Descripción
CowAgent es un proyecto de código abierto, anteriormente llamado chatgpt-on-wechat y ahora oficialmente CowAgent, que se describe a sí mismo como un "asistente de IA super" y una implementación de referencia de la ingeniería de Agent Harness. En lugar de ser un solo chatbot, está diseñado para planificar proactivamente tareas, controlar una computadora y servicios externos, crear y ejecutar sus propias habilidades, mantener una base de conocimiento personal y memoria a largo plazo, y ejecutar múltiples agentes como un equipo coordinado, con un proceso de auto-evolución que lo mejora a través del uso.
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La arquitectura es sencilla: los mensajes llegan a través de un canal, como la consola web, WeChat, Telegram o Slack, el núcleo del agente planifica y razona utilizando memoria, conocimiento y herramientas y habilidades disponibles, un proveedor de modelo conectado genera la respuesta, y la respuesta regresa a través del mismo canal. La memoria está organizada en tres niveles: contexto, diario y núcleo, con destilación automática y un híbrido de recuperación por palabras clave y vectores para el recuerdo. El conocimiento se curada automáticamente en una wiki estructurada en Markdown y un gráfico de conocimiento visualmente navegable en evolución. El proceso de auto-evolución revisa conversaciones pasadas para mejorar habilidades, dar seguimiento a tareas no finalizadas y consolidar memoria y conocimiento a lo largo del tiempo.
Las habilidades se pueden instalar con un clic desde el propio Skill Hub de CowAgent, desde GitHub, o desde un servicio llamado ClawHub, o construidas desde cero describiendo lo que se necesita en lenguaje natural. Las herramientas integradas cubren entrada/salida de archivos, un terminal, automatización de navegadores, un programador, recuperación de memoria y búsqueda en la web, entre otros, con soporte nativo para el Protocolo de Contexto de Modelo para que pueda conectarse a herramientas externas. Múltiples agentes pueden organizarse en un equipo, cada uno con su propio rol, modelo, habilidades y conocimiento, colaborando en una conversación compartida. CowAgent trabaja con texto, imágenes, voz y archivos, y puede conectarse a varios proveedores de LLM convencionales, intercambiables desde la consola web sin editar archivos de configuración.
Para comenzar, hay un instalador de una línea para Linux, macOS o Windows, o una configuración de Docker Compose; de cualquier manera, se abre una consola web local para chatear, configurar modelos, conectar canales e instalar habilidades. También está disponible un cliente de escritorio empaquetado para macOS y Windows. La operación diaria se realiza a través de una herramienta de línea de comandos para iniciar, detener, actualizar y verificar registros. El proyecto se publica bajo la licencia MIT y está dirigido a desarrolladores y usuarios avanzados que desean un asistente de IA autoalojado y extensible en lugar de un producto cerrado de un solo proveedor.
- CategoríaCreadores de agentes de IA
- Modelo de preciosCódigo abierto
- ImplementaciónAutoalojado
- PlataformasLinux, macOS, Windows
Características principales de CowAgent
Planifica y ejecuta tareas de múltiples pasos al iterar sobre las herramientas disponibles hasta alcanzar el objetivo
Equipos de múltiples agentes donde cada agente tiene su propio rol, modelo, habilidades y conocimiento
Memoria de tres niveles (contexto, diario, núcleo) con recuperación híbrida por palabras clave y vectores
Auto-curación de conversaciones en una base de conocimiento estructurada y un gráfico de conocimiento en evolución
Proceso de auto-evolución que revisa conversaciones pasadas para mejorar habilidades y dar seguimiento a tareas no finalizadas
Instalación de habilidades con un clic desde un Skill Hub, GitHub o ClawHub, además de habilidades personalizadas construidas a través de lenguaje natural
Herramientas integradas para entrada/salida de archivos, terminal, automatización de navegadores, programación y búsqueda en la web, con soporte nativo de MCP
Funciona a través de una consola web y canales de mensajería incluyendo WeChat, Telegram, Slack, Feishu y DingTalk
Cambia entre múltiples proveedores de LLM desde la consola web sin editar archivos de configuración
Primeros pasos con CowAgent
Instalar: Ejecuta el instalador de una línea para Linux, macOS o Windows, o inicia el archivo de Docker Compose
Abrir la consola: Abre la consola web local que inicia el instalador
Conectar un modelo: Agrega la clave API de un proveedor de LLM desde la consola
Conectar un canal: Vincula WeChat, Telegram, Slack u otro canal soportado si lo deseas más allá de la consola web
Instalar o construir habilidades: Agrega habilidades desde el Skill Hub o crea una describiéndola en lenguaje natural
Gestionar el servicio: Usa la herramienta de línea de comandos para iniciar, detener, actualizar o verificar registros
Casos de uso de CowAgent
- Asistente de IA autoalojado
- Flujos de trabajo de múltiples agentes
- Despliegue de bot de mensajería
