mirror of
https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat.git
synced 2026-05-25 22:22:25 +08:00
Compare commits
5 Commits
| Author | SHA1 | Date | |
|---|---|---|---|
 zhayujie
|
29af855ecd | ||
|
zhayujie
|
0a146a245d | ||
|
zhayujie
|
bd85fee7d7 | ||
|
zhayujie
|
571897e2fd | ||
|
zhayujie
|
840dabeccd |
@@ -30,7 +30,7 @@ from common import const
|
||||
from common.log import logger
|
||||
from config import conf
|
||||
|
||||
DEFAULT_MODEL = const.GPT_55
|
||||
DEFAULT_MODEL = const.GPT_41_MINI
|
||||
DEFAULT_TIMEOUT = 60
|
||||
MAX_TOKENS = 1000
|
||||
COMPRESS_THRESHOLD = 1_048_576 # 1 MB
|
||||
@@ -78,6 +78,22 @@ _MODEL_PREFIX_TO_PROVIDER = [
|
||||
# Model prefixes that natively belong to OpenAI / LinkAI (raw HTTP providers).
|
||||
_OPENAI_MODEL_PREFIXES = ("gpt-", "o1-", "o3-", "o4-", "chatgpt-")
|
||||
|
||||
# Maps the UI provider id (persisted in tools.vision.provider) to the internal
|
||||
# display name used in VisionProvider.name. Keep in sync with _DISCOVERABLE_MODELS
|
||||
# and the openai/linkai branches in _route_by_model_name.
|
||||
_PROVIDER_ID_TO_DISPLAY = {
|
||||
"openai": "OpenAI",
|
||||
"linkai": "LinkAI",
|
||||
"moonshot": "Moonshot",
|
||||
"doubao": "Doubao",
|
||||
"dashscope": "DashScope",
|
||||
"claudeAPI": "Claude",
|
||||
"gemini": "Gemini",
|
||||
"qianfan": "Qianfan",
|
||||
"zhipu": "ZhipuAI",
|
||||
"minimax": "MiniMax",
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
@dataclass
|
||||
class VisionProvider:
|
||||
@@ -211,13 +227,19 @@ class Vision(BaseTool):
|
||||
are de-duplicated to avoid retrying the same endpoint twice.
|
||||
"""
|
||||
user_model = self._resolve_user_vision_model()
|
||||
user_provider = self._resolve_user_vision_provider()
|
||||
providers: List[VisionProvider] = []
|
||||
|
||||
# Step 1: preferred provider derived from tools.vision.model
|
||||
if user_model:
|
||||
# Step 1: preferred provider — explicit `tools.vision.provider`
|
||||
# wins so custom model names can still be routed correctly. Falls
|
||||
# through to model-name prefix inference when provider is unset.
|
||||
preferred = None
|
||||
if user_provider and user_model:
|
||||
preferred = self._route_by_provider_id(user_provider, user_model)
|
||||
if not preferred and user_model:
|
||||
preferred = self._route_by_model_name(user_model)
|
||||
if preferred:
|
||||
providers.extend(preferred)
|
||||
if preferred:
|
||||
providers.extend(preferred)
|
||||
|
||||
# Step 2: auto-discovery chain as fallback
|
||||
existing = {p.name for p in providers}
|
||||
@@ -263,6 +285,24 @@ class Vision(BaseTool):
|
||||
return m.strip()
|
||||
return None
|
||||
|
||||
@staticmethod
|
||||
def _resolve_user_vision_provider() -> Optional[str]:
|
||||
"""Read tools.vision.provider — the UI-persisted vendor id.
|
||||
|
||||
Lets users pin a vendor for custom model names that prefix-inference
|
||||
can't recognize. Returns None when unset/blank.
|
||||
"""
|
||||
tools_conf = conf().get("tools") or conf().get("tool") or {}
|
||||
if not isinstance(tools_conf, dict):
|
||||
return None
|
||||
vision_conf = tools_conf.get("vision", {})
|
||||
if not isinstance(vision_conf, dict):
|
||||
return None
|
||||
p = vision_conf.get("provider")
|
||||
if isinstance(p, str) and p.strip():
|
||||
return p.strip()
|
||||
return None
|
||||
|
||||
@staticmethod
|
||||
def _infer_provider_from_model(model_name: str) -> Optional[str]:
|
||||
"""
|
||||
@@ -279,6 +319,54 @@ class Vision(BaseTool):
|
||||
return display_name
|
||||
return None
|
||||
|
||||
def _route_by_provider_id(self, provider_id: str, user_model: str) -> Optional[List[VisionProvider]]:
|
||||
"""Route by the UI-persisted provider id.
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
- [provider] : provider id is known and its key is configured.
|
||||
- None : unknown provider id, or the bot can't be created.
|
||||
Caller falls through to model-name-based routing.
|
||||
"""
|
||||
display_name = _PROVIDER_ID_TO_DISPLAY.get(provider_id)
|
||||
if not display_name:
|
||||
return None
|
||||
|
||||
# OpenAI / LinkAI use raw HTTP providers, not the discoverable bot path.
|
||||
if provider_id == "openai":
|
||||
p = self._build_openai_provider(user_model)
|
||||
return [p] if p else None
|
||||
if provider_id == "linkai":
|
||||
p = self._build_linkai_provider(user_model)
|
||||
return [p] if p else None
|
||||
|
||||
# Discoverable bot-backed providers.
|
||||
for config_key, bot_type, _default_model, name in _DISCOVERABLE_MODELS:
|
||||
if name != display_name:
|
||||
continue
|
||||
api_key = conf().get(config_key, "")
|
||||
if not api_key or not api_key.strip():
|
||||
logger.warning(f"[Vision] tools.vision.provider='{provider_id}' "
|
||||
f"but '{config_key}' is not configured. Falling back.")
|
||||
return None
|
||||
try:
|
||||
from models.bot_factory import create_bot
|
||||
bot = create_bot(bot_type)
|
||||
if not hasattr(bot, 'call_vision'):
|
||||
logger.warning(f"[Vision] '{display_name}' bot does not implement call_vision.")
|
||||
return None
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.warning(f"[Vision] Failed to create '{display_name}' bot: {e}")
|
||||
return None
|
||||
return [VisionProvider(
|
||||
name=display_name,
|
||||
api_key="",
|
||||
api_base="",
|
||||
model_override=user_model,
|
||||
use_bot=True,
|
||||
fallback_bot=bot,
|
||||
)]
|
||||
return None
|
||||
|
||||
def _route_by_model_name(self, user_model: str) -> Optional[List[VisionProvider]]:
|
||||
"""
|
||||
Try to build a provider list using the user-specified model name.
|
||||
|
||||
@@ -2,44 +2,40 @@
|
||||
Agent Event Handler - Handles agent events and thinking process output
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from common import const
|
||||
from common.log import logger
|
||||
|
||||
# Cap intermediate thinking messages on weixin to stay within send quota.
|
||||
WEIXIN_THINKING_INSTANT_MAX = 7
|
||||
|
||||
|
||||
class AgentEventHandler:
|
||||
"""
|
||||
Handles agent events and optionally sends intermediate messages to channel
|
||||
"""
|
||||
|
||||
|
||||
def __init__(self, context=None, original_callback=None):
|
||||
"""
|
||||
Initialize event handler
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
context: COW context (for accessing channel)
|
||||
original_callback: Original event callback to chain
|
||||
"""
|
||||
self.context = context
|
||||
self.original_callback = original_callback
|
||||
|
||||
# Get channel for sending intermediate messages
|
||||
|
||||
self.channel = None
|
||||
if context:
|
||||
self.channel = context.kwargs.get("channel") if hasattr(context, "kwargs") else None
|
||||
|
||||
|
||||
self.current_content = ""
|
||||
self.turn_number = 0
|
||||
|
||||
|
||||
channel_type = ""
|
||||
if context and hasattr(context, "kwargs"):
|
||||
channel_type = context.kwargs.get("channel_type", "") or ""
|
||||
self._is_weixin = channel_type == const.WEIXIN
|
||||
self._thinking_sent_count = 0
|
||||
self._merged_buf: list[str] = []
|
||||
|
||||
def handle_event(self, event):
|
||||
"""
|
||||
Main event handler
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
event: Event dict with type and data
|
||||
"""
|
||||
event_type = event.get("type")
|
||||
data = event.get("data", {})
|
||||
|
||||
# Dispatch to specific handlers
|
||||
|
||||
if event_type == "turn_start":
|
||||
self._handle_turn_start(data)
|
||||
elif event_type == "message_update":
|
||||
@@ -52,25 +48,23 @@ class AgentEventHandler:
|
||||
self._handle_tool_execution_start(data)
|
||||
elif event_type == "tool_execution_end":
|
||||
self._handle_tool_execution_end(data)
|
||||
|
||||
# Call original callback if provided
|
||||
elif event_type == "agent_end":
|
||||
self._handle_agent_end(data)
|
||||
|
||||
if self.original_callback:
|
||||
self.original_callback(event)
|
||||
|
||||
|
||||
def _handle_turn_start(self, data):
|
||||
"""Handle turn start event"""
|
||||
self.turn_number = data.get("turn", 0)
|
||||
self.current_content = ""
|
||||
|
||||
|
||||
def _handle_message_update(self, data):
|
||||
"""Handle message update event (streaming content text)"""
|
||||
delta = data.get("delta", "")
|
||||
self.current_content += delta
|
||||
|
||||
|
||||
def _handle_message_end(self, data):
|
||||
"""Handle message end event"""
|
||||
tool_calls = data.get("tool_calls", [])
|
||||
|
||||
|
||||
if tool_calls:
|
||||
if self.current_content.strip():
|
||||
logger.info(f"💭 {self.current_content.strip()[:200]}{'...' if len(self.current_content) > 200 else ''}")
|
||||
@@ -78,35 +72,54 @@ class AgentEventHandler:
|
||||
else:
|
||||
if self.current_content.strip():
|
||||
logger.debug(f"💬 {self.current_content.strip()[:200]}{'...' if len(self.current_content) > 200 else ''}")
|
||||
|
||||
# Drain weixin buffer before final reply leaves chat_channel
|
||||
self._flush_merged_now()
|
||||
|
||||
self.current_content = ""
|
||||
|
||||
|
||||
def _handle_agent_end(self, data):
|
||||
self._flush_merged_now()
|
||||
|
||||
def _handle_tool_execution_start(self, data):
|
||||
"""Handle tool execution start event - logged by agent_stream.py"""
|
||||
pass
|
||||
|
||||
|
||||
def _handle_tool_execution_end(self, data):
|
||||
"""Handle tool execution end event - logged by agent_stream.py"""
|
||||
pass
|
||||
|
||||
|
||||
def _send_to_channel(self, message):
|
||||
"""
|
||||
Try to send intermediate message to channel.
|
||||
Skipped in SSE mode because thinking text is already streamed via on_event.
|
||||
"""
|
||||
if self.context and self.context.get("on_event"):
|
||||
return
|
||||
if not self.channel:
|
||||
return
|
||||
|
||||
if not self._is_weixin:
|
||||
self._do_send(message)
|
||||
return
|
||||
|
||||
if self._thinking_sent_count < WEIXIN_THINKING_INSTANT_MAX:
|
||||
self._do_send(message)
|
||||
self._thinking_sent_count += 1
|
||||
return
|
||||
|
||||
self._merged_buf.append(message)
|
||||
|
||||
def _flush_merged_now(self):
|
||||
if not self._merged_buf:
|
||||
return
|
||||
merged = "\n\n".join(self._merged_buf)
|
||||
count = len(self._merged_buf)
|
||||
self._merged_buf = []
|
||||
logger.debug(f"[AgentEventHandler] Flushing {count} merged thinking msgs, len={len(merged)}")
|
||||
self._do_send(merged)
|
||||
self._thinking_sent_count += 1
|
||||
|
||||
def _do_send(self, message):
|
||||
try:
|
||||
from bridge.reply import Reply, ReplyType
|
||||
reply = Reply(ReplyType.TEXT, message)
|
||||
self.channel._send(reply, self.context)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.debug(f"[AgentEventHandler] Failed to send to channel: {e}")
|
||||
|
||||
if self.channel:
|
||||
try:
|
||||
from bridge.reply import Reply, ReplyType
|
||||
reply = Reply(ReplyType.TEXT, message)
|
||||
self.channel._send(reply, self.context)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.debug(f"[AgentEventHandler] Failed to send to channel: {e}")
|
||||
|
||||
def log_summary(self):
|
||||
"""Log execution summary - simplified"""
|
||||
# Summary removed as per user request
|
||||
# Real-time logging during execution is sufficient
|
||||
pass
|
||||
|
||||
@@ -106,7 +106,7 @@ const I18N = {
|
||||
config_custom_model_hint: '输入自定义模型名称',
|
||||
config_save: '保存', config_saved: '已保存',
|
||||
config_save_error: '保存失败',
|
||||
config_custom_option: '自定义...',
|
||||
config_custom_option: '自定义',
|
||||
config_custom_tip: '接口需遵循 OpenAI API 协议',
|
||||
config_security: '安全设置', config_password: '访问密码',
|
||||
config_password_hint: '留空则不启用密码保护',
|
||||
@@ -280,7 +280,7 @@ const I18N = {
|
||||
config_custom_model_hint: 'Enter custom model name',
|
||||
config_save: 'Save', config_saved: 'Saved',
|
||||
config_save_error: 'Save failed',
|
||||
config_custom_option: 'Custom...',
|
||||
config_custom_option: 'Custom',
|
||||
config_custom_tip: 'API must follow OpenAI protocol.',
|
||||
config_security: 'Security', config_password: 'Password',
|
||||
config_password_hint: 'Leave empty to disable password protection',
|
||||
@@ -4798,7 +4798,7 @@ function rebuildCapabilityModelDropdown(def, providerId, selectedModel, scope) {
|
||||
modelValues.push(entry.value);
|
||||
return { value: entry.value, label: entry.label || entry.value, hint: entry.hint || '' };
|
||||
});
|
||||
opts.push({ value: '__custom__', label: currentLang === 'zh' ? '自定义...' : 'Custom...' });
|
||||
opts.push({ value: '__custom__', label: currentLang === 'zh' ? '自定义' : 'Custom' });
|
||||
|
||||
let initialValue = selectedModel || '';
|
||||
if (initialValue && !modelValues.includes(initialValue)) {
|
||||
@@ -4881,7 +4881,7 @@ function rebuildCapabilityVoiceDropdown(providerId, selectedVoice, scope, modelI
|
||||
hint: desc === code ? '' : code,
|
||||
};
|
||||
});
|
||||
opts.push({ value: '__custom__', label: currentLang === 'zh' ? '自定义...' : 'Custom...' });
|
||||
opts.push({ value: '__custom__', label: currentLang === 'zh' ? '自定义' : 'Custom' });
|
||||
|
||||
// Off-catalog values route through the custom branch.
|
||||
let initial = selectedVoice || '';
|
||||
|
||||
+44
-19
@@ -2011,12 +2011,17 @@ class ModelsHandler:
|
||||
if not isinstance(vision_conf, dict):
|
||||
vision_conf = {}
|
||||
user_specified = (vision_conf.get("model") or "").strip()
|
||||
explicit_provider = (vision_conf.get("provider") or "").strip()
|
||||
|
||||
# When the user pinned a specific model, infer which vendor card to
|
||||
# highlight by scanning the per-provider model lists. Falls back to
|
||||
# an empty provider so the dropdown stays on "auto" if we can't tell.
|
||||
# Provider resolution priority:
|
||||
# 1. Explicit `tools.vision.provider` (persisted via UI; supports
|
||||
# custom model names that prefix-inference can't recognize).
|
||||
# 2. Scan per-provider model lists by model name.
|
||||
# Empty provider keeps the dropdown on "auto" when we can't tell.
|
||||
inferred_provider = ""
|
||||
if user_specified:
|
||||
if explicit_provider and explicit_provider in cls._VISION_PROVIDER_MODELS:
|
||||
inferred_provider = explicit_provider
|
||||
elif user_specified:
|
||||
for pid, models in cls._VISION_PROVIDER_MODELS.items():
|
||||
if user_specified in models:
|
||||
inferred_provider = pid
|
||||
@@ -2181,11 +2186,17 @@ class ModelsHandler:
|
||||
if not isinstance(img_node, dict):
|
||||
img_node = {}
|
||||
explicit_model = (img_node.get("model") or "").strip()
|
||||
explicit_provider = (img_node.get("provider") or "").strip()
|
||||
|
||||
# Infer the provider card to highlight by scanning per-provider
|
||||
# model lists, including alias values inside {value, hint} entries.
|
||||
# Provider resolution priority:
|
||||
# 1. Explicit `skills.image-generation.provider` (persisted via UI;
|
||||
# supports custom model names that prefix-inference can't catch).
|
||||
# 2. Scan per-provider model catalog by model name.
|
||||
# Empty provider keeps the dropdown on "auto" when we can't tell.
|
||||
inferred_provider = ""
|
||||
if explicit_model:
|
||||
if explicit_provider and explicit_provider in cls._IMAGE_PROVIDER_MODELS:
|
||||
inferred_provider = explicit_provider
|
||||
elif explicit_model:
|
||||
for pid, models in cls._IMAGE_PROVIDER_MODELS.items():
|
||||
for entry in models:
|
||||
val = entry if isinstance(entry, str) else (entry.get("value") or "")
|
||||
@@ -2440,27 +2451,37 @@ class ModelsHandler:
|
||||
return json.dumps({"status": "error", "message": f"capability not editable: {capability}"})
|
||||
|
||||
def _set_image(self, provider_id: str, model: str) -> str:
|
||||
# Source of truth: skills.image-generation.model. provider_id is
|
||||
# informational only; the resolver picks the vendor by model prefix.
|
||||
# Source of truth: skills.image-generation.{provider, model}. The
|
||||
# provider field is persisted so users picking a custom model under
|
||||
# a specific vendor still get routed there — runtime falls back to
|
||||
# model-name prefix inference only when provider is empty.
|
||||
local_config = conf()
|
||||
file_cfg = self._read_file_config()
|
||||
|
||||
self._set_nested_namespace_value(local_config, "skills", "image-generation", "model", model or "")
|
||||
self._set_nested_namespace_value(file_cfg, "skills", "image-generation", "model", model or "")
|
||||
self._set_nested_namespace_value(local_config, "skills", "image-generation", "provider", provider_id or "")
|
||||
self._set_nested_namespace_value(file_cfg, "skills", "image-generation", "provider", provider_id or "")
|
||||
self._drop_legacy_namespace(local_config, "skill", "skills", child="image-generation")
|
||||
self._drop_legacy_namespace(file_cfg, "skill", "skills", child="image-generation")
|
||||
|
||||
self._write_file_config(file_cfg)
|
||||
|
||||
# The skill subprocess reads SKILL_IMAGE_GENERATION_MODEL from env at
|
||||
# startup; mirror the change so live edits apply without restart.
|
||||
env_key = "SKILL_IMAGE_GENERATION_MODEL"
|
||||
# The skill subprocess reads SKILL_IMAGE_GENERATION_{MODEL,PROVIDER}
|
||||
# from env at startup; mirror the change so live edits apply without
|
||||
# restart.
|
||||
model_env = "SKILL_IMAGE_GENERATION_MODEL"
|
||||
provider_env = "SKILL_IMAGE_GENERATION_PROVIDER"
|
||||
if model:
|
||||
os.environ[env_key] = model
|
||||
os.environ[model_env] = model
|
||||
else:
|
||||
os.environ.pop(env_key, None)
|
||||
os.environ.pop(model_env, None)
|
||||
if provider_id:
|
||||
os.environ[provider_env] = provider_id
|
||||
else:
|
||||
os.environ.pop(provider_env, None)
|
||||
|
||||
logger.info(f"[ModelsHandler] image updated: provider_hint={provider_id!r} model={model!r}")
|
||||
logger.info(f"[ModelsHandler] image updated: provider={provider_id!r} model={model!r}")
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"status": "success",
|
||||
"provider": provider_id,
|
||||
@@ -2499,18 +2520,22 @@ class ModelsHandler:
|
||||
return json.dumps({"status": "success", "applied": applied})
|
||||
|
||||
def _set_vision(self, provider_id: str, model: str) -> str:
|
||||
# Source of truth: tools.vision.model. provider_id is informational
|
||||
# only; the resolver picks the vendor by model prefix.
|
||||
# Source of truth: tools.vision.{provider, model}. The provider field
|
||||
# is persisted so users picking a custom model under a specific vendor
|
||||
# still get routed there — runtime falls back to model-name prefix
|
||||
# inference only when provider is empty.
|
||||
local_config = conf()
|
||||
file_cfg = self._read_file_config()
|
||||
self._set_nested_namespace_value(file_cfg, "tools", "vision", "model", model)
|
||||
self._set_nested_namespace_value(local_config, "tools", "vision", "model", model)
|
||||
self._set_nested_namespace_value(file_cfg, "tools", "vision", "provider", provider_id or "")
|
||||
self._set_nested_namespace_value(local_config, "tools", "vision", "provider", provider_id or "")
|
||||
self._drop_legacy_namespace(file_cfg, "tool", "tools", child="vision")
|
||||
self._drop_legacy_namespace(local_config, "tool", "tools", child="vision")
|
||||
|
||||
self._write_file_config(file_cfg)
|
||||
logger.info(f"[ModelsHandler] vision model set: {model!r}")
|
||||
return json.dumps({"status": "success", "model": model})
|
||||
logger.info(f"[ModelsHandler] vision updated: provider={provider_id!r} model={model!r}")
|
||||
return json.dumps({"status": "success", "provider": provider_id, "model": model})
|
||||
|
||||
@staticmethod
|
||||
def _set_nested_namespace_value(cfg, top: str, name: str, key: str, value):
|
||||
|
||||
@@ -1,250 +0,0 @@
|
||||
<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/CowAgent/releases/latest"><img src="https://img.shields.io/github/v/release/zhayujie/CowAgent" alt="Latest release"></a>
|
||||
<a href="https://github.com/zhayujie/CowAgent/blob/master/LICENSE"><img src="https://img.shields.io/github/license/zhayujie/CowAgent" alt="License: MIT"></a>
|
||||
<a href="https://github.com/zhayujie/CowAgent"><img src="https://img.shields.io/github/stars/zhayujie/CowAgent?style=flat-square" alt="Stars"></a> <br/>
|
||||
[<a href="https://github.com/zhayujie/CowAgent/blob/master/README.md">中文</a>] | [English] | [<a href="https://github.com/zhayujie/CowAgent/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 and a personal knowledge base. It supports flexible model switching, handles text, voice, images, and files, and can be integrated into WeChat, Web, Feishu, DingTalk, WeCom Bot, WeCom App, and WeChat Official Account — running 7×24 hours on your personal computer or server.
|
||||
|
||||
<p align="center">
|
||||
<a href="https://cowagent.ai/">🌐 Website</a> ·
|
||||
<a href="https://docs.cowagent.ai/en/intro/index">📖 Docs</a> ·
|
||||
<a href="https://docs.cowagent.ai/en/guide/quick-start">🚀 Quick Start</a> ·
|
||||
<a href="https://skills.cowagent.ai/">🧩 Skill Hub</a> ·
|
||||
<a href="https://link-ai.tech/cowagent/create">☁️ Try Online</a>
|
||||
</p>
|
||||
|
||||
## Introduction
|
||||
|
||||
> CowAgent is both an out-of-the-box AI super assistant and a highly extensible Agent framework. You can extend it with new model interfaces, channels, built-in tools, and the Skills system to flexibly implement various customization needs.
|
||||
|
||||
- ✅ **Autonomous Task Planning**: Understands complex tasks and autonomously plans execution, continuously thinking and invoking tools until goals are achieved.
|
||||
- ✅ **Long-term Memory**: Automatically persists conversation memory to local files and databases, including core memory, daily memory, and Deep Dream distillation, with keyword and vector retrieval support.
|
||||
- ✅ **Personal Knowledge Base**: Automatically organizes structured knowledge with cross-references to build a knowledge graph, with web-based visualization and conversational management.
|
||||
- ✅ **Skills System**: Implements a Skills creation and execution engine, supports installing skills from [Skill Hub](https://skills.cowagent.ai), GitHub, etc., or creating custom Skills through conversation.
|
||||
- ✅ **Tool System**: Built-in tools for file I/O, terminal execution, browser automation, scheduled tasks, messaging, and more — autonomously invoked by the Agent.
|
||||
- ✅ **CLI System**: Provides terminal commands and in-chat commands for process management, skill installation, configuration, and more.
|
||||
- ✅ **Multimodal Messages**: Supports parsing, processing, generating, and sending text, images, voice, files, and other message types.
|
||||
- ✅ **Multiple Model Support**: Supports DeepSeek, MiniMax, Claude, Gemini, OpenAI, GLM, Qwen, Doubao, Kimi, and other mainstream model providers.
|
||||
- ✅ **Multi-platform Deployment**: Runs on local computers or servers, integrable into WeChat, Web, Feishu, DingTalk, WeChat Official Account, and WeCom applications.
|
||||
|
||||
## Disclaimer
|
||||
|
||||
1. This project follows the [MIT License](/LICENSE) and is intended for technical research and learning. Users must comply with local laws, regulations, policies, and corporate bylaws. Any illegal or rights-infringing use is prohibited.
|
||||
2. Agent mode consumes more tokens than normal chat mode. Choose models based on effectiveness and cost. Agent has access to the host OS — please deploy in trusted environments.
|
||||
3. CowAgent focuses on open-source development and does not participate in, authorize, or issue any cryptocurrency.
|
||||
|
||||
## Demo
|
||||
|
||||
Try online (no deployment needed): [CowAgent](https://link-ai.tech/cowagent/create)
|
||||
|
||||
## Changelog
|
||||
|
||||
> **2026.04.14:** [v2.0.6](https://github.com/zhayujie/CowAgent/releases/tag/2.0.6) — Knowledge Base, Deep Dream Memory Distillation, Smart Context Compression, Web Console upgrades.
|
||||
|
||||
> **2026.04.01:** [v2.0.5](https://github.com/zhayujie/CowAgent/releases/tag/2.0.5) — Cow CLI, Skill Hub open source, Browser tool, WeCom Bot QR scan, and more.
|
||||
|
||||
> **2026.02.27:** [v2.0.2](https://github.com/zhayujie/CowAgent/releases/tag/2.0.2) — Web console overhaul (streaming chat, model/skill/memory/channel/scheduler/log management), multi-channel concurrent running, session persistence, new models including Gemini 3.1 Pro / Claude 4.6 Sonnet / Qwen3.5 Plus.
|
||||
|
||||
> **2026.02.13:** [v2.0.1](https://github.com/zhayujie/CowAgent/releases/tag/2.0.1) — Built-in Web Search tool, smart context trimming, runtime info dynamic update, Windows compatibility, fixes for scheduler memory loss, Feishu connection issues, and more.
|
||||
|
||||
> **2026.02.03:** [v2.0.0](https://github.com/zhayujie/CowAgent/releases/tag/2.0.0) — Full upgrade to AI super assistant with multi-step task planning, long-term memory, built-in tools, Skills framework, new models, and optimized channels.
|
||||
|
||||
> **2025.05.23:** [v1.7.6](https://github.com/zhayujie/CowAgent/releases/tag/1.7.6) — Web channel optimization, AgentMesh multi-agent plugin, Baidu TTS, claude-4-sonnet/opus support.
|
||||
|
||||
> **2025.04.11:** [v1.7.5](https://github.com/zhayujie/CowAgent/releases/tag/1.7.5) — wechatferry protocol, DeepSeek model, Tencent Cloud voice, ModelScope and Gitee-AI support.
|
||||
|
||||
> **2024.12.13:** [v1.7.4](https://github.com/zhayujie/CowAgent/releases/tag/1.7.4) — Gemini 2.0 model, Web channel, memory leak fix.
|
||||
|
||||
Full changelog: [Release Notes](https://docs.cowagent.ai/en/releases/overview)
|
||||
|
||||
<br/>
|
||||
|
||||
## 🚀 Quick Start
|
||||
|
||||
The project provides a one-click script for installation, configuration, startup, and management:
|
||||
|
||||
**Linux / macOS:**
|
||||
```bash
|
||||
bash <(curl -fsSL https://cdn.link-ai.tech/code/cow/run.sh)
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Windows (PowerShell):**
|
||||
```powershell
|
||||
irm https://cdn.link-ai.tech/code/cow/run.ps1 | iex
|
||||
```
|
||||
|
||||
After running, the Web service starts by default. Access `http://localhost:9899/chat` to chat.
|
||||
|
||||
Script usage: [One-click Install](https://docs.cowagent.ai/en/guide/quick-start). After installation, you can also use `cow start`, `cow stop`, and other [CLI commands](https://docs.cowagent.ai/en/cli/index) to manage the service.
|
||||
|
||||
### Manual Installation
|
||||
|
||||
**1. Clone the project**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
git clone https://github.com/zhayujie/CowAgent
|
||||
cd CowAgent/
|
||||
```
|
||||
|
||||
**2. Install dependencies**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
pip3 install -r requirements.txt
|
||||
pip3 install -r requirements-optional.txt # optional but recommended
|
||||
```
|
||||
|
||||
**3. Install Cow CLI (recommended)**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
pip3 install -e .
|
||||
```
|
||||
|
||||
After installation, use `cow` commands to manage the service (start, stop, update, etc.) and skills. See [Command Docs](https://docs.cowagent.ai/en/cli/index).
|
||||
|
||||
**4. Install browser (optional)**
|
||||
|
||||
If you need the Agent to operate a browser (visit web pages, fill forms, etc.):
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
cow install-browser
|
||||
```
|
||||
|
||||
This auto-installs `playwright` and Chromium. See [Browser Tool Docs](https://docs.cowagent.ai/en/tools/browser).
|
||||
|
||||
**5. Configure**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
cp config-template.json config.json
|
||||
```
|
||||
|
||||
Fill in your model API key and channel type in `config.json`. See the [configuration docs](https://docs.cowagent.ai/en/guide/manual-install) for details.
|
||||
|
||||
**6. Run**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
cow start # recommended, requires Cow CLI
|
||||
python3 app.py # or run directly
|
||||
```
|
||||
|
||||
For server deployment, use `cow` commands to manage the service:
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
cow start # start in background
|
||||
cow stop # stop service
|
||||
cow restart # restart service
|
||||
cow status # check running status
|
||||
cow logs # view logs
|
||||
cow update # pull latest code and restart
|
||||
```
|
||||
|
||||
Or use the traditional way:
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
nohup python3 app.py & tail -f nohup.out
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Docker Deployment
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
curl -O https://cdn.link-ai.tech/code/cow/docker-compose.yml
|
||||
# Edit docker-compose.yml with your config
|
||||
sudo docker compose up -d
|
||||
sudo docker logs -f chatgpt-on-wechat
|
||||
```
|
||||
|
||||
<br/>
|
||||
|
||||
## Models
|
||||
|
||||
Supports mainstream model providers. Recommended models for Agent mode:
|
||||
|
||||
| Provider | Recommended Model |
|
||||
| --- | --- |
|
||||
| DeepSeek | `deepseek-v4-flash` |
|
||||
| MiniMax | `MiniMax-M2.7` |
|
||||
| Claude | `claude-sonnet-4-6` |
|
||||
| Gemini | `gemini-3.1-pro-preview` |
|
||||
| OpenAI | `gpt-5.4` |
|
||||
| GLM | `glm-5.1` |
|
||||
| Qwen | `qwen3.6-plus` |
|
||||
| Doubao | `doubao-seed-2-0-code-preview-260215` |
|
||||
| Kimi | `kimi-k2.6` |
|
||||
|
||||
For detailed configuration of each model, see the [Models documentation](https://docs.cowagent.ai/en/models/index).
|
||||
|
||||
### Coding Plan
|
||||
|
||||
Coding Plan is a monthly subscription package offered by various providers, ideal for high-frequency Agent usage. All providers can be accessed via OpenAI-compatible mode:
|
||||
|
||||
```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`: Must be `openai`
|
||||
- `model`: Model name supported by the provider
|
||||
- `open_ai_api_base`: Provider's Coding Plan API Base (different from standard pay-as-you-go)
|
||||
- `open_ai_api_key`: Provider's Coding Plan API Key
|
||||
|
||||
> Note: Coding Plan API Base and API Key are usually separate from standard pay-as-you-go ones. Please obtain them from each provider's platform.
|
||||
|
||||
Supported providers include Alibaba Cloud, MiniMax, Zhipu GLM, Kimi, Volcengine, and more. For detailed configuration of each provider, see the [Coding Plan documentation](https://docs.cowagent.ai/en/models/coding-plan).
|
||||
|
||||
<br/>
|
||||
|
||||
## Channels
|
||||
|
||||
Supports multiple platforms. Set `channel_type` in `config.json` to switch:
|
||||
|
||||
| Channel | `channel_type` | Docs |
|
||||
| --- | --- | --- |
|
||||
| WeChat | `weixin` | [WeChat Setup](https://docs.cowagent.ai/en/channels/weixin) |
|
||||
| Web (default) | `web` | [Web Channel](https://docs.cowagent.ai/en/channels/web) |
|
||||
| Feishu | `feishu` | [Feishu Setup](https://docs.cowagent.ai/en/channels/feishu) |
|
||||
| DingTalk | `dingtalk` | [DingTalk Setup](https://docs.cowagent.ai/en/channels/dingtalk) |
|
||||
| WeCom Bot | `wecom_bot` | [WeCom Bot Setup](https://docs.cowagent.ai/en/channels/wecom-bot) |
|
||||
| WeCom App | `wechatcom_app` | [WeCom Setup](https://docs.cowagent.ai/en/channels/wecom) |
|
||||
| WeChat MP | `wechatmp` / `wechatmp_service` | [WeChat MP Setup](https://docs.cowagent.ai/en/channels/wechatmp) |
|
||||
| Terminal | `terminal` | — |
|
||||
|
||||
Multiple channels can be enabled simultaneously, separated by commas: `"channel_type": "feishu,dingtalk"`.
|
||||
|
||||
<br/>
|
||||
|
||||
## Enterprise Services
|
||||
|
||||
<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/) is a one-stop AI agent platform for enterprises and developers, integrating multimodal LLMs, knowledge bases, Agent plugins, and workflows. Supports one-click integration with mainstream platforms, SaaS and private deployment.
|
||||
|
||||
<br/>
|
||||
|
||||
## 🔗 Related Projects
|
||||
|
||||
- [Cow Skill Hub](https://github.com/zhayujie/cow-skill-hub): Open skill marketplace for AI Agents — browse, search, install, and publish skills for CowAgent, OpenClaw, Claude Code, and more.
|
||||
- [bot-on-anything](https://github.com/zhayujie/bot-on-anything): Lightweight and highly extensible LLM application framework supporting Slack, Telegram, Discord, Gmail, and more.
|
||||
- [AgentMesh](https://github.com/MinimalFuture/AgentMesh): Open-source Multi-Agent framework for complex problem solving through agent team collaboration.
|
||||
|
||||
## 🔎 FAQ
|
||||
|
||||
FAQs: <https://github.com/zhayujie/CowAgent/wiki/FAQs>
|
||||
|
||||
## 🛠️ Contributing
|
||||
|
||||
Welcome to add new channels, referring to the [Feishu channel](https://github.com/zhayujie/CowAgent/blob/master/channel/feishu/feishu_channel.py) as an example. Also welcome to contribute new Skills, see the [Skill Creation docs](https://docs.cowagent.ai/en/skills/create), or submit to [Skill Hub](https://skills.cowagent.ai/submit).
|
||||
|
||||
## ✉ Contact
|
||||
|
||||
Welcome to submit PRs and Issues, and support the project with a 🌟 Star. For questions, check the [FAQ list](https://github.com/zhayujie/CowAgent/wiki/FAQs) or search [Issues](https://github.com/zhayujie/CowAgent/issues).
|
||||
|
||||
## 🌟 Contributors
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -9,7 +9,7 @@ CowAgent 2.0 has evolved from a simple chatbot into a super intelligent assistan
|
||||
|
||||
CowAgent's architecture consists of the following core modules:
|
||||
|
||||
<img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/cow-agent-arch-en.jpg.jpg" alt="CowAgent Architecture" />
|
||||
<img src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/zhayujie/cowagent-assets@main/architecture/en/architecture.jpg" alt="CowAgent Architecture" />
|
||||
|
||||
| Module | Description |
|
||||
| --- | --- |
|
||||
|
||||
@@ -9,7 +9,7 @@ CowAgent 2.0 从简单的聊天机器人全面升级为超级智能助理，采
|
||||
|
||||
CowAgent 的整体架构由以下核心模块组成：
|
||||
|
||||
<img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/cow-agent-arch-zh.jpg" alt="CowAgent Architecture" />
|
||||
<img src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/zhayujie/cowagent-assets@main/architecture/zh/architecture.jpg" alt="CowAgent Architecture" />
|
||||
|
||||
| 模块 | 说明 |
|
||||
| --- | --- |
|
||||
|
||||
+178
-174
@@ -1,250 +1,254 @@
|
||||
<p align="center"><img src="https://github.com/user-attachments/assets/eca9a9ec-8534-4615-9e0f-96c5ac1d10a3" alt="CowAgent" width="550" /></p>
|
||||
<p align="center"><img src="https://github.com/user-attachments/assets/eca9a9ec-8534-4615-9e0f-96c5ac1d10a3" alt="CowAgent" width="420" /></p>
|
||||
|
||||
<p align="center">
|
||||
<a href="https://github.com/zhayujie/CowAgent/releases/latest"><img src="https://img.shields.io/github/v/release/zhayujie/CowAgent" alt="Latest release"></a>
|
||||
<a href="https://github.com/zhayujie/CowAgent/blob/master/LICENSE"><img src="https://img.shields.io/github/license/zhayujie/CowAgent" alt="License: MIT"></a>
|
||||
<a href="https://github.com/zhayujie/CowAgent"><img src="https://img.shields.io/github/stars/zhayujie/CowAgent?style=flat-square" alt="Stars"></a> <br/>
|
||||
[<a href="https://github.com/zhayujie/CowAgent/blob/master/README.md">中文</a>] | [<a href="https://github.com/zhayujie/CowAgent/blob/master/docs/en/README.md">English</a>] | [日本語]
|
||||
[<a href="../../README.md">English</a>] | [<a href="../zh/README.md">中文</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、長期記憶とパーソナルナレッジベース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、WeChat、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。
|
||||
**CowAgent** は、自律的にタスクを計画し、コンピュータや外部リソースを操作し、Skill を作成・実行し、パーソナルナレッジベースと長期記憶でユーザーとともに成長するオープンソースのスーパー AI アシスタントです。エンドツーエンドの Agent Harness のリファレンス実装の一つでもあります。
|
||||
|
||||
CowAgent は軽量でデプロイしやすく、拡張性に優れています。主要な LLM プロバイダーをそのまま組み込み、Web や主要な IM プラットフォーム上で動作。個人 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> ·
|
||||
<a href="https://docs.cowagent.ai/en/intro/index">📖 ドキュメント</a> ·
|
||||
<a href="https://docs.cowagent.ai/en/guide/quick-start">🚀 クイックスタート</a> ·
|
||||
<a href="https://docs.cowagent.ai/ja/intro/index">📖 ドキュメント</a> ·
|
||||
<a href="https://docs.cowagent.ai/ja/guide/quick-start">🚀 クイックスタート</a> ·
|
||||
<a href="https://skills.cowagent.ai/">🧩 Skill Hub</a> ·
|
||||
<a href="https://link-ai.tech/cowagent/create">☁️ オンラインで試す</a>
|
||||
</p>
|
||||
|
||||
## はじめに
|
||||
<br/>
|
||||
|
||||
> 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。
|
||||
## 🌟 主な機能
|
||||
|
||||
- ✅ **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。
|
||||
- ✅ **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、デイリーメモリ、Deep Dream 蒸留を含み、キーワード検索やベクトル検索に対応しています。
|
||||
- ✅ **パーソナルナレッジベース**: 構造化された知識を自動整理し、相互参照によるナレッジグラフを構築。Web での可視化ブラウジングと対話による管理をサポートします。
|
||||
- ✅ **Skillシステム**: Skillの作成・実行エンジンを実装。[Skill Hub](https://skills.cowagent.ai)、GitHubなどからSkillをインストールでき、会話を通じたカスタムSkill作成もサポートしています。
|
||||
- ✅ **ツールシステム**: ファイル読み書き、ターミナル実行、ブラウザ操作、スケジュールタスク、メッセージ送信などの組み込みツールを提供。Agentが自律的に呼び出して複雑なタスクを完了します。
|
||||
- ✅ **CLIシステム**: ターミナルコマンドとチャットコマンドを提供し、プロセス管理、Skillインストール、設定変更などの操作をサポートします。
|
||||
- ✅ **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**: DeepSeek、MiniMax、Claude、Gemini、OpenAI、GLM、Qwen、Doubao、Kimi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、WeChat、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。
|
||||
| 機能 | 説明 |
|
||||
| :--- | :--- |
|
||||
| 🤖 [自律的タスク計画](https://docs.cowagent.ai/ja/intro/architecture) | 複雑なタスクを分解し、目標達成までツールを繰り返し呼び出して段階的に実行 |
|
||||
| 🧠 [長期記憶](https://docs.cowagent.ai/ja/memory/index) | 三層構造（コンテキスト → デイリー → コア）、Deep Dream による自動蒸留、キーワードとベクトルのハイブリッド検索 |
|
||||
| 📚 [パーソナルナレッジベース](https://docs.cowagent.ai/ja/knowledge/index) | 構造化された知識を Markdown Wiki として自動整理し、進化し続けるナレッジグラフを可視化ブラウジング |
|
||||
| 🧩 [Skill システム](https://docs.cowagent.ai/ja/skills/index) | [Skill Hub](https://skills.cowagent.ai/)、GitHub、ClawHub からワンクリックでインストール；対話によるカスタム Skill 作成にも対応 |
|
||||
| 🔧 [ツールシステム](https://docs.cowagent.ai/ja/tools/index) | ファイル I/O、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+ の組み込みツール — MCP プロトコルに完全対応 |
|
||||
| 💬 [マルチチャネル統合](https://docs.cowagent.ai/ja/channels/index) | 一つの Agent で Web、WeChat、Feishu、DingTalk、WeCom、QQ、公式アカウントを同時にサポート |
|
||||
| 🎨 マルチモーダルメッセージ | テキスト・画像・音声・ファイルをフルサポート — 認識・生成・双方向送受信 |
|
||||
| ⚙️ [プラガブルなモデル](https://docs.cowagent.ai/ja/models/index) | Claude、GPT、Gemini、DeepSeek、GLM、Qwen、Kimi、MiniMax、Doubao など、設定 1 行で切り替え可能 |
|
||||
| 📦 [すぐに使える](https://docs.cowagent.ai/ja/guide/quick-start) | ワンラインインストーラー、統合された Web コンソール、複数のデプロイモード（ローカル / Docker / サーバー） |
|
||||
|
||||
## 免責事項
|
||||
<br/>
|
||||
|
||||
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。
|
||||
## 🏗️ アーキテクチャ
|
||||
|
||||
## デモ
|
||||
<img src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/zhayujie/cowagent-assets@main/architecture/en/architecture.jpg" alt="CowAgent Architecture" width="750"/>
|
||||
|
||||
オンラインで試す（デプロイ不要）: [CowAgent](https://link-ai.tech/cowagent/create)
|
||||
CowAgent は完全な **Agent Harness** です：メッセージは各種**チャネル**から流入し、**Agent Core** が記憶・知識・利用可能なツール／Skill を組み合わせてタスクを計画・判断、**モデル**が応答を生成し、結果は元のチャネルに返されます。各レイヤーは疎結合で、独立して拡張可能です。
|
||||
|
||||
## 更新履歴
|
||||
|
||||
> **2026.04.14:** [v2.0.6](https://github.com/zhayujie/CowAgent/releases/tag/2.0.6) — ナレッジベース、Deep Dream 記憶蒸留、スマートコンテキスト圧縮、Web コンソールアップグレード。
|
||||
|
||||
> **2026.04.01:** [v2.0.5](https://github.com/zhayujie/CowAgent/releases/tag/2.0.5) — Cow CLI、Skill Hubオープンソース化、ブラウザツール、WeCom Botスキャン作成など。
|
||||
|
||||
> **2026.02.27:** [v2.0.2](https://github.com/zhayujie/CowAgent/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/CowAgent/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/CowAgent/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/CowAgent/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/CowAgent/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/CowAgent/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)
|
||||
詳細は [アーキテクチャ](https://docs.cowagent.ai/ja/intro/architecture) を参照してください。
|
||||
|
||||
<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：
|
||||
依存関係のインストール、設定、起動を自動で行うワンラインインストーラーを提供しています：
|
||||
|
||||
**Linux / macOS:**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
bash <(curl -fsSL https://cdn.link-ai.tech/code/cow/run.sh)
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Windows (PowerShell):**
|
||||
|
||||
```powershell
|
||||
irm https://cdn.link-ai.tech/code/cow/run.ps1 | iex
|
||||
```
|
||||
|
||||
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/ja/guide/quick-start)。インストール後は `cow start`、`cow stop` などの [CLI コマンド](https://docs.cowagent.ai/ja/cli/index)でサービスを管理できます。
|
||||
|
||||
### 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/CowAgent
|
||||
cd CowAgent/
|
||||
```
|
||||
|
||||
**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. Cow CLI のインストール（推奨）**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
pip3 install -e .
|
||||
```
|
||||
|
||||
インストール後、`cow` コマンドでサービス管理（起動、停止、更新など）やSkill管理ができます。[コマンドドキュメント](https://docs.cowagent.ai/ja/cli/index)を参照してください。
|
||||
|
||||
**4. ブラウザのインストール（任意）**
|
||||
|
||||
Agentにブラウザ操作（Webページへのアクセス、フォーム入力など）が必要な場合：
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
cow install-browser
|
||||
```
|
||||
|
||||
`playwright` と Chromium を自動インストールします。[ブラウザツールドキュメント](https://docs.cowagent.ai/ja/tools/browser)を参照してください。
|
||||
|
||||
**5. 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。
|
||||
|
||||
**6. 実行**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
cow start # 推奨、Cow CLI が必要
|
||||
python3 app.py # または直接実行
|
||||
```
|
||||
|
||||
サーバーデプロイでは、`cow` コマンドでサービスを管理できます：
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
cow start # バックグラウンドで起動
|
||||
cow stop # サービス停止
|
||||
cow restart # サービス再起動
|
||||
cow status # 実行状態を確認
|
||||
cow logs # ログを表示
|
||||
cow update # 最新コードを取得して再起動
|
||||
```
|
||||
|
||||
または従来の方法で実行：
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
nohup python3 app.py & tail -f nohup.out
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Dockerデプロイ
|
||||
**Docker:**
|
||||
|
||||
```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
|
||||
docker compose up -d
|
||||
```
|
||||
|
||||
起動後、`http://localhost:9899` にアクセスして **Web コンソール**を開くと、モデル設定・チャネル接続・Skill インストールがすべてここで完結します。
|
||||
|
||||
> 📖 詳細ガイド: [ワンラインインストーラー](https://docs.cowagent.ai/ja/guide/quick-start) · [ソースから手動インストール](https://docs.cowagent.ai/ja/guide/manual-install) · [アップグレード](https://docs.cowagent.ai/ja/guide/upgrade)
|
||||
|
||||
インストール後は、[`cow` CLI](https://docs.cowagent.ai/ja/cli/index) でサービスを管理できます：
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
cow start | stop | restart # サービス制御
|
||||
cow status | logs # ステータスとログ
|
||||
cow update # 最新コード取得後に再起動
|
||||
cow skill install <名前> # Skill のインストール
|
||||
cow install-browser # ブラウザツールのインストール
|
||||
```
|
||||
|
||||
<br/>
|
||||
|
||||
## モデル
|
||||
## 🤖 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：
|
||||
CowAgent は主要な LLM プロバイダーすべてに対応しています。**チャット、画像認識、画像生成、ASR/TTS、埋め込み（Embedding）** の各機能はそれぞれ別のベンダーで設定可能です。
|
||||
|
||||
| プロバイダー | 推奨モデル |
|
||||
| --- | --- |
|
||||
| DeepSeek | `deepseek-v4-flash` |
|
||||
| MiniMax | `MiniMax-M2.7` |
|
||||
| Claude | `claude-sonnet-4-6` |
|
||||
| Gemini | `gemini-3.1-pro-preview` |
|
||||
| OpenAI | `gpt-5.4` |
|
||||
| GLM | `glm-5.1` |
|
||||
| Qwen | `qwen3.6-plus` |
|
||||
| Doubao | `doubao-seed-2-0-code-preview-260215` |
|
||||
| Kimi | `kimi-k2.6` |
|
||||
| プロバイダー | 代表的なモデル | チャット | 画像認識 | 画像生成 | ASR | TTS | Embedding |
|
||||
| --- | --- | :-: | :-: | :-: | :-: | :-: | :-: |
|
||||
| [Claude](https://docs.cowagent.ai/ja/models/claude) | claude-opus-4-7 | ✅ | ✅ | | | | |
|
||||
| [OpenAI](https://docs.cowagent.ai/ja/models/openai) | gpt-5.5、o シリーズ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
|
||||
| [Gemini](https://docs.cowagent.ai/ja/models/gemini) | gemini-3.5-flash | ✅ | ✅ | ✅ | | | |
|
||||
| [DeepSeek](https://docs.cowagent.ai/ja/models/deepseek) | deepseek-v4-flash / pro | ✅ | | | | | |
|
||||
| [Qwen](https://docs.cowagent.ai/ja/models/qwen) | qwen3.7-max | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
|
||||
| [GLM](https://docs.cowagent.ai/ja/models/glm) | glm-5.1、glm-5v-turbo | ✅ | ✅ | | ✅ | | ✅ |
|
||||
| [Doubao](https://docs.cowagent.ai/ja/models/doubao) | doubao-seed-2.0 シリーズ | ✅ | ✅ | ✅ | | | ✅ |
|
||||
| [Kimi](https://docs.cowagent.ai/ja/models/kimi) | kimi-k2.6 | ✅ | ✅ | | | | |
|
||||
| [MiniMax](https://docs.cowagent.ai/ja/models/minimax) | MiniMax-M2.7 | ✅ | ✅ | ✅ | | ✅ | |
|
||||
| [Qianfan](https://docs.cowagent.ai/ja/models/qianfan) | ernie-5.1 | ✅ | ✅ | | | | |
|
||||
| [LinkAI](https://docs.cowagent.ai/ja/models/linkai) | 100+ モデルを統一ゲートウェイで提供 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
|
||||
| [カスタム](https://docs.cowagent.ai/ja/models/custom) | ローカルモデル / サードパーティプロキシ | ✅ | | | | | |
|
||||
|
||||
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。
|
||||
> Web コンソールでの設定が推奨されており、ファイルを手動編集する必要はありません。手動設定については各プロバイダーのドキュメントおよび [モデル概要](https://docs.cowagent.ai/ja/models/index) を参照してください。
|
||||
|
||||
### Coding Plan
|
||||
<br/>
|
||||
|
||||
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：
|
||||
## 💬 チャネル
|
||||
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"bot_type": "openai",
|
||||
"model": "MODEL_NAME",
|
||||
"open_ai_api_base": "PROVIDER_CODING_PLAN_API_BASE",
|
||||
"open_ai_api_key": "YOUR_API_KEY"
|
||||
}
|
||||
一つの Agent インスタンスで複数のチャネルを同時に提供できます。`channel_type` 設定で切り替えるか、複数のチャネルを並列実行できます。
|
||||
|
||||
| チャネル | テキスト | 画像 | ファイル | 音声 | グループ |
|
||||
| --- | :-: | :-: | :-: | :-: | :-: |
|
||||
| [Web コンソール](https://docs.cowagent.ai/ja/channels/web)（デフォルト） | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | |
|
||||
| [WeChat](https://docs.cowagent.ai/ja/channels/weixin) | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | |
|
||||
| [Feishu / Lark](https://docs.cowagent.ai/ja/channels/feishu) | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
|
||||
| [DingTalk](https://docs.cowagent.ai/ja/channels/dingtalk) | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
|
||||
| [WeCom Bot](https://docs.cowagent.ai/ja/channels/wecom-bot) | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
|
||||
| [QQ](https://docs.cowagent.ai/ja/channels/qq) | ✅ | ✅ | ✅ | | ✅ |
|
||||
| [WeCom App](https://docs.cowagent.ai/ja/channels/wecom) | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | |
|
||||
| [WeChat 公式アカウント](https://docs.cowagent.ai/ja/channels/wechatmp) | ✅ | ✅ | | ✅ | |
|
||||
|
||||
> Feishu と WeCom Bot は **Web コンソール内で QR コードをスキャンするだけで接続**できます — パブリック IP は不要です。詳細は [チャネル概要](https://docs.cowagent.ai/ja/channels/index) を参照してください。
|
||||
|
||||
<img src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/zhayujie/cowagent-assets@main/screenshots/en/web-console-chat.png" alt="CowAgent Web Console" width="800"/>
|
||||
|
||||
*Web コンソールはデフォルトのチャネルであると同時に、Agent の設定・管理を統一的に行う場でもあります。*
|
||||
|
||||
<br/>
|
||||
|
||||
## 🧠 記憶とナレッジベース
|
||||
|
||||
**長期記憶**は三層構造：会話コンテキスト（短期）→ デイリー記憶（中期）→ MEMORY.md（長期）。毎晩の **Deep Dream** が散在する記憶を洗練された長期記憶とナラティブな日記に蒸留します。詳細は [長期記憶](https://docs.cowagent.ai/ja/memory/index) · [Deep Dream](https://docs.cowagent.ai/ja/memory/deep-dream) を参照してください。
|
||||
|
||||
**パーソナルナレッジベース**は時系列の記憶とは異なり、構造化された知識を**トピック単位**で整理します。Agent が会話中に有用な情報を自動でキュレーションし、相互参照とインデックスを維持し、Web コンソールでナレッジグラフを可視化できます。詳細は [パーソナルナレッジベース](https://docs.cowagent.ai/ja/knowledge/index) を参照してください。
|
||||
|
||||
<table>
|
||||
<tr>
|
||||
<td width="50%">
|
||||
<img src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/zhayujie/cowagent-assets@main/screenshots/en/web-console-memory.png" alt="長期記憶" />
|
||||
<p align="center"><em>長期記憶 · 三層構造 + Deep Dream</em></p>
|
||||
</td>
|
||||
<td width="50%">
|
||||
<img src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/zhayujie/cowagent-assets@main/screenshots/en/web-console-knowledge.png" alt="パーソナルナレッジベース" />
|
||||
<p align="center"><em>ナレッジベース · 自動キュレーションされた Markdown Wiki</em></p>
|
||||
</td>
|
||||
</tr>
|
||||
</table>
|
||||
|
||||
<br/>
|
||||
|
||||
## 🔧 ツールと Skill
|
||||
|
||||
**ツール（Tools）** は Agent がシステムリソースを操作するためのアトミックな機能です。**Skill（Skills）** はマニフェストファイルで定義される高レベルのワークフローで、複数のツールを組み合わせて複雑なタスクを完了します。
|
||||
|
||||
### ツールシステム
|
||||
|
||||
**組み込みツール**には、ファイル I/O（`read` / `write` / `edit` / `ls`）、ターミナル（`bash`）、ファイル送信（`send`）、記憶検索（`memory`）、環境変数（`env_config`）、Web フェッチ（`web_fetch`）、スケジューラ（`scheduler`）、Web 検索（`web_search`）、画像認識（`vision`）、ブラウザ自動化（`browser`）などが含まれます。
|
||||
|
||||
**MCP プロトコル**は [Model Context Protocol](https://modelcontextprotocol.io) のオープンエコシステムを統合します。`mcp.json` を一度設定すれば即利用可能で、stdio / SSE トランスポート、ホットリロード、ノーコード統合をサポートします。
|
||||
|
||||
詳細: [ツール概要](https://docs.cowagent.ai/ja/tools/index) · [MCP 統合](https://docs.cowagent.ai/ja/tools/mcp)。
|
||||
|
||||
### Skill システム
|
||||
|
||||
- **[Skill Hub](https://skills.cowagent.ai/)** — オープン Skill マーケットプレイス：閲覧、検索、ワンクリックインストール
|
||||
- **GitHub / ClawHub** — 複数の Skill ソース、4 万以上の Skill を利用可能
|
||||
- **対話による作成** — `skill-creator` を使って対話でカスタム Skill を生成；ワークフローやサードパーティ API を再利用可能な Skill に変換
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
/skill list # インストール済み Skill の一覧
|
||||
/skill search <キーワード> # マーケットプレイスで検索
|
||||
/skill install <名前> # ワンクリックインストール
|
||||
```
|
||||
|
||||
- `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。
|
||||
詳細: [Skill 概要](https://docs.cowagent.ai/ja/skills/index) · [Skill 作成](https://docs.cowagent.ai/ja/skills/create)。
|
||||
|
||||
<br/>
|
||||
|
||||
## チャネル
|
||||
## 🏷 更新履歴
|
||||
|
||||
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：
|
||||
> **2026.05.22:** [v2.0.9](https://github.com/zhayujie/CowAgent/releases/tag/2.0.9) — モデル管理、MCP プロトコル対応、ブラウザセッション永続化、新モデル（gpt-5.5、gemini-3.5-flash、qwen3.7-max）、デプロイのセキュリティ強化。
|
||||
|
||||
| チャネル | `channel_type` | ドキュメント |
|
||||
| --- | --- | --- |
|
||||
| WeChat | `weixin` | [WeChat設定](https://docs.cowagent.ai/ja/channels/weixin) |
|
||||
| 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` | — |
|
||||
> **2026.05.06:** [v2.0.8](https://github.com/zhayujie/CowAgent/releases/tag/2.0.8) — Feishu チャネル全面アップグレード（音声、ストリーミング、QR 接続）、DeepSeek V4 と Baidu Qianfan 対応、スケジューラツール強化。
|
||||
|
||||
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"`
|
||||
> **2026.04.22:** [v2.0.7](https://github.com/zhayujie/CowAgent/releases/tag/2.0.7) — 組み込み画像生成（GPT Image 2、Nano Banana）、新モデル（Kimi K2.6、Claude Opus 4.7、GLM 5.1）、ナレッジベースと記憶の強化。
|
||||
|
||||
> **2026.04.14:** [v2.0.6](https://github.com/zhayujie/CowAgent/releases/tag/2.0.6) — ナレッジベース、Deep Dream 記憶蒸留、スマートコンテキスト圧縮、マルチセッション Web コンソール。
|
||||
|
||||
> **2026.04.01:** [v2.0.5](https://github.com/zhayujie/CowAgent/releases/tag/2.0.5) — Cow CLI、Skill Hub オープンソース化、ブラウザツール、WeCom Bot QR 接続。
|
||||
|
||||
> **2026.02.03:** [v2.0.0](https://github.com/zhayujie/CowAgent/releases/tag/2.0.0) — マルチステップタスク計画、長期記憶、Skill フレームワークを備えたスーパー Agent アシスタントへの全面アップグレード。
|
||||
|
||||
完全な履歴: [リリースノート](https://docs.cowagent.ai/ja/releases/overview)
|
||||
|
||||
<br/>
|
||||
|
||||
## エンタープライズサービス
|
||||
## 🤝 コミュニティとサポート
|
||||
|
||||
<a href="https://link-ai.tech" target="_blank"><img width="720" src="https://cdn.link-ai.tech/image/link-ai-intro.jpg"></a>
|
||||
- 🐛 [Issue を報告](https://github.com/zhayujie/CowAgent/issues) · 💬 [GitHub Discussions](https://github.com/zhayujie/CowAgent/discussions) · 📖 [FAQ](https://github.com/zhayujie/CowAgent/wiki/FAQs)
|
||||
|
||||
> [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。
|
||||
WeChat の QR コードをスキャンしてオープンソースコミュニティグループに参加：
|
||||
|
||||
<img width="130" src="https://img-1317903499.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/docs/open-community.png">
|
||||
|
||||
<br/>
|
||||
|
||||
## 🔗 関連プロジェクト
|
||||
|
||||
- [Cow Skill Hub](https://github.com/zhayujie/cow-skill-hub): AIエージェント向けのオープンSkillマーケットプレイス。CowAgent、OpenClaw、Claude Codeなどで利用可能なSkillの閲覧・検索・インストール・公開が可能。
|
||||
- [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。
|
||||
- **[Cow Skill Hub](https://github.com/zhayujie/cow-skill-hub)** — AI エージェント向けのオープン Skill マーケットプレイス；CowAgent、OpenClaw、Claude Code などに対応
|
||||
- **[bot-on-anything](https://github.com/zhayujie/bot-on-anything)** — 軽量な 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)** — チーム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
|
||||
<br/>
|
||||
|
||||
FAQ: <https://github.com/zhayujie/CowAgent/wiki/FAQs>
|
||||
## 🛠️ 開発とコントリビューション
|
||||
|
||||
## 🛠️ 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/CowAgent/blob/master/channel/feishu/feishu_channel.py) を参考にカスタムチャネルを実装できます。新しい Skill のコントリビューションも [Skill Hub](https://skills.cowagent.ai/submit) で受け付けています。
|
||||
|
||||
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/CowAgent/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作成ドキュメント](https://docs.cowagent.ai/ja/skills/create)を参照するか、[Skill Hub](https://skills.cowagent.ai/submit)に提出してください。
|
||||
|
||||
## ✉ 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/CowAgent/wiki/FAQs)を確認するか、[Issues](https://github.com/zhayujie/CowAgent/issues)を検索してください。
|
||||
⭐ Star でプロジェクトの更新をフォローしてください。PR や Issue の提出も歓迎します。
|
||||
|
||||
## 🌟 コントリビューター
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
<br/>
|
||||
|
||||
## 🏢 エンタープライズサービス
|
||||
|
||||
[**LinkAI**](https://link-ai.tech/) は企業や開発者向けのワンストップ AI Agent プラットフォームで、CowAgent にマネージドホスティングとエンタープライズグレードのサポートを提供します：
|
||||
|
||||
- **🚀 デプロイ不要のホスト型ランタイム** — [CowAgent オンラインアシスタント](https://link-ai.tech/cowagent/create) を 1 分以内に起動、サーバー不要
|
||||
- **🧠 統合モデル & Skill マーケットプレイス** — 主要 LLM への統一アクセスと公式 Skill マーケットプレイスで CowAgent の活用範囲を拡大
|
||||
- **🏢 チーム & エンタープライズ機能** — ワークスペース、ロールベースのアクセス制御、監査ログ、本番運用向けプライベートデプロイ
|
||||
|
||||
エンタープライズに関するお問い合わせ：**sales@simple-future.tech** または [QR コードをスキャン](https://cdn.link-ai.tech/consultant.jpg) して WeChat でお問い合わせください。
|
||||
|
||||
<br/>
|
||||
|
||||
## ⚠️ 免責事項
|
||||
|
||||
1. 本プロジェクトは [MIT License](/LICENSE) に基づき、技術研究と学習を目的としています。利用者は所在地の法令・規制を遵守する必要があり、本プロジェクトの利用に起因するいかなる結果についてもメンテナーは責任を負いません。
|
||||
2. **コストと安全性：** Agent モードは通常のチャットよりトークン消費が大幅に多いため、品質とコストのバランスを考慮してモデルを選択してください。Agent はローカル OS にアクセスできるため、信頼できる環境にのみデプロイしてください。
|
||||
3. CowAgent は純粋なオープンソースプロジェクトであり、暗号通貨の発行・参加・承認は一切行いません。
|
||||
|
||||
<br/>
|
||||
|
||||
## 📌 プロジェクト改名のお知らせ
|
||||
|
||||
本プロジェクトは旧名 `chatgpt-on-wechat` から、2026.04.13 に **CowAgent** へ正式に改名されました。元の GitHub URL は自動的にリダイレクトされます。既存ユーザーは `git remote set-url origin https://github.com/zhayujie/CowAgent.git` でローカルのリモートを更新できます。
|
||||
|
||||
@@ -9,7 +9,7 @@ CowAgent 2.0 は、シンプルなチャットボットから、自律的な思
|
||||
|
||||
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/cow-agent-arch-en.jpg.jpg" alt="CowAgent Architecture" />
|
||||
<img src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/zhayujie/cowagent-assets@main/architecture/en/architecture.jpg" alt="CowAgent Architecture" />
|
||||
|
||||
| モジュール | 説明 |
|
||||
| --- | --- |
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,262 @@
|
||||
<p align="center"><img src= "https://github.com/user-attachments/assets/eca9a9ec-8534-4615-9e0f-96c5ac1d10a3" alt="CowAgent" width="420" /></p>
|
||||
|
||||
<p align="center">
|
||||
<a href="https://github.com/zhayujie/CowAgent/releases/latest"><img src="https://img.shields.io/github/v/release/zhayujie/CowAgent" alt="Latest release"></a>
|
||||
<a href="https://github.com/zhayujie/CowAgent/blob/master/LICENSE"><img src="https://img.shields.io/github/license/zhayujie/CowAgent" alt="License: MIT"></a>
|
||||
<a href="https://github.com/zhayujie/CowAgent"><img src="https://img.shields.io/github/stars/zhayujie/CowAgent?style=flat-square" alt="Stars"></a> <br/>
|
||||
[<a href="../../README.md">English</a>] | [中文] | [<a href="../ja/README.md">日本語</a>]
|
||||
</p>
|
||||
|
||||
**CowAgent** 是一个开源的超级 AI 助理，能够主动思考和规划任务、操作计算机和外部资源、创造和执行 Skills、构建知识库与长期记忆，与你一同成长，是 Agent Harness 工程的最佳实践之一。
|
||||
|
||||
CowAgent 轻量、易部署、可扩展，自由接入主流大模型，覆盖微信、飞书、钉钉、企微、QQ、网页等多渠道，7×24 运行于个人电脑或服务器中。
|
||||
|
||||
<p align="center">
|
||||
<a href="https://cowagent.ai/">🌐 官网</a> ·
|
||||
<a href="https://docs.cowagent.ai/">📖 文档中心</a> ·
|
||||
<a href="https://docs.cowagent.ai/guide/quick-start">🚀 快速开始</a> ·
|
||||
<a href="https://skills.cowagent.ai/">🧩 技能广场</a> ·
|
||||
<a href="https://link-ai.tech/cowagent/create">☁️ 在线体验</a>
|
||||
</p>
|
||||
|
||||
<br/>
|
||||
|
||||
## 🌟 核心能力
|
||||
|
||||
| 能力 | 说明 |
|
||||
| :--- | :--- |
|
||||
| 🤖 [自主任务规划](https://docs.cowagent.ai/intro/architecture) | 理解复杂任务并自主分解执行，循环调用工具直到完成目标 |
|
||||
| 🧠 [长期记忆](https://docs.cowagent.ai/memory) | 三层记忆架构（上下文 → 天级 → 核心），梦境蒸馏自动整理，支持关键词与向量混合检索 |
|
||||
| 📚 [个人知识库](https://docs.cowagent.ai/knowledge) | 自动整理结构化知识为 Markdown Wiki，构建持续增长的知识图谱，可视化浏览 |
|
||||
| 🧩 [技能系统](https://docs.cowagent.ai/skills) | 从 [Skill Hub](https://skills.cowagent.ai/)、GitHub、ClawHub 等一键安装；也可通过对话创造自定义技能 |
|
||||
| 🔧 [工具系统](https://docs.cowagent.ai/tools) | 内置文件读写、终端、浏览器、定时任务、记忆检索、联网搜索等 10+ 工具，支持 MCP 协议 |
|
||||
| 💬 [多渠道接入](https://docs.cowagent.ai/channels) | 一个 Agent 同时接入 Web、微信、飞书、钉钉、企微、QQ、公众号 等多个渠道 |
|
||||
| 🎨 多模态消息 | 文本、图片、语音、文件全消息类型支持，覆盖识别、生成、收发 |
|
||||
| ⚙️ [多模型自由切换](https://docs.cowagent.ai/models) | DeepSeek、Claude、Gemini、GPT、GLM、Qwen、Kimi、MiniMax、Doubao 等主流厂商，配置一行切换 |
|
||||
| 📦 [开箱即用](https://docs.cowagent.ai/guide/quick-start) | 一键脚本安装，Web 控制台统一管理；本地、Docker、服务器多种部署方式 |
|
||||
|
||||
<br/>
|
||||
|
||||
## 🏗️ 架构总览
|
||||
|
||||
<img src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/zhayujie/cowagent-assets@main/architecture/zh/architecture.jpg" alt="CowAgent Architecture" width="750"/>
|
||||
|
||||
CowAgent 是一个完整的 **Agent Harness**：消息从各类**通道**进入，**Agent Core** 结合记忆、知识库与可用工具/技能进行任务规划与决策，调用**模型**生成结果，再回传至原通道。各模块解耦清晰，按需扩展。
|
||||
|
||||
详见 [项目架构](https://docs.cowagent.ai/intro/architecture)。
|
||||
|
||||
<br/>
|
||||
|
||||
## 🚀 快速开始
|
||||
|
||||
项目提供一键安装脚本，自动完成依赖安装、配置和启动：
|
||||
|
||||
**Linux / macOS：**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
bash <(curl -fsSL https://cdn.link-ai.tech/code/cow/run.sh)
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Windows（PowerShell）：**
|
||||
|
||||
```powershell
|
||||
irm https://cdn.link-ai.tech/code/cow/run.ps1 | iex
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Docker：**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
curl -O https://cdn.link-ai.tech/code/cow/docker-compose.yml
|
||||
docker compose up -d
|
||||
```
|
||||
|
||||
启动成功后访问 `http://localhost:9899` 进入 **Web 控制台**，在控制台内即可完成模型配置、渠道接入、技能安装等全部操作。
|
||||
|
||||
> 📖 详细安装指南：[一键运行脚本](https://docs.cowagent.ai/guide/quick-start) · [手动源码安装](https://docs.cowagent.ai/guide/manual-install) · [升级](https://docs.cowagent.ai/guide/upgrade)
|
||||
|
||||
安装后可使用 `cow` [CLI 命令](https://docs.cowagent.ai/cli) 管理服务：
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
cow start | stop | restart # 服务管理
|
||||
cow status | logs # 状态和日志
|
||||
cow update # 拉取最新代码并重启
|
||||
cow skill install <名称> # 安装技能
|
||||
cow install-browser # 安装浏览器工具
|
||||
```
|
||||
|
||||
<br/>
|
||||
|
||||
## 🤖 模型支持
|
||||
|
||||
CowAgent 支持国内外主流厂商的大语言模型。**文本对话、图像理解、图像生成、语音识别/合成、向量** 等能力均可独立配置厂商。
|
||||
|
||||
| 厂商 | 代表模型 | 文本 | 图像理解 | 图像生成 | 语音识别 | 语音合成 | 向量 |
|
||||
| --- | --- | :-: | :-: | :-: | :-: | :-: | :-: |
|
||||
| [DeepSeek](https://docs.cowagent.ai/models/deepseek) | deepseek-v4-flash / pro | ✅ | | | | | |
|
||||
| [MiniMax](https://docs.cowagent.ai/models/minimax) | MiniMax-M2.7 | ✅ | ✅ | ✅ | | ✅ | |
|
||||
| [Claude](https://docs.cowagent.ai/models/claude) | claude-opus-4-7 | ✅ | ✅ | | | | |
|
||||
| [Gemini](https://docs.cowagent.ai/models/gemini) | gemini-3.5-flash | ✅ | ✅ | ✅ | | | |
|
||||
| [OpenAI](https://docs.cowagent.ai/models/openai) | gpt-5.5、o 系列 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
|
||||
| [智谱 GLM](https://docs.cowagent.ai/models/glm) | glm-5.1、glm-5v-turbo | ✅ | ✅ | | ✅ | | ✅ |
|
||||
| [通义千问](https://docs.cowagent.ai/models/qwen) | qwen3.7-max | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
|
||||
| [豆包 Doubao](https://docs.cowagent.ai/models/doubao) | doubao-seed-2.0 系列 | ✅ | ✅ | ✅ | | | ✅ |
|
||||
| [Kimi](https://docs.cowagent.ai/models/kimi) | kimi-k2.6 | ✅ | ✅ | | | | |
|
||||
| [百度千帆](https://docs.cowagent.ai/models/qianfan) | ernie-5.1 | ✅ | ✅ | | | | |
|
||||
| [LinkAI](https://docs.cowagent.ai/models/linkai) | 100+ 模型统一接入 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
|
||||
| [自定义](https://docs.cowagent.ai/models/custom) | 本地模型 / 三方代理 | ✅ | | | | | |
|
||||
|
||||
> 推荐通过 Web 控制台在线配置，无需手动编辑文件。手动配置请参考各厂商文档，详见 [模型概览](https://docs.cowagent.ai/models)。
|
||||
|
||||
<br/>
|
||||
|
||||
## 💬 通道接入
|
||||
|
||||
一个 Agent 实例可同时接入多个渠道，启动时通过 `channel_type` 切换或并行运行。
|
||||
|
||||
| 通道 | 文本 | 图片 | 文件 | 语音 | 群聊 |
|
||||
| --- | :-: | :-: | :-: | :-: | :-: |
|
||||
| [Web 控制台](https://docs.cowagent.ai/channels/web)（默认） | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | |
|
||||
| [微信](https://docs.cowagent.ai/channels/weixin) | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | |
|
||||
| [飞书](https://docs.cowagent.ai/channels/feishu) | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
|
||||
| [钉钉](https://docs.cowagent.ai/channels/dingtalk) | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
|
||||
| [企微智能机器人](https://docs.cowagent.ai/channels/wecom-bot) | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
|
||||
| [QQ](https://docs.cowagent.ai/channels/qq) | ✅ | ✅ | ✅ | | ✅ |
|
||||
| [企业微信应用](https://docs.cowagent.ai/channels/wecom) | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | |
|
||||
| [微信公众号](https://docs.cowagent.ai/channels/wechatmp) | ✅ | ✅ | | ✅ | |
|
||||
|
||||
> 飞书、企微智能机器人支持在 Web 控制台内**扫码一键接入**，无需公网 IP。详见 [通道概览](https://docs.cowagent.ai/channels)。
|
||||
|
||||
<img src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/zhayujie/cowagent-assets@main/screenshots/zh/web-console-chat.png" alt="CowAgent Web 控制台" width="800"/>
|
||||
|
||||
*Web 控制台是默认通道，也是统一的 Agent 配置和管理入口*
|
||||
|
||||
<br/>
|
||||
|
||||
## 🧠 记忆与知识库
|
||||
|
||||
**长期记忆**采用三层架构：对话上下文（短期）→ 天级记忆（中期）→ MEMORY.md（长期）。每日自动执行**梦境蒸馏（Deep Dream）**，将分散记忆整合为精炼的长期记忆并生成叙事日记。详见 [长期记忆](https://docs.cowagent.ai/memory) · [梦境蒸馏](https://docs.cowagent.ai/memory/deep-dream)。
|
||||
|
||||
**个人知识库** 与按时间记录的记忆不同，以**主题为维度**组织结构化知识。Agent 在对话中自动整理有价值信息，维护交叉引用与索引，Web 控制台可可视化浏览知识图谱。详见 [个人知识库](https://docs.cowagent.ai/knowledge)。
|
||||
|
||||
<table>
|
||||
<tr>
|
||||
<td width="50%">
|
||||
<img src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/zhayujie/cowagent-assets@main/screenshots/zh/web-console-memory.png" alt="长期记忆" />
|
||||
<p align="center"><em>长期记忆 · 三层记忆 + 梦境蒸馏</em></p>
|
||||
</td>
|
||||
<td width="50%">
|
||||
<img src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/zhayujie/cowagent-assets@main/screenshots/zh/web-console-knowledge.png" alt="个人知识库" />
|
||||
<p align="center"><em>个人知识库 · 自动整理的 Markdown Wiki</em></p>
|
||||
</td>
|
||||
</tr>
|
||||
</table>
|
||||
|
||||
<br/>
|
||||
|
||||
|
||||
## 🔧 工具与技能
|
||||
|
||||
**工具（Tools）** 是 Agent 操作系统资源的原子能力，**技能（Skills）** 是基于说明文件的高级工作流，可组合多个工具完成复杂任务。
|
||||
|
||||
### 工具系统
|
||||
|
||||
**内置工具** 涵盖文件读写（`read` / `write` / `edit` / `ls`）、终端（`bash`）、文件发送（`send`）、记忆检索（`memory`）、环境变量（`env_config`）、网页获取（`web_fetch`）、定时任务（`scheduler`）、联网搜索（`web_search`）、图像识别（`vision`）、浏览器自动化（`browser`）等常用能力。
|
||||
|
||||
**MCP 协议** 通过 [Model Context Protocol](https://modelcontextprotocol.io) 接入开放生态中的各种 MCP 服务，配置一次 `mcp.json` 即用即得，支持 stdio / SSE 协议、热更新、零代码接入。
|
||||
|
||||
详见 [工具概览](https://docs.cowagent.ai/tools) · [MCP 集成](https://docs.cowagent.ai/tools/mcp)。
|
||||
|
||||
### 技能系统
|
||||
|
||||
- **[Skill Hub](https://skills.cowagent.ai/)** — 开源的技能广场，浏览、搜索、一键安装
|
||||
- **GitHub / ClawHub** — 多平台技能源，4w+ 技能可选
|
||||
- **对话创造** — 通过 `skill-creator` 用对话快速生成自定义技能，可将工作流程或第三方接口直接固化为技能
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
/skill list # 查看当前技能
|
||||
/skill search <关键词> # 在技能广场搜索
|
||||
/skill install <名称> # 一键安装
|
||||
```
|
||||
|
||||
详见 [技能概览](https://docs.cowagent.ai/skills) · [创建技能](https://docs.cowagent.ai/skills/create)。
|
||||
|
||||
<br/>
|
||||
|
||||
## 🏷 更新日志
|
||||
|
||||
> **2026.05.22：** [v2.0.9](https://github.com/zhayujie/CowAgent/releases/tag/2.0.9) — 模型管理、MCP 协议支持、浏览器登录态持久化、新模型接入（gpt-5.5、gemini-3.5-flash、qwen3.7-max）、部署安全加固
|
||||
|
||||
> **2026.05.06：** [v2.0.8](https://github.com/zhayujie/CowAgent/releases/tag/2.0.8) — 飞书渠道全面升级（语音、流式输出、扫码接入）、新模型支持（DeepSeek V4、百度千帆）、定时任务工具增强
|
||||
|
||||
> **2026.04.22：** [v2.0.7](https://github.com/zhayujie/CowAgent/releases/tag/2.0.7) — 图像生成内置技能（GPT Image 2、Nano Banana）、新模型支持（Kimi K2.6、Claude Opus 4.7、GLM 5.1）、知识库和记忆增强
|
||||
|
||||
> **2026.04.14：** [v2.0.6](https://github.com/zhayujie/CowAgent/releases/tag/2.0.6) — 知识库系统、梦境记忆模块、上下文智能压缩、Web 控制台多会话
|
||||
|
||||
> **2026.04.01：** [v2.0.5](https://github.com/zhayujie/CowAgent/releases/tag/2.0.5) — Cow CLI 命令系统、Skill Hub 开源、浏览器工具、企微扫码创建
|
||||
|
||||
> **2026.03.22：** [v2.0.4](https://github.com/zhayujie/CowAgent/releases/tag/2.0.4) — 新增个人微信通道，支持文本/图片/文件/语音消息
|
||||
|
||||
> **2026.02.03：** [v2.0.0](https://github.com/zhayujie/CowAgent/releases/tag/2.0.0) — 正式升级为超级 Agent 助理，支持多轮任务决策、长期记忆、Skills 框架
|
||||
|
||||
完整更新历史：[Release Notes](https://docs.cowagent.ai/releases)
|
||||
|
||||
<br/>
|
||||
|
||||
## 🤝 社区与支持
|
||||
|
||||
添加小助手微信加入开源项目交流群：
|
||||
|
||||
<img width="130" src="https://img-1317903499.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/docs/open-community.png">
|
||||
|
||||
- 🐛 [提交 Issue](https://github.com/zhayujie/CowAgent/issues) · 💬 [GitHub Discussions](https://github.com/zhayujie/CowAgent/discussions) · 📖 [常见问题 FAQs](https://github.com/zhayujie/CowAgent/wiki/FAQs)
|
||||
- 🤖 在线咨询：[项目小助手](https://link-ai.tech/app/Kv2fXJcH)（知识库持续完善中）
|
||||
|
||||
<br/>
|
||||
|
||||
## 🔗 相关项目
|
||||
|
||||
- **[Cow Skill Hub](https://github.com/zhayujie/cow-skill-hub)** — 开源的 AI Agent 技能广场，支持 CowAgent、OpenClaw、Claude Code 等多种 Agent
|
||||
- **[bot-on-anything](https://github.com/zhayujie/bot-on-anything)** — 轻量大模型应用框架，支持 Slack、Telegram、Discord、Gmail 等海外平台
|
||||
- **[AgentMesh](https://github.com/MinimalFuture/AgentMesh)** — 开源多智能体（Multi-Agent）框架，通过团队协同解决复杂问题
|
||||
|
||||
<br/>
|
||||
|
||||
## 🛠️ 开发与贡献
|
||||
|
||||
欢迎接入更多应用通道，参考 [飞书通道实现](https://github.com/zhayujie/CowAgent/blob/master/channel/feishu/feishu_channel.py) 新增自定义通道；同时欢迎贡献新技能，向 [Skill Hub](https://skills.cowagent.ai/submit) 提交。
|
||||
|
||||
通过 ⭐ Star 关注项目更新，欢迎提交 PR、Issue 进行反馈。
|
||||
|
||||
## 🌟 贡献者
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
<br/>
|
||||
|
||||
## 🏢 企业服务
|
||||
|
||||
<a href="https://link-ai.tech" target="_blank"><img width="550" src="https://cdn.link-ai.tech/image/link-ai-intro.jpg"></a>
|
||||
|
||||
> [LinkAI](https://link-ai.tech/) 是面向企业和个人的一站式 AI 智能体平台，为 CowAgent 提供云端托管和企业级支持：
|
||||
>
|
||||
> - **🚀 免部署在线运行**：无需服务器即可创建 [CowAgent 在线助理](https://link-ai.tech/cowagent/create)，1 分钟拥有专属 Agent
|
||||
> - **🧠 模型与技能支持**：聚合主流大模型与官方技能市场，为 CowAgent 提供更广的模型与技能扩展
|
||||
> - **🏢 企业级协作**：提供团队协作、权限分级、审计日志、私有化部署等能力，让 Agent 安全落地企业场景
|
||||
|
||||
**产品咨询和企业服务** 可联系产品客服：
|
||||
|
||||
<img width="130" src="https://cdn.link-ai.tech/portal/linkai-customer-service.png">
|
||||
|
||||
<br/>
|
||||
|
||||
## ⚠️ 声明
|
||||
|
||||
1. 本项目遵循 [MIT 开源协议](/LICENSE)，主要用于技术研究和学习。使用时请遵守所在地法律法规及相关政策，因使用本项目所产生的一切后果由使用者自行承担。
|
||||
2. **成本与安全：** Agent 模式 Token 消耗显著高于普通对话，请根据效果与成本权衡选择模型；Agent 具备访问本地操作系统的能力，请谨慎选择部署环境。
|
||||
3. CowAgent 项目专注于开源技术开发，不会参与、授权或发行任何加密货币。
|
||||
|
||||
<br/>
|
||||
|
||||
## 📌 项目更名说明
|
||||
|
||||
本项目原名 `chatgpt-on-wechat`，于 2026.04.13 正式更名为 **CowAgent**。原 GitHub 地址已自动重定向，老用户可选择执行 `git remote set-url origin https://github.com/zhayujie/CowAgent.git` 更新本地远程地址。
|
||||
@@ -1011,6 +1011,18 @@ _MODEL_PREFERRED_PROVIDER: list[tuple[tuple[str, ...], str]] = [
|
||||
# Default global priority when the model has no preferred provider.
|
||||
_DEFAULT_PROVIDER_ORDER = ["OpenAI", "Gemini", "Seedream", "Qwen", "MiniMax", "LinkAI"]
|
||||
|
||||
# UI provider id (persisted via the Models page) → internal label used by
|
||||
# the factory dict in `_build_providers`. Allows pinning a vendor for
|
||||
# custom model names that prefix-inference can't recognize.
|
||||
_PROVIDER_ID_TO_LABEL = {
|
||||
"openai": "OpenAI",
|
||||
"gemini": "Gemini",
|
||||
"doubao": "Seedream",
|
||||
"dashscope": "Qwen",
|
||||
"minimax": "MiniMax",
|
||||
"linkai": "LinkAI",
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
def _preferred_provider(model: str) -> str | None:
|
||||
m = (model or "").lower()
|
||||
@@ -1020,7 +1032,7 @@ def _preferred_provider(model: str) -> str | None:
|
||||
return None
|
||||
|
||||
|
||||
def _build_providers(model: str) -> list[tuple[str, ImageProvider]]:
|
||||
def _build_providers(model: str, provider_id: str = "") -> list[tuple[str, ImageProvider]]:
|
||||
"""Build an ordered list of (label, provider) to try.
|
||||
|
||||
Behaviour:
|
||||
@@ -1051,7 +1063,12 @@ def _build_providers(model: str) -> list[tuple[str, ImageProvider]]:
|
||||
"LinkAI": os.environ.get("LINKAI_API_BASE", "https://api.link-ai.tech"),
|
||||
}
|
||||
|
||||
pref = _preferred_provider(model)
|
||||
# Provider preference resolution priority:
|
||||
# 1. Explicit `provider_id` (UI-persisted, supports custom model names).
|
||||
# 2. Model-name prefix inference.
|
||||
pref = _PROVIDER_ID_TO_LABEL.get(provider_id) if provider_id else None
|
||||
if not pref:
|
||||
pref = _preferred_provider(model)
|
||||
|
||||
# If a specific model is requested and its native provider has no key,
|
||||
# other backends won't recognise the id → reset to auto routing.
|
||||
@@ -1114,6 +1131,9 @@ def main():
|
||||
# 3. None → fall back to automatic provider routing (try every
|
||||
# provider with a configured API key in global priority order)
|
||||
model = args.get("model") or os.environ.get("SKILL_IMAGE_GENERATION_MODEL") or ""
|
||||
# Provider hint persisted by the Models UI; lets users pin a vendor for
|
||||
# custom model names that prefix-inference can't recognize.
|
||||
provider_id = args.get("provider") or os.environ.get("SKILL_IMAGE_GENERATION_PROVIDER") or ""
|
||||
quality = args.get("quality")
|
||||
size = args.get("size")
|
||||
aspect_ratio = args.get("aspect_ratio")
|
||||
@@ -1121,7 +1141,7 @@ def main():
|
||||
|
||||
output_dir = os.environ.get("IMAGE_OUTPUT_DIR", os.path.join(os.getcwd(), "images"))
|
||||
|
||||
providers = _build_providers(model)
|
||||
providers = _build_providers(model, provider_id=provider_id)
|
||||
if not providers:
|
||||
target = f"model '{model}'" if model else "image generation"
|
||||
print(json.dumps({
|
||||
|
||||
Reference in New Issue
Block a user