kaiyuan/chatgpt-on-wechat
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feat(knowledge): add cli and update docs

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zhayujie
2026-04-12 16:39:06 +08:00
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25
docs/ja/cli/general.mdx
View File

@@ -92,6 +92,31 @@ description: ステータスの確認、設定管理、コンテキスト制御
/logs 50
```
## knowledge
パーソナルナレッジベースの表示と管理を行います。デフォルトでは統計情報を表示します。
```text
/knowledge
```
**ディレクトリ構造を表示：**
```text
/knowledge list
```
**ナレッジベースの有効化・無効化：**
```text
/knowledge on
/knowledge off
```
<Note>
ターミナル CLI では `cow knowledge` と `cow knowledge list` が利用可能ですが、`on|off` はチャットでのみサポートされます（実行時に即座に反映するため）。
</Note>
## version
現在の CowAgent のバージョンを表示します。

7
docs/ja/cli/index.mdx
View File

@@ -40,6 +40,9 @@ Service:
Skills:
skill Manage skills (list / search / install / uninstall ...)
Knowledge:
knowledge View knowledge base stats and structure
Others:
help Show this help message
version Show version
@@ -55,6 +58,9 @@ Web コンソールや接続されたチャネルの会話で `/` を入力す
| `/status` | サービスの状態と設定を表示 |
| `/config` | 実行時設定の表示・変更 |
| `/skill` | スキル管理（インストール、アンインストール、有効化、無効化など） |
| `/knowledge` | ナレッジベースの統計情報を表示 |
| `/knowledge list` | ナレッジベースのディレクトリ構造を表示 |
| `/knowledge on\|off` | ナレッジベースの有効化・無効化 |
| `/context` | 現在のセッションのコンテキスト情報を表示 |
| `/context clear` | 現在のセッションのコンテキストをクリア |
| `/logs` | 最近のログを表示 |
@@ -74,6 +80,7 @@ Web コンソールや接続されたチャネルの会話で `/` を入力す
| logs | ✓ | ✓ |
| config | ✗ | ✓ |
| context | — | ✓ |
| knowledge（サブコマンド） | ✓ | ✓ |
| skill（サブコマンド） | ✓ | ✓ |
| start / stop / restart | ✓ | ✗ |
| update | ✓ | ✗ |

24
docs/ja/intro/architecture.mdx
View File

@@ -11,14 +11,16 @@ CowAgent のアーキテクチャは以下のコアモジュールで構成さ
<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 |
| **Plan** | ユーザーの意図を理解し、複雑なタスクをマルチステップの計画に分解、目標達成までツールを反復的に呼び出す |
| **Memory** | 重要な情報をコアメモリとデイリーメモリとして自動永続化し、キーワードとベクトルのハイブリッド検索でセッション間の連続性を実現 |
| **Knowledge** | トピック別に構造化された知識を整理。Agent が価値ある情報を Markdown ページとして自律的に整理し、インデックスと相互参照で成長するナレッジネットワークを構築 |
| **Tools** | Agent が OS リソースにアクセスするための中核能力。ファイル読み書き、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 以上の組み込みツール |
| **Skills** | Skill の読み込み・管理。Skill Hub や GitHub からのワンクリックインストール、または会話を通じたカスタム Skill の作成をサポート |
| **Models** | モデル層。OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek、MiniMax、GLM、Qwen など主要 LLM への統一アクセスを提供 |
| **Channels** | メッセージチャネル層。Web コンソール、WeChat、Feishu、DingTalk、WeCom、公式アカウントなど複数チャネルを統一プロトコルでサポート |
| **CLI** | コマンドラインシステム。ターミナルコマンド（`cow`）とチャットコマンド（`/`）で、プロセス管理、Skill インストール、設定変更、ナレッジベース管理などをサポート |
## Agent モードのワークフロー
@@ -28,7 +30,7 @@ Agent モードが有効な場合、CowAgent は以下のワークフローで
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
5. **記憶・ナレッジの更新** — 重要な情報を長期記憶に保存し、構造化された知識をナレッジベースに整理
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
@@ -39,9 +41,12 @@ Agent のワークスペースはデフォルトで `~/cow` にあり、シス
~/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.md # コアメモリ
├── 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
│ └── YYYY-MM-DD.md # デイリーメモリ
├── knowledge/ # パーソナルナレッジベース
│ ├── index.md # ナレッジインデックス
│ └── <category>/ # トピック別ページ
└── skills/ # カスタム Skill
├── skill-1/
└── skill-2/
@@ -75,3 +80,4 @@ Agent のワークスペースはデフォルトで `~/cow` にあり、シス
| `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` |
| `knowledge` | パーソナルナレッジベースの有効化 | `true` |

35
docs/ja/intro/features.mdx
View File

@@ -15,13 +15,26 @@ description: CowAgent の長期記憶、タスク計画、Skill システム、C
<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
## 2. パーソナルナレッジベース
> ナレッジベースシステムにより、Agent は構造化された知識を継続的に蓄積・整理できます。時系列で記録されるメモリとは異なり、ナレッジベースはトピック別に整理され、記事、会話からの洞察、学習資料などを相互にリンクされた Markdown ページとして整理し、継続的に成長するナレッジネットワークを形成します。
Agent は会話中に価値ある情報を自動的にナレッジページとして整理し、相互参照とインデックスを維持します。Web コンソールではドキュメントの閲覧とナレッジグラフの可視化が可能です。ナレッジはワークスペースの `~/cow/knowledge/` ディレクトリに保存されます。
- **自動整理**：Agent が会話中に構造化された知識を自律的に抽出・整理し、インデックスと相互参照を維持
- **ナレッジグラフ**：ページ間の相互参照から自動的にナレッジグラフを構築し、Web コンソールでインタラクティブな関係図として可視化
- **チャット連携**：Agent の回答で参照されるナレッジドキュメントのリンクを Web コンソールで直接クリックして閲覧可能
- **CLI 管理**：`/knowledge` コマンドで統計表示、ディレクトリ閲覧、`/knowledge on|off` で機能の切り替えが可能
詳細は [パーソナルナレッジベース](/ja/knowledge) を参照してください。
## 3. 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、ブラウザ操作、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
### 3.1 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：
@@ -29,7 +42,7 @@ 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
<img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260202181130.png" width="800" />
</Frame>
### 2.2 プログラミング能力
### 3.2 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：
@@ -37,7 +50,7 @@ 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
<img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260203121008.png" width="800" />
</Frame>
### 2.3 スケジュールタスク
### 3.3 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：
@@ -45,7 +58,7 @@ 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
<img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260202195402.png" width="800" />
</Frame>
### 2.4 ブラウザ操作
### 3.4 ブラウザ操作
組み込みの `browser` ツールにより、Agent は Chromium ブラウザを制御して Web ページへのアクセス、フォームの入力、要素のクリック、スクリーンショットの撮影が可能です。動的 JS レンダリングページにも対応しています。`cow install-browser` でワンコマンドインストール、サーバー（ヘッドレス）とデスクトップ環境に自動対応します：
@@ -53,7 +66,7 @@ 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
<img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260401110103.png" width="800" />
</Frame>
### 2.5 環境変数管理
### 3.5 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：
@@ -61,7 +74,7 @@ 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
<img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260202234939.png" width="800" />
</Frame>
## 3. Skill システム
## 4. 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。
@@ -71,7 +84,7 @@ Skill システムは Agent に無限の拡張性を提供します。各 Skill
Skill のインストール：`/skill install <名前>` または `cow skill install <名前>`。Skill Hub、GitHub、ClawHub、URL などからインストール可能。
### 3.1 Skill の作成
### 4.1 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：
@@ -79,7 +92,7 @@ Skill のインストール：`/skill install <名前>` または `cow skill ins
<img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260202202247.png" width="800" />
</Frame>
### 3.2 Web 検索と画像認識
### 4.2 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。
@@ -88,7 +101,7 @@ Skill のインストール：`/skill install <名前>` または `cow skill ins
<img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260202213219.png" width="800" />
</Frame>
### 3.3 Skill Hub
### 4.3 Skill Hub
[skills.cowagent.ai](https://skills.cowagent.ai/) で利用可能なすべての Skill を閲覧するか、会話内でコマンドを実行できます：
@@ -102,7 +115,7 @@ GitHub、ClawHub、LinkAI などサードパーティプラットフォームの
<img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260401110103.png" width="750" />
## 4. CLI コマンドシステム
## 5. CLI コマンドシステム
CowAgent はサービス管理、Skill インストール、設定変更などをカバーする2つのコマンドインターフェースを提供します：

3
docs/ja/intro/index.mdx
View File

@@ -22,6 +22,9 @@ CowAgent は自ら思考しタスクを計画し、コンピュータや外部
<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="ナレッジベース" icon="book" href="/ja/knowledge">
構造化された知識を自動整理し、ナレッジグラフの可視化をサポート。相互参照により継続的に成長するナレッジネットワークを構築します。
</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>

77
docs/ja/knowledge/index.mdx Normal file
View File

@@ -0,0 +1,77 @@
---
title: パーソナルナレッジベース
description: CowAgent のパーソナルナレッジベース — 構造化された知識の蓄積、自動整理、ナレッジグラフ
---
パーソナルナレッジベースは、Agent の長期的な構造化知識ストレージで、ワークスペースの `knowledge/` ディレクトリに保存されます。タイムラインで整理されるメモリとは異なり、ナレッジベースはトピック別にコンテンツを整理します。記事、会話のインサイト、学習資料が相互リンクされた Markdown ページとして構造化され、継続的に成長するナレッジネットワークを形成します。
## コアコンセプト
### ナレッジ vs メモリ
| 次元 | ナレッジベース（knowledge/） | 長期記憶（memory/） |
| --- | --- | --- |
| 整理方法 | トピック別、相互リンク | タイムライン順、日付ファイル |
| 書き込み | Agent が能動的に構造化 | コンテキストトリミング時に自動要約 |
| コンテンツ | 精製された構造化知識 | 生の会話要約 |
| 用途 | 学習ノート、技術ドキュメント、プロジェクト知識 | 会話履歴、イベント記録 |
### ディレクトリ構造
```
~/cow/knowledge/
├── index.md # ナレッジインデックス、全ページのエントリポイント
├── log.md # 変更ログ、各書き込みの記録
├── concepts/ # 概念的な知識
│ └── machine-learning.md
├── entities/ # エンティティ知識（人物、組織、ツール）
│ └── openai.md
└── sources/ # ソース知識（記事、論文）
└── llm-wiki.md
```
ディレクトリ構造は柔軟です — Agent は実際のコンテンツに基づいて適切なカテゴリディレクトリを自動作成します。ユーザーが整理方法をカスタマイズすることも可能です。
## 自動整理
ナレッジの書き込みは Agent の自律的な動作で、以下のシナリオでトリガーされます：
- **ユーザーが記事やドキュメントを共有** — Agent が自動的にキー情報を抽出し、構造化されたナレッジページを作成
- **会話から価値ある結論が生まれた場合** — Agent がインサイトをナレッジページに整理し、既存の知識とリンク
- **ユーザーが明示的に整理を要求** — ユーザーは会話を通じて Agent にナレッジの整理・更新を指示可能
各ナレッジページには関連ページへの相互参照リンクが含まれ、ナレッジグラフを段階的に構築します。
## ナレッジ検索
Agent は会話中に以下の方法でナレッジを検索できます：
- **インデックス参照** — `knowledge/index.md` で関連ページを素早く特定
- **セマンティック検索** — `memory_search` ツールでナレッジコンテンツをセマンティック検索
- **直接読み取り** — `memory_get` ツールで特定のナレッジファイルを読み取り
## Web コンソール
Web コンソールには専用の「ナレッジ」モジュールがあり、以下をサポートします：
- **ドキュメント閲覧** — ツリー形式のディレクトリ構造、検索・折りたたみ可能、クリックでコンテンツ表示
- **ナレッジグラフ** — D3.js フォースダイレクテッドグラフによるナレッジ間の関係を可視化
- **チャット連携** — Agent の返信で参照されたナレッジドキュメントリンクはクリックで直接ナビゲーション
## CLI コマンド
`/knowledge` コマンドでナレッジベースを管理：
| コマンド | 説明 |
| --- | --- |
| `/knowledge` | ナレッジベースの統計情報を表示 |
| `/knowledge list` | ファイルディレクトリをツリー形式で表示 |
| `/knowledge on` | ナレッジベース機能を有効化 |
| `/knowledge off` | ナレッジベース機能を無効化 |
## 設定
| パラメータ | 説明 | デフォルト |
| --- | --- | --- |
| `knowledge` | パーソナルナレッジベースの有効/無効 | `true` |
| `agent_workspace` | ワークスペースパス、ナレッジは `knowledge/` サブディレクトリに保存されます | `~/cow` |

19
docs/ja/tools/memory.mdx
View File

@@ -1,9 +1,11 @@
---
title: memory - メモリ
description: 長期メモリの検索と読み取り
title: memory - メモリ & ナレッジ
description: 長期メモリとナレッジベースファイルの検索・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。
メモリToolには `memory_search`（メモリ検索）と `memory_get`（メモリまたはナレッジファイル読み取り）の2つのサブToolがあります。
[ナレッジベース](/ja/knowledge) 機能が有効な場合、両ツールとも `knowledge/` ディレクトリのファイルへのアクセスもサポートします。
## 依存関係
@@ -11,7 +13,7 @@ description: 長期メモリの検索と読み取り
## 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。
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とナレッジベースの内容を検索します。
| パラメータ | 型 | 必須 | 説明 |
| --- | --- | --- | --- |
@@ -19,11 +21,11 @@ description: 長期メモリの検索と読み取り
## memory_get
特定のメモリファイルの内容を読み取ります。
特定のメモリファイルまたはナレッジ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`） |
| `path` | string | はい | ファイルの相対パス（例：`MEMORY.md`、`memory/2026-01-01.md`、`knowledge/concepts/rag.md`） |
| `start_line` | integer | いいえ | 開始行番号 |
| `end_line` | integer | いいえ | 終了行番号 |
@@ -34,3 +36,8 @@ 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
- 専門知識について議論する場合 → ナレッジベースから関連ページを検索
<Note>
設定で `knowledge` が `false` に設定されている場合、ツールの説明と検索範囲は自動的にメモリファイルのみに調整されます。
</Note>