
+  "open_ai_api_base": "https://api.minimaxi.com/v1",
+  "open_ai_api_key": "YOUR_API_KEY"
+}
+```
+
+| パラメータ | 説明 |
+| --- | --- |
+| `model` | `MiniMax-M2.5`、`MiniMax-M2.5-highspeed`、`MiniMax-M2.1`、`MiniMax-M2` |
+| `open_ai_api_base` | 中国: `https://api.minimaxi.com/v1`、グローバル: `https://api.minimax.io/v1` |
+| `open_ai_api_key` | Coding Plan専用キー（従量課金とは共有不可） |
+
+参考: [中国キー](https://platform.minimaxi.com/docs/coding-plan/quickstart)、[モデル一覧](https://platform.minimaxi.com/docs/guides/pricing-coding-plan)、[グローバルキー](https://platform.minimax.io/docs/coding-plan/quickstart)
+
+---
+
+## 智谱 GLM
+
+```json
+{
+  "bot_type": "openai",
+  "model": "glm-4.7",
+  "open_ai_api_base": "https://open.bigmodel.cn/api/coding/paas/v4",
+  "open_ai_api_key": "YOUR_API_KEY"
+}
+```
+
+| パラメータ | 説明 |
+| --- | --- |
+| `model` | `glm-5`、`glm-4.7`、`glm-4.6`、`glm-4.5`、`glm-4.5-air` |
+| `open_ai_api_base` | 中国: `https://open.bigmodel.cn/api/coding/paas/v4`、グローバル: `https://api.z.ai/api/coding/paas/v4` |
+| `open_ai_api_key` | 標準APIと共有 |
+
+参考: [中国クイックスタート](https://docs.bigmodel.cn/cn/coding-plan/quick-start)、[グローバルクイックスタート](https://docs.z.ai/devpack/quick-start)
+
+---
+
+## Kimi
+
+```json
+{
+  "bot_type": "openai",
+  "model": "kimi-for-coding",
+  "open_ai_api_base": "https://api.kimi.com/coding/v1",
+  "open_ai_api_key": "YOUR_API_KEY"
+}
+```
+
+| パラメータ | 説明 |
+| --- | --- |
+| `model` | `kimi-for-coding` |
+| `open_ai_api_base` | `https://api.kimi.com/coding/v1` |
+| `open_ai_api_key` | Coding Plan専用キー（従量課金とは共有不可） |
+
+参考: [キー & ドキュメント](https://www.kimi.com/code/docs/)
+
+---
+
+## 火山引擎
+
+```json
+{
+  "bot_type": "openai",
+  "model": "Doubao-Seed-2.0-Code",
+  "open_ai_api_base": "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/coding/v3",
+  "open_ai_api_key": "YOUR_API_KEY"
+}
+```
+
+| パラメータ | 説明 |
+| --- | --- |
+| `model` | `Doubao-Seed-2.0-Code`、`Doubao-Seed-2.0-pro`、`Doubao-Seed-2.0-lite`、`Doubao-Seed-Code`、`MiniMax-M2.5`、`Kimi-K2.5`、`GLM-4.7`、`DeepSeek-V3.2` |
+| `open_ai_api_base` | `https://ark.cn-beijing.volces.com/api/coding/v3` |
+| `open_ai_api_key` | 標準APIと共有 |
+
+参考: [クイックスタート](https://www.volcengine.com/docs/82379/1928261?lang=zh)
@@ -0,0 +1,22 @@
+---
+title: DeepSeek
+description: DeepSeekモデルの設定
+---
+
+OpenAI互換の設定を使用します:
+
+```json
+{
+  "model": "deepseek-chat",
+  "bot_type": "openai",
+  "open_ai_api_key": "YOUR_API_KEY",
+  "open_ai_api_base": "https://api.deepseek.com/v1"
+}
+```
+
+| パラメータ | 説明 |
+| --- | --- |
+| `model` | `deepseek-chat` (DeepSeek-V3)、`deepseek-reasoner` (DeepSeek-R1) |
+| `bot_type` | `openai`を指定（OpenAI互換モード） |
+| `open_ai_api_key` | [DeepSeek Platform](https://platform.deepseek.com/api_keys)で作成 |
+| `open_ai_api_base` | DeepSeekプラットフォームのBASE URL |
@@ -0,0 +1,17 @@
+---
+title: Doubao (ByteDance)
+description: Doubao (火山方舟) モデルの設定
+---
+
+```json
+{
+  "model": "doubao-seed-2-0-code-preview-260215",
+  "ark_api_key": "YOUR_API_KEY"
+}
+```
+
+| パラメータ | 説明 |
+| --- | --- |
+| `model` | `doubao-seed-2-0-code-preview-260215`、`doubao-seed-2-0-pro-260215`、`doubao-seed-2-0-lite-260215`などから選択可能 |
+| `ark_api_key` | [火山方舟 Console](https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/apikey)で作成 |
+| `ark_base_url` | 任意。デフォルトは`https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3` |
@@ -0,0 +1,16 @@
+---
+title: Gemini
+description: Google Geminiモデルの設定
+---
+
+```json
+{
+  "model": "gemini-3.1-pro-preview",
+  "gemini_api_key": "YOUR_API_KEY"
+}
+```
+
+| パラメータ | 説明 |
+| --- | --- |
+| `model` | `gemini-3.1-flash-lite-preview`、`gemini-3.1-pro-preview`、`gemini-3-flash-preview`、`gemini-3-pro-preview`などから選択可能。[公式ドキュメント](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models)を参照 |
+| `gemini_api_key` | [Google AI Studio](https://aistudio.google.com/app/apikey)で作成 |
@@ -0,0 +1,27 @@
+---
+title: GLM (智谱AI)
+description: 智谱AI GLMモデルの設定
+---
+
+```json
+{
+  "model": "glm-5",
+  "zhipu_ai_api_key": "YOUR_API_KEY"
+}
+```
+
+| パラメータ | 説明 |
+| --- | --- |
+| `model` | `glm-5`、`glm-4.7`、`glm-4-plus`、`glm-4-flash`、`glm-4-air`などから選択可能。[モデルコード](https://bigmodel.cn/dev/api/normal-model/glm-4)を参照 |
+| `zhipu_ai_api_key` | [智谱AI Console](https://www.bigmodel.cn/usercenter/proj-mgmt/apikeys)で作成 |
+
+OpenAI互換の設定もサポートしています:
+
+```json
+{
+  "bot_type": "openai",
+  "model": "glm-5",
+  "open_ai_api_base": "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4",
+  "open_ai_api_key": "YOUR_API_KEY"
+}
+```
@@ -0,0 +1,55 @@
+---
+title: モデル概要
+description: CowAgentがサポートするモデルとおすすめの選択肢
+---
+
+CowAgentは国内外の主要なLLMをサポートしています。モデルインターフェースはプロジェクトの`models/`ディレクトリに実装されています。
+
+<Note>
+  Agent モードでは、品質とコストのバランスから以下のモデルをおすすめします: MiniMax-M2.5、glm-5、kimi-k2.5、qwen3.5-plus、claude-sonnet-4-6、gemini-3.1-pro-preview
+</Note>
+
+## 設定
+
+選択したモデルに応じて、`config.json`にモデル名とAPI Keyを設定してください。各モデルは`bot_type`を`openai`に設定し、`open_ai_api_base`と`open_ai_api_key`を設定することで、OpenAI互換アクセスもサポートしています。
+
+また、[LinkAI](https://link-ai.tech)プラットフォームインターフェースを使用すると、ナレッジベース、ワークフロー、その他のAgent機能をサポートしながら、複数のモデルを柔軟に切り替えることができます。
+
+## サポートモデル
+
+<CardGroup cols={2}>
+  <Card title="MiniMax" href="/ja/models/minimax">
+    MiniMax-M2.5およびその他のシリーズモデル
+  </Card>
+  <Card title="GLM (智谱AI)" href="/ja/models/glm">
+    glm-5、glm-4.7およびその他のシリーズモデル
+  </Card>
+  <Card title="Qwen (通义千问)" href="/ja/models/qwen">
+    qwen3.5-plus、qwen3-maxなど
+  </Card>
+  <Card title="Kimi" href="/ja/models/kimi">
+    kimi-k2.5、kimi-k2など
+  </Card>
+  <Card title="Doubao (ByteDance)" href="/ja/models/doubao">
+    doubao-seedシリーズモデル
+  </Card>
+  <Card title="Claude" href="/ja/models/claude">
+    claude-sonnet-4-6など
+  </Card>
+  <Card title="Gemini" href="/ja/models/gemini">
+    gemini-3.1-pro-previewなど
+  </Card>
+  <Card title="OpenAI" href="/ja/models/openai">
+    gpt-5.4、gpt-4.1、oシリーズなど
+  </Card>
+  <Card title="DeepSeek" href="/ja/models/deepseek">
+    deepseek-chat、deepseek-reasoner
+  </Card>
+  <Card title="LinkAI" href="/ja/models/linkai">
+    統合マルチモデルインターフェース + ナレッジベース
+  </Card>
+</CardGroup>
+
+<Tip>
+  モデル名の完全なリストについては、プロジェクトの[`common/const.py`](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/blob/master/common/const.py)ファイルを参照してください。
+</Tip>
@@ -0,0 +1,27 @@
+---
+title: Kimi (Moonshot)
+description: Kimi (Moonshot) モデルの設定
+---
+
+```json
+{
+  "model": "kimi-k2.5",
+  "moonshot_api_key": "YOUR_API_KEY"
+}
+```
+
+| パラメータ | 説明 |
+| --- | --- |
+| `model` | `kimi-k2.5`、`kimi-k2`、`moonshot-v1-8k`、`moonshot-v1-32k`、`moonshot-v1-128k`から選択可能 |
+| `moonshot_api_key` | [Moonshot Console](https://platform.moonshot.cn/console/api-keys)で作成 |
+
+OpenAI互換の設定もサポートしています:
+
+```json
+{
+  "bot_type": "openai",
+  "model": "kimi-k2.5",
+  "open_ai_api_base": "https://api.moonshot.cn/v1",
+  "open_ai_api_key": "YOUR_API_KEY"
+}
+```
@@ -0,0 +1,21 @@
+---
+title: LinkAI
+description: LinkAIプラットフォームで複数モデルに統合アクセス
+---
+
+[LinkAI](https://link-ai.tech)プラットフォームでは、OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek、Qwen、Kimiなどのモデルを柔軟に切り替えることができ、ナレッジベース、ワークフロー、プラグイン、その他のAgent機能をサポートしています。
+
+```json
+{
+  "use_linkai": true,
+  "linkai_api_key": "YOUR_API_KEY"
+}
+```
+
+| パラメータ | 説明 |
+| --- | --- |
+| `use_linkai` | `true`に設定してLinkAIインターフェースを有効化 |
+| `linkai_api_key` | [LinkAI Console](https://link-ai.tech/console/interface)で作成 |
+| `model` | 空のままにするとAgentのデフォルトモデルを使用。プラットフォーム上で柔軟に切り替え可能。[モデル一覧](https://link-ai.tech/console/models)のすべてのモデルをサポート |
+
+詳細は[APIドキュメント](https://docs.link-ai.tech/platform/api)を参照してください。
@@ -0,0 +1,27 @@
+---
+title: MiniMax
+description: MiniMaxモデルの設定
+---
+
+```json
+{
+  "model": "MiniMax-M2.5",
+  "minimax_api_key": "YOUR_API_KEY"
+}
+```
+
+| パラメータ | 説明 |
+| --- | --- |
+| `model` | `MiniMax-M2.5`、`MiniMax-M2.1`、`MiniMax-M2.1-lightning`、`MiniMax-M2`などから選択可能 |
+| `minimax_api_key` | [MiniMax Console](https://platform.minimaxi.com/user-center/basic-information/interface-key)で作成 |
+
+OpenAI互換の設定もサポートしています:
+
+```json
+{
+  "bot_type": "openai",
+  "model": "MiniMax-M2.5",
+  "open_ai_api_base": "https://api.minimaxi.com/v1",
+  "open_ai_api_key": "YOUR_API_KEY"
+}
+```
@@ -0,0 +1,19 @@
+---
+title: OpenAI
+description: OpenAIモデルの設定
+---
+
+```json
+{
+  "model": "gpt-5.4",
+  "open_ai_api_key": "YOUR_API_KEY",
+  "open_ai_api_base": "https://api.openai.com/v1"
+}
+```
+
+| パラメータ | 説明 |
+| --- | --- |
+| `model` | OpenAI APIの[modelパラメータ](https://platform.openai.com/docs/models)に対応。oシリーズ、gpt-5.4、gpt-5シリーズ、gpt-4.1などをサポート。Agentモードでは`gpt-5.4`を推奨 |
+| `open_ai_api_key` | [OpenAI Platform](https://platform.openai.com/api-keys)で作成 |
+| `open_ai_api_base` | 任意。サードパーティプロキシを使用する場合に変更 |
+| `bot_type` | 公式OpenAIモデルでは不要。Claudeなど非OpenAIモデルをプロキシ経由で使用する場合は`openai`に設定 |
@@ -0,0 +1,27 @@
+---
+title: Qwen (通义千问)
+description: 通义千问モデルの設定
+---
+
+```json
+{
+  "model": "qwen3.5-plus",
+  "dashscope_api_key": "YOUR_API_KEY"
+}
+```
+
+| パラメータ | 説明 |
+| --- | --- |
+| `model` | `qwen3.5-plus`、`qwen3-max`、`qwen-max`、`qwen-plus`、`qwen-turbo`、`qwq-plus`などから選択可能 |
+| `dashscope_api_key` | [百炼 Console](https://bailian.console.aliyun.com/?tab=model#/api-key)で作成。[公式ドキュメント](https://bailian.console.aliyun.com/?tab=api#/api)を参照 |
+
+OpenAI互換の設定もサポートしています:
+
+```json
+{
+  "bot_type": "openai",
+  "model": "qwen3.5-plus",
+  "open_ai_api_base": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
+  "open_ai_api_key": "YOUR_API_KEY"
+}
+```
@@ -0,0 +1,23 @@
+---
+title: 変更履歴
+description: CowAgent バージョン履歴
+---
+
+| バージョン | 日付 | 説明 |
+| --- | --- | --- |
+| [2.0.2](/en/releases/v2.0.2) | 2026.02.27 | Web Console アップグレード、マルチチャネル同時実行、セッション永続化 |
+| [2.0.1](/en/releases/v2.0.1) | 2026.02.27 | 組み込み Web Search ツール、スマートコンテキスト管理、複数の修正 |
+| [2.0.0](/en/releases/v2.0.0) | 2026.02.03 | AI スーパーアシスタントへの全面アップグレード |
+| 1.7.6 | 2025.05.23 | Web Channel 最適化、AgentMesh プラグイン |
+| 1.7.5 | 2025.04.11 | DeepSeek モデル |
+| 1.7.4 | 2024.12.13 | Gemini 2.0 モデル、Web Channel |
+| 1.7.3 | 2024.10.31 | 安定性の改善、データベース機能 |
+| 1.7.2 | 2024.09.26 | ワンクリックインストールスクリプト、o1 モデル |
+| 1.7.0 | 2024.08.02 | 讯飞 4.0 モデル、ナレッジベース参照 |
+| 1.6.9 | 2024.07.19 | gpt-4o-mini、阿里音声認識 |
+| 1.6.8 | 2024.07.05 | Claude 3.5、Gemini 1.5 Pro |
+| 1.6.0 | 2024.04.26 | Kimi 統合、gpt-4-turbo アップグレード |
+| 1.5.0 | 2023.11.10 | gpt-4-turbo、dall-e-3、tts マルチモーダル |
+| 1.0.0 | 2022.12.12 | プロジェクト作成、初の ChatGPT 統合 |
+
+完全な履歴は [GitHub Releases](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/releases) をご覧ください。
@@ -0,0 +1,63 @@
+---
+title: v2.0.0
+description: CowAgent 2.0 - チャットボットから AI スーパーアシスタントへの全面アップグレード
+---
+
+CowAgent 2.0 は、チャットボットから **AI スーパーアシスタント** への包括的なアップグレードです。自律的な思考とタスク計画、長期記憶、コンピューターの操作、Skill の作成と実行が可能です。
+
+**リリース日**: 2026.02.03 | [GitHub Release](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/releases/tag/2.0.0)
+
+## 主な更新内容
+
+### Agent コア
+
+- **複雑なタスク計画**: マルチターン推論による自律的な計画
+- **長期記憶**: キーワードおよびベクトル検索による永続的な記憶
+- **組み込みツール**: ファイル操作、Bash、ブラウザ、スケジューラなど 10 以上のツール
+- **Web 検索**: 組み込みの `web_search` ツール、複数の検索エンジンに対応、対応する API キーを設定して使用
+- **Skill システム**: 組み込みおよびカスタム Skill をサポートする Skill エンジン
+- **セキュリティとコスト**: シークレット管理、プロンプト制御、トークン制限
+
+### その他
+
+- **チャネル**: 飞书/钉钉 WebSocket 対応、画像・ファイルメッセージ
+- **モデル**: claude-sonnet-4-5、gemini-3-pro-preview、glm-4.7、MiniMax-M2.1、qwen3-max
+- **デプロイ**: ワンクリックでのインストール、設定、実行、および管理スクリプト
+
+## 長期記憶
+
+<Frame>
+  <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260203000455.png" width="800" />
+</Frame>
+
+## タスク計画とツール
+
+<Frame>
+  <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260202181130.png" width="800" />
+</Frame>
+
+<Frame>
+  <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260203121008.png" width="800" />
+</Frame>
+
+<Frame>
+  <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260202195402.png" width="800" />
+</Frame>
+
+## Skill システム
+
+<Frame>
+  <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260202202247.png" width="800" />
+</Frame>
+
+<Frame>
+  <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260202213219.png" width="800" />
+</Frame>
+
+<Frame>
+  <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260202234350.png" width="750" />
+</Frame>
+
+## コントリビューション
+
+[フィードバックの送信](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/issues) や [コードのコントリビューション](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/pulls) を歓迎します。
@@ -0,0 +1,36 @@
+---
+title: v2.0.1
+description: CowAgent 2.0.1 - 組み込み Web Search、スマートコンテキスト管理、複数の修正
+---
+
+**リリース日**: 2026.02.27 | [全変更履歴](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/compare/2.0.0..2.0.1)
+
+## 新機能
+
+- **組み込み Web Search ツール**: Web 検索を Agent の組み込みツールとして統合し、判断コストを削減 ([4f0ea5d](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/commit/4f0ea5d7568d61db91ff69c91c429e785fd1b1c2))
+- **Claude Opus 4.6 モデル対応**: Claude Opus 4.6 モデルのサポートを追加 ([#2661](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/pull/2661))
+- **企业微信の画像認識**: 企业微信チャネルでの画像メッセージ認識をサポート ([#2667](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/pull/2667))
+
+## 改善
+
+- **スマートコンテキスト管理**: インテリジェントなコンテキストトリミング戦略により、チャットコンテキストのオーバーフローを解決し、トークン制限超過を防止 ([cea7fb7](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/commit/cea7fb7490c53454602bf05955a0e9f059bcf0fd), [8acf2db](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/commit/8acf2dbdfe713b84ad74b761b7f86674b1c1904d)) [#2663](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/issues/2663)
+- **ランタイム情報の動的更新**: 動的関数によるシステムプロンプト内のタイムスタンプおよびその他のランタイム情報の自動更新 ([#2655](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/pull/2655), [#2657](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/pull/2657))
+- **Skill プロンプトの最適化**: Skill システムプロンプト生成を改善し、ツールの説明を簡素化して Agent のパフォーマンスを向上 ([6c21833](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/commit/6c218331b1f1208ea8be6bf226936d3b556ade3e))
+- **GLM カスタム API Base URL**: GLM モデルのカスタム API Base URL をサポート ([#2660](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/pull/2660))
+- **起動スクリプトの最適化**: `run.sh` スクリプトのインタラクションと設定フローを改善 ([#2656](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/pull/2656))
+- **判断ステップのログ記録**: デバッグ用の Agent 判断ステップログを追加 ([cb303e6](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/commit/cb303e6109c50c8dfef1f5e6c1ec47223bf3cd11))
+
+## バグ修正
+
+- **Scheduler の記憶喪失**: Scheduler ディスパッチャーによる記憶喪失を修正 ([a77a874](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/commit/a77a8741b500a408c6f5c8868856fb4b018fe9db))
+- **空のツール呼び出しと長い結果**: 空のツール呼び出しおよび過度に長いツール結果の処理を修正 ([0542700](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/commit/0542700f9091ebb08c1a56103b0f0f45f24aa621))
+- **OpenAI Function Call**: OpenAI モデルとの Function Call 互換性を修正 ([158c87a](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/commit/158c87ab8b05bae054cc1b4eacdbb64fc1062ba9))
+- **Claude ツール名フィールド**: Claude モデルのレスポンスから余分なツール名フィールドを削除 ([eec10cb](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/commit/eec10cb5db6a3d5bc12ef606606532237d2c5f6e))
+- **MiniMax 推論**: MiniMax モデルの推論コンテンツ処理を最適化し、思考プロセスの出力を非表示化 ([c72cda3](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/commit/c72cda33864bd1542012ee6e0a8bd8c6c88cb5ed), [72b1cac](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/commit/72b1cacea1ba0d1f3dedacbab2e088e98fd7e172))
+- **GLM 思考プロセス**: GLM モデルの思考プロセス表示を非表示化 ([72b1cac](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/commit/72b1cacea1ba0d1f3dedacbab2e088e98fd7e172))
+- **飞书の接続と SSL**: 飞书チャネルの SSL 証明書エラーおよび接続問題を修正 ([229b14b](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/commit/229b14b6fcabe7123d53cab1dea39f38dab26d6d), [8674421](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/commit/867442155e7f095b4f38b0856f8c1d8312b5fcf7))
+- **model_type バリデーション**: 非文字列の `model_type` による `AttributeError` を修正 ([#2666](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/pull/2666))
+
+## プラットフォーム互換性
+
+- **Windows 互換性**: 複数のツールモジュールにおける Windows でのパス処理、ファイルエンコーディング、および `os.getuid()` の利用不可問題を修正 ([051ffd7](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/commit/051ffd78a372f71a967fd3259e37fe19131f83cf), [5264f7c](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/commit/5264f7ce18360ee4db5dcb4ebe67307977d40014))
@@ -0,0 +1,98 @@
+---
+title: v2.0.2
+description: CowAgent 2.0.2 - Web Console アップグレード、マルチチャネル同時実行、セッション永続化
+---
+
+**リリース日**: 2026.02.27 | [全変更履歴](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/compare/2.0.1...master)
+
+## ハイライト
+
+### 🖥️ Web Console アップグレード
+
+Web Console が全面的にアップグレードされ、ストリーミング会話出力、ツール実行と推論プロセスの視覚的表示、**モデル、Skill、記憶、チャネル、Agent 設定** のオンライン管理が可能になりました。
+
+#### チャットインターフェース
+
+ストリーミング出力に対応し、Agent の推論プロセスとツール呼び出しをリアルタイムに表示することで、Agent の意思決定を直感的に観察できます：
+
+<img width="850" src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260227180120.png" />
+
+#### モデル管理
+
+設定ファイルを手動で編集せずに、モデル設定をオンラインで管理できます：
+
+<img width="850" src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260227173811.png" />
+
+#### Skill 管理
+
+Agent の Skill をオンラインで表示・管理できます：
+
+<img width="850" src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260227173403.png" />
+
+#### 記憶管理
+
+Agent の記憶をオンラインで表示・管理できます：
+
+<img width="850" src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260227173349.png" />
+
+#### チャネル管理
+
+接続されたチャネルをオンラインで管理し、リアルタイムで接続・切断操作ができます：
+
+<img width="850" src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260227173331.png" />
+
+#### スケジュールタスク
+
+ワンタイムタスク、固定間隔、Cron 式を含むスケジュールタスクをオンラインで表示・管理できます：
+
+<img width="850" src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260227173704.png" />
+
+#### ログ
+
+Agent のランタイムログをリアルタイムで表示し、監視とトラブルシューティングに活用できます：
+
+<img width="850" src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260227173514.png" />
+
+関連コミット: [f1a1413](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/commit/f1a1413), [c0702c8](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/commit/c0702c8), [394853c](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/commit/394853c), [1c71c4e](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/commit/1c71c4e), [5e3eccb](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/commit/5e3eccb), [e1dc037](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/commit/e1dc037), [5edbf4c](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/commit/5edbf4c), [7d258b5](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/commit/7d258b5)
+
+### 🔀 マルチチャネル同時実行
+
+複数のチャネル（例：飞书、钉钉、企业微信、Web）を同時に実行できるようになりました。各チャネルは独立したスレッドで動作し、互いに干渉しません。
+
+設定方法: `config.json` の `channel_type` にカンマ区切りで複数のチャネルを設定するか、Web Console のチャネル管理ページからリアルタイムでチャネルの接続・切断を行います。
+
+```json
+{
+  "channel_type": "web,feishu,dingtalk"
+}
+```
+
+関連コミット: [4694594](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/commit/4694594), [7cce224](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/commit/7cce224), [7d258b5](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/commit/7d258b5), [c9adddb](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/commit/c9adddb)
+
+### 💾 セッション永続化
+
+セッション履歴がローカルの SQLite データベースに永続化されるようになりました。サービス再起動後も会話コンテキストが自動的に復元されます。Web Console の過去の会話も復元されます。
+
+関連コミット: [29bfbec](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/commit/29bfbec), [9917552](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/commit/9917552), [925d728](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/commit/925d728)
+
+## 新モデル
+
+- **Gemini 3.1 Pro Preview**: `gemini-3.1-pro-preview` モデルのサポートを追加 ([52d7cad](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/commit/52d7cad))
+- **Claude 4.6 Sonnet**: `claude-4.6-sonnet` モデルのサポートを追加 ([52d7cad](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/commit/52d7cad))
+- **Qwen3.5 Plus**: `qwen3.5-plus` モデルのサポートを追加 ([e59a289](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/commit/e59a289))
+- **MiniMax M2.5**: `Minimax-M2.5` モデルのサポートを追加 ([48db538](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/commit/48db538))
+- **GLM-5**: `glm-5` モデルのサポートを追加 ([48db538](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/commit/48db538))
+- **Kimi K2.5**: `kimi-k2.5` モデルのサポートを追加 ([48db538](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/commit/48db538))
+- **Doubao 2.0 Code**: コーディング特化型 `doubao-2.0-code` モデルを追加 ([ab28ee5](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/commit/ab28ee5))
+- **DashScope モデル**: 阿里云 DashScope モデル名のサポートを追加 ([ce58f23](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/commit/ce58f23))
+
+## ウェブサイトとドキュメント
+
+- **公式サイト**: [cowagent.ai](https://cowagent.ai/)
+- **ドキュメント**: [docs.cowagent.ai](https://docs.cowagent.ai/)
+
+## バグ修正
+
+- **Gemini 钉钉画像認識**: 钉钉チャネルで Gemini が画像マーカーを処理できない問題を修正 ([05a3304](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/commit/05a3304)) ([#2670](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/pull/2670)) Thanks [@SgtPepper114](https://github.com/SgtPepper114)
+- **起動スクリプトの依存関係**: `run.sh` スクリプトの依存関係インストール問題を修正 ([b6fc9fa](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/commit/b6fc9fa))
+- **bare except の整理**: より適切な例外処理のため `bare except` を `except Exception` に置換 ([adca89b](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/commit/adca89b)) ([#2674](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/pull/2674)) Thanks [@haosenwang1018](https://github.com/haosenwang1018)
@@ -0,0 +1,31 @@
+---
+title: Image Vision
+description: OpenAI の Vision モデルを使用して画像を認識
+---
+
+OpenAI の GPT-4 Vision API を使用して画像の内容を分析し、画像内のオブジェクト、テキスト、色などの要素を理解します。
+
+## 依存関係
+
+| 依存関係 | 説明 |
+| --- | --- |
+| `OPENAI_API_KEY` | OpenAI API キー |
+| `curl`, `base64` | システムコマンド（通常プリインストール済み） |
+
+設定方法：
+
+- `env_config` Tool で `OPENAI_API_KEY` を設定
+- または `config.json` で `open_ai_api_key` を設定
+
+## 対応モデル
+
+- `gpt-4.1-mini`（推奨、コストパフォーマンスに優れる）
+- `gpt-4.1`
+
+## 使い方
+
+設定が完了したら、Agent に画像を送信すると自動的に画像認識がトリガーされます。
+
+<Frame>
+  <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260202213219.png" width="800" />
+</Frame>
@@ -0,0 +1,67 @@
+---
+title: Skill 概要
+description: CowAgent の Skill システム紹介
+---
+
+Skill は Agent に無限の拡張性を提供します。各 Skill は説明ファイル（`SKILL.md`）、実行スクリプト（任意）、リソース（任意）で構成され、特定のタスクをどのように遂行するかを記述します。
+
+Skill と Tool の違い：Tool はコードで実装された原子的な操作（例：ファイルの読み書き、コマンドの実行）であるのに対し、Skill は説明ファイルに基づく高レベルなワークフローであり、複数の Tool を組み合わせて複雑なタスクを完遂できます。
+
+## 組み込み Skill
+
+プロジェクトの `skills/` ディレクトリに配置されており、依存条件に基づいて自動的に有効化されます：
+
+| Skill | 説明 | 依存関係 |
+| --- | --- | --- |
+| [`skill-creator`](/ja/skills/skill-creator) | 会話を通じてカスタム Skill を作成 | なし |
+| [`openai-image-vision`](/ja/skills/image-vision) | OpenAI の Vision モデルを使用して画像を認識 | `OPENAI_API_KEY` |
+| [`linkai-agent`](/ja/skills/linkai-agent) | LinkAI プラットフォームの Agent を統合 | `LINKAI_API_KEY` |
+| [`web-fetch`](/ja/skills/web-fetch) | Web ページのテキストコンテンツを取得 | `curl`（デフォルトで有効） |
+
+## カスタム Skill
+
+ユーザーが会話を通じて作成し、ワークスペース（`~/cow/skills/`）に保存されます。任意の複雑なビジネスプロセスやサードパーティシステムとの連携を実装できます。
+
+## Skill の読み込み優先順位
+
+1. **ワークスペースの Skill**（最高優先）：`~/cow/skills/`
+2. **プロジェクト組み込み Skill**（最低優先）：`skills/`
+
+同名の Skill は優先順位に従って上書きされます。
+
+## Skill のファイル構成
+
+```
+skills/
+├── my-skill/
+│   ├── SKILL.md          # Skill の説明（frontmatter + 手順）
+│   ├── scripts/          # 実行スクリプト（任意）
+│   └── resources/        # 追加リソース（任意）
+```
+
+### SKILL.md のフォーマット
+
+```markdown
+---
+name: my-skill
+description: Brief description of the skill
+metadata:
+  emoji: 🔧
+  requires:
+    bins: ["curl"]
+    env: ["MY_API_KEY"]
+  primaryEnv: "MY_API_KEY"
+---
+
+# My Skill
+
+Detailed instructions...
+```
+
+| フィールド | 説明 |
+| --- | --- |
+| `name` | Skill 名。ディレクトリ名と一致する必要があります |
+| `description` | Skill の説明。Agent はこれに基づいて呼び出すかどうかを判断します |
+| `metadata.requires.bins` | 必要なシステムコマンド |
+| `metadata.requires.env` | 必要な環境変数 |
+| `metadata.always` | 常に読み込む（デフォルトは false） |
@@ -0,0 +1,47 @@
+---
+title: LinkAI Agent
+description: LinkAI プラットフォームのマルチ Agent Skill を統合
+---
+
+[LinkAI](https://link-ai.tech/) プラットフォームの Agent を Skill として使用し、マルチ Agent の意思決定を行います。Agent は Agent 名と説明に基づいてインテリジェントに選択し、`app_code` を通じて対応するアプリケーションやワークフローを呼び出します。
+
+## 依存関係
+
+| 依存関係 | 説明 |
+| --- | --- |
+| `LINKAI_API_KEY` | LinkAI プラットフォームの API キー。[コンソール](https://link-ai.tech/console/interface)で作成 |
+| `curl` | システムコマンド（通常プリインストール済み） |
+
+設定方法：
+
+- `env_config` Tool で `LINKAI_API_KEY` を設定
+- または `config.json` で `linkai_api_key` を設定
+
+## Agent の設定
+
+`skills/linkai-agent/config.json` で利用可能な Agent を追加します：
+
+```json
+{
+  "apps": [
+    {
+      "app_code": "G7z6vKwp",
+      "app_name": "LinkAI Customer Support",
+      "app_description": "Select this assistant only when the user needs help with LinkAI platform questions"
+    },
+    {
+      "app_code": "SFY5x7JR",
+      "app_name": "Content Creator",
+      "app_description": "Use this assistant only when the user needs to create images or videos"
+    }
+  ]
+}
+```
+
+## 使い方
+
+設定が完了すると、Agent はユーザーの質問に基づいて適切な LinkAI Agent を自動的に選択します。
+
+<Frame>
+  <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260202234350.png" width="750" />
+</Frame>
@@ -0,0 +1,31 @@
+---
+title: Skill Creator
+description: 会話を通じてカスタム Skill を作成
+---
+
+自然言語の会話を通じて、Skill の作成、インストール、更新を素早く行えます。
+
+## 依存関係
+
+追加の依存関係は不要で、常に利用可能です。
+
+## 使い方
+
+- ワークフローを Skill 化：「このデプロイプロセスから Skill を作成して」
+- サードパーティ API の統合：「この API ドキュメントに基づいて Skill を作成して」
+- リモート Skill のインストール：「xxx Skill をインストールして」
+
+## 作成フロー
+
+1. 作成したい Skill を Agent に伝えます
+2. Agent が自動的に `SKILL.md` の説明と実行スクリプトを生成します
+3. Skill はワークスペースの `~/cow/skills/` ディレクトリに保存されます
+4. 以降の会話で Agent が自動的にその Skill を認識し使用します
+
+<Frame>
+  <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260202202247.png" width="800" />
+</Frame>
+
+<Tip>
+  詳細は [Skill Creator のドキュメント](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/blob/master/skills/skill-creator/SKILL.md)をご覧ください。
+</Tip>
@@ -0,0 +1,31 @@
+---
+title: Web Fetch
+description: Web ページのテキストコンテンツを取得
+---
+
+curl を使用して Web ページを取得し、読み取り可能なテキストコンテンツを抽出します。ブラウザ自動化を必要としない軽量な Web アクセス方法です。
+
+## 依存関係
+
+| 依存関係 | 説明 |
+| --- | --- |
+| `curl` | システムコマンド（通常プリインストール済み） |
+
+この Skill は `always: true` が設定されており、システムに `curl` コマンドがあればデフォルトで有効になります。
+
+## 使い方
+
+Agent が URL からコンテンツを取得する必要がある場合に自動的に呼び出されます。追加の設定は不要です。
+
+## browser Tool との比較
+
+| 機能 | web-fetch (Skill) | browser (Tool) |
+| --- | --- | --- |
+| 依存関係 | curl のみ | browser-use + playwright |
+| JS レンダリング | 非対応 | 対応 |
+| ページ操作 | 非対応 | クリック、入力などに対応 |
+| 最適な用途 | 静的ページのテキスト | 動的な Web ページ |
+
+<Tip>
+  ほとんどの Web コンテンツ取得シナリオでは、web-fetch で十分です。JS レンダリングやページ操作が必要な場合にのみ browser Tool を使用してください。
+</Tip>
@@ -0,0 +1,28 @@
+---
+title: bash - ターミナル
+description: システムコマンドの実行
+---
+
+現在の作業ディレクトリでBashコマンドを実行し、stdoutとstderrを返します。`env_config` で設定されたAPIキーは自動的に環境変数に注入されます。
+
+## 依存関係
+
+追加の依存関係は不要で、デフォルトで利用可能です。
+
+## パラメータ
+
+| パラメータ | 型 | 必須 | 説明 |
+| --- | --- | --- | --- |
+| `command` | string | はい | 実行するコマンド |
+| `timeout` | integer | いいえ | タイムアウト（秒） |
+
+## ユースケース
+
+- パッケージや依存関係のインストール
+- コードやテストの実行
+- アプリケーションやサービスのデプロイ（Nginx設定、プロセス管理など）
+- システム管理とトラブルシューティング
+
+<Frame>
+  <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260203121008.png" width="800" />
+</Frame>
@@ -0,0 +1,25 @@
+---
+title: browser - ブラウザ
+description: Webページへのアクセスと操作
+---
+
+ブラウザを使用してWebページにアクセス・操作します。JavaScriptでレンダリングされる動的ページにも対応しています。
+
+## 依存関係
+
+| 依存関係 | インストールコマンド |
+| --- | --- |
+| `browser-use` ≥ 0.1.40 | `pip install browser-use` |
+| `markdownify` | `pip install markdownify` |
+| `playwright` + chromium | `pip install playwright && playwright install chromium` |
+
+## ユースケース
+
+- 特定のURLにアクセスしてページ内容を取得
+- Webページの要素を操作（クリック、入力など）
+- デプロイされたWebページの検証
+- JSレンダリングが必要な動的コンテンツのスクレイピング
+
+<Note>
+  ブラウザToolは依存関係が大きいため、不要な場合はインストールを省略できます。軽量なWebコンテンツ取得には、代わりに `web-fetch` Skillをご利用ください。
+</Note>
@@ -0,0 +1,24 @@
+---
+title: edit - ファイル編集
+description: テキスト置換によるファイル編集
+---
+
+テキスト置換によるファイル編集を行います。`oldText` が空の場合、ファイル末尾に追記します。
+
+## 依存関係
+
+追加の依存関係は不要で、デフォルトで利用可能です。
+
+## パラメータ
+
+| パラメータ | 型 | 必須 | 説明 |
+| --- | --- | --- | --- |
+| `path` | string | はい | ファイルパス |
+| `oldText` | string | はい | 置換対象の元テキスト（空の場合は追記） |
+| `newText` | string | はい | 置換後のテキスト |
+
+## ユースケース
+
+- 設定ファイルの特定パラメータの変更
+- コードのバグ修正
+- ファイル内の特定位置へのコンテンツ挿入
@@ -0,0 +1,36 @@
+---
+title: env_config - 環境設定
+description: APIキーとシークレットの管理
+---
+
+ワークスペースの `.env` ファイルで環境変数（APIキーやシークレット）を管理し、会話形式で安全に更新できます。セキュリティ保護とマスキング機能を内蔵しています。
+
+## 依存関係
+
+| 依存関係 | インストールコマンド |
+| --- | --- |
+| `python-dotenv` ≥ 1.0.0 | `pip install python-dotenv>=1.0.0` |
+
+オプション依存関係のインストールに含まれています：`pip3 install -r requirements-optional.txt`
+
+## パラメータ
+
+| パラメータ | 型 | 必須 | 説明 |
+| --- | --- | --- | --- |
+| `action` | string | はい | 操作タイプ：`get`、`set`、`list`、`delete` |
+| `key` | string | いいえ | 環境変数名 |
+| `value` | string | いいえ | 環境変数の値（`set` の場合のみ） |
+
+## 使い方
+
+設定したいキーをAgentに伝えると、自動的にこのToolが呼び出されます：
+
+- 「BOCHA_API_KEYを設定して」
+- 「OPENAI_API_KEYをsk-xxxに設定して」
+- 「設定済みの環境変数を表示して」
+
+設定されたキーは `bash` Toolの実行環境に自動的に注入されます。
+
+<Frame>
+  <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260202234939.png" width="800" />
+</Frame>
@@ -0,0 +1,50 @@
+---
+title: Tools 概要
+description: CowAgent 組み込みToolシステム
+---
+
+Toolは、AgentがOSリソースにアクセスするための中核機能です。Agentはタスクの要件に基づいてToolをインテリジェントに選択・呼び出し、ファイル操作、コマンド実行、Web検索、スケジュールタスクなどを実行します。Toolは `agent/tools/` ディレクトリに実装されています。
+
+## 組み込みTool
+
+以下のToolは追加設定なしでデフォルトで利用可能です：
+
+<CardGroup cols={2}>
+  <Card title="read - ファイル読み取り" icon="file" href="/ja/tools/read">
+    ファイル内容を読み取り、テキスト・画像・PDFに対応
+  </Card>
+  <Card title="write - ファイル書き込み" icon="pen" href="/ja/tools/write">
+    ファイルの作成または上書き
+  </Card>
+  <Card title="edit - ファイル編集" icon="pen-to-square" href="/ja/tools/edit">
+    テキスト置換によるファイル編集
+  </Card>
+  <Card title="ls - ディレクトリ一覧" icon="folder-open" href="/ja/tools/ls">
+    ディレクトリの内容を一覧表示
+  </Card>
+  <Card title="bash - ターミナル" icon="terminal" href="/ja/tools/bash">
+    システムコマンドの実行
+  </Card>
+  <Card title="send - ファイル送信" icon="paper-plane" href="/ja/tools/send">
+    ファイルや画像をユーザーに送信
+  </Card>
+  <Card title="memory - メモリ" icon="brain" href="/ja/tools/memory">
+    長期メモリの検索と読み取り
+  </Card>
+</CardGroup>
+
+## オプションTool
+
+以下のToolは追加の依存関係またはAPIキーの設定が必要です：
+
+<CardGroup cols={2}>
+  <Card title="env_config - 環境設定" icon="key" href="/ja/tools/env-config">
+    APIキーとシークレットの管理
+  </Card>
+  <Card title="scheduler - スケジューラ" icon="clock" href="/ja/tools/scheduler">
+    スケジュールタスクの作成と管理
+  </Card>
+  <Card title="web_search - Web検索" icon="magnifying-glass" href="/ja/tools/web-search">
+    インターネットからリアルタイム情報を検索
+  </Card>
+</CardGroup>
@@ -0,0 +1,23 @@
+---
+title: ls - ディレクトリ一覧
+description: ディレクトリの内容を一覧表示
+---
+
+ディレクトリの内容をアルファベット順にソートして一覧表示します。ディレクトリには `/` が付与され、隠しファイルも含まれます。
+
+## 依存関係
+
+追加の依存関係は不要で、デフォルトで利用可能です。
+
+## パラメータ
+
+| パラメータ | 型 | 必須 | 説明 |
+| --- | --- | --- | --- |
+| `path` | string | はい | ディレクトリパス。相対パスはワークスペースディレクトリを基準とします |
+| `limit` | integer | いいえ | 返すエントリの最大数、デフォルト500 |
+
+## ユースケース
+
+- プロジェクト構造の閲覧
+- 特定ファイルの検索
+- ディレクトリの存在確認
@@ -0,0 +1,36 @@
+---
+title: memory - メモリ
+description: 長期メモリの検索と読み取り
+---
+
+メモリToolには `memory_search`（メモリ検索）と `memory_get`（メモリファイル読み取り）の2つのサブToolがあります。
+
+## 依存関係
+
+追加の依存関係は不要で、デフォルトで利用可能です。Agent Coreのメモリシステムによって管理されます。
+
+## memory_search
+
+キーワードとベクトルのハイブリッド検索で過去のメモリを検索します。
+
+| パラメータ | 型 | 必須 | 説明 |
+| --- | --- | --- | --- |
+| `query` | string | はい | 検索クエリ |
+
+## memory_get
+
+特定のメモリファイルの内容を読み取ります。
+
+| パラメータ | 型 | 必須 | 説明 |
+| --- | --- | --- | --- |
+| `path` | string | はい | メモリファイルの相対パス（例：`MEMORY.md`、`memory/2026-01-01.md`） |
+| `start_line` | integer | いいえ | 開始行番号 |
+| `end_line` | integer | いいえ | 終了行番号 |
+
+## 仕組み
+
+Agentは以下のシナリオでメモリToolを自動的に呼び出します：
+
+- ユーザーが重要な情報を共有した場合 → メモリに保存
+- 過去のコンテキストが必要な場合 → 関連するメモリを検索
+- 会話が一定の長さに達した場合 → 要約を抽出して保存
@@ -0,0 +1,24 @@
+---
+title: read - ファイル読み取り
+description: ファイル内容の読み取り
+---
+
+ファイルの内容を読み取ります。テキストファイル、PDFファイル、画像（メタデータを返す）などに対応しています。
+
+## 依存関係
+
+追加の依存関係は不要で、デフォルトで利用可能です。
+
+## パラメータ
+
+| パラメータ | 型 | 必須 | 説明 |
+| --- | --- | --- | --- |
+| `path` | string | はい | ファイルパス。相対パスはワークスペースディレクトリを基準とします |
+| `offset` | integer | いいえ | 開始行番号（1始まり）。負の値は末尾からの読み取り |
+| `limit` | integer | いいえ | 読み取る行数 |
+
+## ユースケース
+
+- 設定ファイルやログファイルの閲覧
+- コードファイルの読み取りと分析
+- 画像・動画ファイルの情報確認
@@ -0,0 +1,40 @@
+---
+title: scheduler - スケジューラ
+description: スケジュールタスクの作成と管理
+---
+
+柔軟なスケジュール設定と実行モードを備えた、動的スケジュールタスクの作成と管理を行います。
+
+## 依存関係
+
+| 依存関係 | インストールコマンド |
+| --- | --- |
+| `croniter` ≥ 2.0.0 | `pip install croniter>=2.0.0` |
+
+コア依存関係に含まれています：`pip3 install -r requirements.txt`
+
+## スケジュールモード
+
+| モード | 説明 |
+| --- | --- |
+| ワンタイム | 指定した時刻に1回だけ実行 |
+| 固定間隔 | 一定の時間間隔で繰り返し実行 |
+| Cron式 | Cron構文を使用した複雑なスケジュール定義 |
+
+## 実行モード
+
+- **固定メッセージ**: トリガー時にプリセットメッセージを送信
+- **Agent動的タスク**: トリガー時にAgentがインテリジェントにタスクを実行
+
+## 使い方
+
+自然言語でスケジュールタスクを作成・管理できます：
+
+- 「毎朝9時に天気予報を送って」
+- 「2時間ごとにサーバーのステータスを確認して」
+- 「明日の午後3時に会議のリマインドをして」
+- 「すべてのスケジュールタスクを表示して」
+
+<Frame>
+  <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260202195402.png" width="800" />
+</Frame>
@@ -0,0 +1,23 @@
+---
+title: send - ファイル送信
+description: ユーザーへのファイル送信
+---
+
+ユーザーにファイル（画像、動画、音声、ドキュメントなど）を送信します。ユーザーが明示的にファイルの送信・共有を要求した場合に使用されます。
+
+## 依存関係
+
+追加の依存関係は不要で、デフォルトで利用可能です。
+
+## パラメータ
+
+| パラメータ | 型 | 必須 | 説明 |
+| --- | --- | --- | --- |
+| `path` | string | はい | ファイルパス。絶対パスまたはワークスペースからの相対パス |
+| `message` | string | いいえ | 添付メッセージ |
+
+## ユースケース
+
+- 生成したコードやドキュメントをユーザーに送信
+- スクリーンショットやチャートの送信
+- ダウンロードしたファイルの共有
@@ -0,0 +1,32 @@
+---
+title: web_search - Web検索
+description: インターネットからリアルタイム情報を検索
+---
+
+インターネットからリアルタイムの情報、ニュース、リサーチなどを検索します。2つの検索バックエンドに対応し、自動フォールバック機能を備えています。
+
+## 依存関係
+
+少なくとも1つの検索APIキーが必要です（`env_config` Toolまたはワークスペースの `.env` ファイルで設定）：
+
+| バックエンド | 環境変数 | 優先度 | 取得方法 |
+| --- | --- | --- | --- |
+| Bocha Search | `BOCHA_API_KEY` | プライマリ | [Bocha Open Platform](https://open.bochaai.com/) |
+| LinkAI Search | `LINKAI_API_KEY` | フォールバック | [LinkAI Console](https://link-ai.tech/console/interface) |
+
+## パラメータ
+
+| パラメータ | 型 | 必須 | 説明 |
+| --- | --- | --- | --- |
+| `query` | string | はい | 検索キーワード |
+| `count` | integer | いいえ | 結果件数（1-50、デフォルト10） |
+| `freshness` | string | いいえ | 期間指定：`noLimit`、`oneDay`、`oneWeek`、`oneMonth`、`oneYear`、または `2025-01-01..2025-02-01` のような日付範囲 |
+| `summary` | boolean | いいえ | ページ要約を返す（デフォルトfalse） |
+
+## ユースケース
+
+ユーザーが最新情報について質問したり、事実確認やリアルタイムデータが必要な場合、AgentはこのToolを自動的に呼び出します。
+
+<Note>
+  検索APIキーが設定されていない場合、このToolは読み込まれません。
+</Note>
@@ -0,0 +1,27 @@
+---
+title: write - ファイル書き込み
+description: ファイルの作成または上書き
+---
+
+ファイルにコンテンツを書き込みます。ファイルが存在しない場合は新規作成し、存在する場合は上書きします。親ディレクトリは自動的に作成されます。
+
+## 依存関係
+
+追加の依存関係は不要で、デフォルトで利用可能です。
+
+## パラメータ
+
+| パラメータ | 型 | 必須 | 説明 |
+| --- | --- | --- | --- |
+| `path` | string | はい | ファイルパス |
+| `content` | string | はい | 書き込む内容 |
+
+## ユースケース
+
+- 新しいコードファイルやスクリプトの作成
+- 設定ファイルの生成
+- 処理結果の保存
+
+<Note>
+  1回の書き込みは10KBを超えないようにしてください。大きなファイルの場合は、まずスケルトンを作成し、editツールを使用してチャンクごとにコンテンツを追加してください。
+</Note>