Descrição
CowAgent é um projeto de código aberto, anteriormente chamado chatgpt-on-wechat e agora oficialmente CowAgent, descrevendo-se como um "super assistente de IA" e uma implementação de referência da engenharia de Agent Harness. Em vez de um único chatbot, é construído para planejar tarefas proativamente, controlar um computador e serviços externos, criar e executar suas próprias Habilidades, manter uma base de conhecimento pessoal e memória de longo prazo, e executar múltiplos agentes como uma equipe coordenada, com um processo de auto-evolução que o melhora através do uso.
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A arquitetura é simples: mensagens entram através de um Canal, como o console web, WeChat, Telegram ou Slack, o Núcleo do Agente planeja e raciocina usando memória, conhecimento e ferramentas e habilidades disponíveis, um provedor de modelo conectado gera a resposta, e a resposta é enviada de volta através do mesmo canal. A memória é organizada em três níveis: contexto, diário e núcleo, com destilação automática e um híbrido de recuperação por palavra-chave e vetor para recordação. O conhecimento é curado automaticamente em uma wiki estruturada em Markdown e um gráfico de conhecimento visualmente navegável e em evolução. O processo de auto-evolução revisa conversas passadas para melhorar habilidades, acompanhar tarefas não finalizadas e consolidar memória e conhecimento ao longo do tempo.
As habilidades podem ser instaladas com um clique a partir do próprio Skill Hub do CowAgent, do GitHub, ou de um serviço chamado ClawHub, ou construídas do zero descrevendo o que é necessário em linguagem natural. As ferramentas integradas cobrem I/O de arquivos, um terminal, automação de navegador, um agendador, recuperação de memória e busca na web, entre outras, com suporte nativo para o Protocolo de Contexto de Modelo, permitindo a conexão a ferramentas externas. Múltiplos agentes podem ser organizados em uma equipe, cada um com seu próprio papel, modelo, habilidades e conhecimento, colaborando em uma conversa compartilhada. CowAgent trabalha com texto, imagens, voz e arquivos, e pode ser conectado a vários provedores de LLM populares, alternando a partir do console web sem editar arquivos de configuração.
Para começar, há um instalador de uma linha para Linux, macOS ou Windows, ou uma configuração do Docker Compose; de qualquer forma, um console web local é aberto para conversar, configurar modelos, conectar canais e instalar habilidades. Um cliente desktop empacotado também está disponível para macOS e Windows. A operação diária é feita através de uma ferramenta de linha de comando para iniciar, parar, atualizar e verificar logs. O projeto é lançado sob a licença MIT e é voltado para desenvolvedores e usuários avançados que desejam um assistente de IA auto-hospedado e extensível, em vez de um produto fechado de um único fornecedor.
- CategoriaCriadores de agentes de IA
- Modelo de preçosCódigo aberto
- ImplantaçãoAuto-hospedado
- PlataformasLinux, macOS, Windows
Recursos principais de CowAgent
Planeja e executa tarefas em múltiplas etapas, utilizando ferramentas disponíveis até que o objetivo seja alcançado
Equipes de múltiplos agentes onde cada agente tem seu próprio papel, modelo, habilidades e conhecimento
Memória em três níveis (contexto, diário, núcleo) com recuperação híbrida por palavra-chave e vetor
Auto-curadoria de conversas em uma base de conhecimento estruturada e um gráfico de conhecimento em evolução
Processo de auto-evolução que revisa conversas passadas para melhorar habilidades e acompanhar tarefas não finalizadas
Instalação de habilidades com um clique a partir de um Skill Hub, GitHub ou ClawHub, além de habilidades personalizadas construídas via linguagem natural
Ferramentas integradas para I/O de arquivos, terminal, automação de navegador, agendamento e busca na web, com suporte nativo ao MCP
Funciona através de um console web e canais de mensagens, incluindo WeChat, Telegram, Slack, Feishu e DingTalk
Alterna entre múltiplos provedores de LLM a partir do console web sem editar arquivos de configuração
Primeiros passos com CowAgent
Instalar: Execute o instalador de uma linha para Linux, macOS ou Windows, ou inicie o arquivo Docker Compose
Abrir o console: Abra o console web local que o instalador inicia
Conectar um modelo: Adicione a chave API de um provedor de LLM a partir do console
Conectar um canal: Vincule WeChat, Telegram, Slack ou outro canal suportado se desejar além do console web
Instalar ou construir habilidades: Adicione habilidades do Skill Hub ou crie uma descrevendo-a em linguagem natural
Gerenciar o serviço: Use a ferramenta de linha de comando para iniciar, parar, atualizar ou verificar logs
Casos de uso de CowAgent
- Assistente de IA auto-hospedado
- Fluxos de trabalho de múltiplos agentes
- Implantação de bot de mensagens
