feat(knowledge): add cli and update docs

2026-06-02 00:57:41 +08:00 · 2026-04-12 16:39:06 +08:00
parent ea78e3d0c6
commit a1d82f6193
34 changed files with 956 additions and 208 deletions
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -7,7 +7,7 @@
  [中文] | [<a href="docs/en/README.md">English</a>] | [<a href="docs/ja/README.md">日本語</a>]
 </p>

-**CowAgent** 是基于大模型的超级 AI 助理，能够主动思考和任务规划、操作计算机和外部资源、创造和执行 Skills、拥有长期记忆并不断成长，比 OpenClaw 更轻量和便捷。CowAgent 支持灵活切换多种模型，能处理文本、语音、图片、文件等多模态消息，可接入微信、飞书、钉钉、企微智能机器人、QQ、企微自建应用、微信公众号、网页中使用，7*24小时运行于你的个人电脑或服务器中。
+**CowAgent** 是基于大模型的超级 AI 助理，能够主动思考和任务规划、操作计算机和外部资源、创造和执行 Skills、拥有长期记忆和知识库并不断成长，比 OpenClaw 更轻量和便捷。CowAgent 支持灵活切换多种模型，能处理文本、语音、图片、文件等多模态消息，可接入微信、飞书、钉钉、企微智能机器人、QQ、企微自建应用、微信公众号、网页中使用，7*24小时运行于你的个人电脑或服务器中。

 <p align="center">
  <a href="https://cowagent.ai/">🌐 官网</a> &nbsp;·&nbsp;
@@ -24,6 +24,7 @@

 -  ✅  **自主任务规划**：能够理解复杂任务并自主规划执行，持续思考和调用工具直到完成目标
 -  ✅  **长期记忆：** 自动将对话记忆持久化至本地文件和数据库中，包括核心记忆和日级记忆，支持关键词及向量检索
+-  ✅  **个人知识库：** 自动整理结构化知识，通过交叉引用构建知识图谱，支持通过对话管理和可视化浏览知识库
 -  ✅  **技能系统：** Skills 安装和运行的引擎，支持从 [Skill Hub](https://skills.cowagent.ai/)、GitHub 等一键安装技能，或通过对话创造 Skills
 -  ✅  **工具系统：** 内置文件读写、终端执行、浏览器操作、定时任务等工具，Agent 自主调用以完成复杂任务
 -  ✅  **CLI系统：** 提供终端命令和对话命令，支持进程管理、技能安装、配置修改等操作
--- a/agent/knowledge/init.py
+++ b/agent/knowledge/init.py
--- a/agent/knowledge/service.py
+++ b/agent/knowledge/service.py
@@ -0,0 +1,218 @@
+"""
+Knowledge service for handling knowledge base operations.
+
+Provides a unified interface for listing, reading, and graphing knowledge files,
+callable from the web console, API, or CLI.
+
+Knowledge file layout (under workspace_root):
+    knowledge/index.md
+    knowledge/log.md
+    knowledge/<category>/<slug>.md
+"""
+
+import os
+import re
+from pathlib import Path
+from typing import Optional
+
+from common.log import logger
+from config import conf
+
+
+class KnowledgeService:
+    """
+    High-level service for knowledge base queries.
+    Operates directly on the filesystem.
+    """
+
+    def __init__(self, workspace_root: str):
+        self.workspace_root = workspace_root
+        self.knowledge_dir = os.path.join(workspace_root, "knowledge")
+
+    # ------------------------------------------------------------------
+    # list — directory tree with stats
+    # ------------------------------------------------------------------
+    def list_tree(self) -> dict:
+        """
+        Return the knowledge directory tree grouped by category.
+
+        Returns::
+
+            {
+                "tree": [
+                    {
+                        "dir": "concepts",
+                        "files": [
+                            {"name": "moe.md", "title": "MoE", "size": 1234},
+                            ...
+                        ]
+                    },
+                    ...
+                ],
+                "stats": {"pages": 15, "size": 32768},
+                "enabled": true
+            }
+        """
+        if not os.path.isdir(self.knowledge_dir):
+            return {"tree": [], "stats": {"pages": 0, "size": 0}, "enabled": conf().get("knowledge", True)}
+
+        tree = []
+        total_files = 0
+        total_bytes = 0
+        for name in sorted(os.listdir(self.knowledge_dir)):
+            full = os.path.join(self.knowledge_dir, name)
+            if not os.path.isdir(full) or name.startswith("."):
+                continue
+            files = []
+            for fname in sorted(os.listdir(full)):
+                if fname.endswith(".md") and not fname.startswith("."):
+                    fpath = os.path.join(full, fname)
+                    size = os.path.getsize(fpath)
+                    total_files += 1
+                    total_bytes += size
+                    title = fname.replace(".md", "")
+                    try:
+                        with open(fpath, "r", encoding="utf-8") as f:
+                            first_line = f.readline().strip()
+                        if first_line.startswith("# "):
+                            title = first_line[2:].strip()
+                    except Exception:
+                        pass
+                    files.append({"name": fname, "title": title, "size": size})
+            tree.append({"dir": name, "files": files})
+
+        return {
+            "tree": tree,
+            "stats": {"pages": total_files, "size": total_bytes},
+            "enabled": conf().get("knowledge", True),
+        }
+
+    # ------------------------------------------------------------------
+    # read — single file content
+    # ------------------------------------------------------------------
+    def read_file(self, rel_path: str) -> dict:
+        """
+        Read a single knowledge markdown file.
+
+        :param rel_path: Relative path within knowledge/, e.g. ``concepts/moe.md``
+        :return: dict with ``content`` and ``path``
+        :raises ValueError: if path is invalid or escapes knowledge dir
+        :raises FileNotFoundError: if file does not exist
+        """
+        if not rel_path or ".." in rel_path:
+            raise ValueError("invalid path")
+
+        full_path = os.path.normpath(os.path.join(self.knowledge_dir, rel_path))
+        allowed = os.path.normpath(self.knowledge_dir)
+        if not full_path.startswith(allowed + os.sep) and full_path != allowed:
+            raise ValueError("path outside knowledge dir")
+
+        if not os.path.isfile(full_path):
+            raise FileNotFoundError(f"file not found: {rel_path}")
+
+        with open(full_path, "r", encoding="utf-8") as f:
+            content = f.read()
+        return {"content": content, "path": rel_path}
+
+    # ------------------------------------------------------------------
+    # graph — nodes and links for visualization
+    # ------------------------------------------------------------------
+    def build_graph(self) -> dict:
+        """
+        Parse all knowledge pages and extract cross-reference links.
+
+        Returns::
+
+            {
+                "nodes": [
+                    {"id": "concepts/moe.md", "label": "MoE", "category": "concepts"},
+                    ...
+                ],
+                "links": [
+                    {"source": "concepts/moe.md", "target": "entities/deepseek.md"},
+                    ...
+                ]
+            }
+        """
+        knowledge_path = Path(self.knowledge_dir)
+        if not knowledge_path.is_dir():
+            return {"nodes": [], "links": []}
+
+        nodes = {}
+        links = []
+        link_re = re.compile(r'\[([^\]]*)\]\(([^)]+\.md)\)')
+
+        for md_file in knowledge_path.rglob("*.md"):
+            rel = str(md_file.relative_to(knowledge_path))
+            if rel in ("index.md", "log.md"):
+                continue
+            parts = rel.split("/")
+            category = parts[0] if len(parts) > 1 else "root"
+            title = md_file.stem.replace("-", " ").title()
+            try:
+                content = md_file.read_text(encoding="utf-8")
+                first_line = content.strip().split("\n")[0]
+                if first_line.startswith("# "):
+                    title = first_line[2:].strip()
+                for _, link_target in link_re.findall(content):
+                    resolved = (md_file.parent / link_target).resolve()
+                    try:
+                        target_rel = str(resolved.relative_to(knowledge_path))
+                    except ValueError:
+                        continue
+                    if target_rel != rel:
+                        links.append({"source": rel, "target": target_rel})
+            except Exception:
+                pass
+            nodes[rel] = {"id": rel, "label": title, "category": category}
+
+        valid_ids = set(nodes.keys())
+        links = [l for l in links if l["source"] in valid_ids and l["target"] in valid_ids]
+        seen = set()
+        deduped = []
+        for l in links:
+            key = tuple(sorted([l["source"], l["target"]]))
+            if key not in seen:
+                seen.add(key)
+                deduped.append(l)
+
+        return {"nodes": list(nodes.values()), "links": deduped}
+
+    # ------------------------------------------------------------------
+    # dispatch — single entry point for protocol messages
+    # ------------------------------------------------------------------
+    def dispatch(self, action: str, payload: Optional[dict] = None) -> dict:
+        """
+        Dispatch a knowledge management action.
+
+        :param action: ``list``, ``read``, or ``graph``
+        :param payload: action-specific payload
+        :return: protocol-compatible response dict
+        """
+        payload = payload or {}
+        try:
+            if action == "list":
+                result = self.list_tree()
+                return {"action": action, "code": 200, "message": "success", "payload": result}
+
+            elif action == "read":
+                path = payload.get("path")
+                if not path:
+                    return {"action": action, "code": 400, "message": "path is required", "payload": None}
+                result = self.read_file(path)
+                return {"action": action, "code": 200, "message": "success", "payload": result}
+
+            elif action == "graph":
+                result = self.build_graph()
+                return {"action": action, "code": 200, "message": "success", "payload": result}
+
+            else:
+                return {"action": action, "code": 400, "message": f"unknown action: {action}", "payload": None}
+
+        except ValueError as e:
+            return {"action": action, "code": 403, "message": str(e), "payload": None}
+        except FileNotFoundError as e:
+            return {"action": action, "code": 404, "message": str(e), "payload": None}
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"[KnowledgeService] dispatch error: action={action}, error={e}")
+            return {"action": action, "code": 500, "message": str(e), "payload": None}
--- a/agent/tools/memory/memory_get.py
+++ b/agent/tools/memory/memory_get.py
@@ -85,7 +85,11 @@ class MemoryGetTool(BaseTool):
            if not path.startswith('memory/') and not path.startswith('knowledge/') and not path.startswith('/') and path != 'MEMORY.md':
                path = f'memory/{path}'
            
-            file_path = workspace_dir / path
+            file_path = (workspace_dir / path).resolve()
+            workspace_resolved = workspace_dir.resolve()
+            
+            if not str(file_path).startswith(str(workspace_resolved) + '/') and file_path != workspace_resolved:
+                return ToolResult.fail(f"Error: Access denied: path outside workspace")
            
            if not file_path.exists():
                return ToolResult.fail(f"Error: File not found: {path}")
--- a/channel/web/web_channel.py
+++ b/channel/web/web_channel.py
@@ -1535,141 +1535,45 @@ class AssetsHandler:


 class KnowledgeListHandler:
-    """Return the knowledge directory tree as JSON."""
-
    def GET(self):
        web.header('Content-Type', 'application/json; charset=utf-8')
        try:
-            workspace_root = _get_workspace_root()
-            knowledge_dir = os.path.join(workspace_root, "knowledge")
-            if not os.path.isdir(knowledge_dir):
-                return json.dumps({"status": "success", "tree": [], "stats": {"pages": 0, "size": 0}})
-
-            tree = []
-            total_files = 0
-            total_bytes = 0
-            for name in sorted(os.listdir(knowledge_dir)):
-                full = os.path.join(knowledge_dir, name)
-                if not os.path.isdir(full) or name.startswith("."):
-                    continue
-                files = []
-                for fname in sorted(os.listdir(full)):
-                    if fname.endswith(".md") and not fname.startswith("."):
-                        fpath = os.path.join(full, fname)
-                        size = os.path.getsize(fpath)
-                        total_files += 1
-                        total_bytes += size
-                        title = fname.replace(".md", "")
-                        try:
-                            with open(fpath, "r", encoding="utf-8") as f:
-                                first_line = f.readline().strip()
-                            if first_line.startswith("# "):
-                                title = first_line[2:].strip()
-                        except Exception:
-                            pass
-                        files.append({"name": fname, "title": title, "size": size})
-                tree.append({"dir": name, "files": files})
-
-            return json.dumps({
-                "status": "success",
-                "tree": tree,
-                "stats": {"pages": total_files, "size": total_bytes},
-                "enabled": conf().get("knowledge", True),
-            }, ensure_ascii=False)
+            from agent.knowledge.service import KnowledgeService
+            svc = KnowledgeService(_get_workspace_root())
+            result = svc.list_tree()
+            return json.dumps({"status": "success", **result}, ensure_ascii=False)
        except Exception as e:
            logger.error(f"[WebChannel] Knowledge list error: {e}")
            return json.dumps({"status": "error", "message": str(e)})


 class KnowledgeReadHandler:
-    """Read a single knowledge markdown file."""
-
    def GET(self):
        web.header('Content-Type', 'application/json; charset=utf-8')
        try:
+            from agent.knowledge.service import KnowledgeService
            params = web.input(path='')
-            rel_path = params.path
-            if not rel_path or ".." in rel_path:
-                return json.dumps({"status": "error", "message": "invalid path"})
-
-            workspace_root = _get_workspace_root()
-            full_path = os.path.join(workspace_root, "knowledge", rel_path)
-            full_path = os.path.normpath(full_path)
-            knowledge_dir = os.path.normpath(os.path.join(workspace_root, "knowledge"))
-            if not full_path.startswith(knowledge_dir):
-                return json.dumps({"status": "error", "message": "path outside knowledge dir"})
-
-            if not os.path.isfile(full_path):
-                return json.dumps({"status": "error", "message": "file not found"})
-
-            with open(full_path, "r", encoding="utf-8") as f:
-                content = f.read()
-            return json.dumps({"status": "success", "content": content, "path": rel_path}, ensure_ascii=False)
+            svc = KnowledgeService(_get_workspace_root())
+            result = svc.read_file(params.path)
+            return json.dumps({"status": "success", **result}, ensure_ascii=False)
+        except (ValueError, FileNotFoundError) as e:
+            return json.dumps({"status": "error", "message": str(e)})
        except Exception as e:
            logger.error(f"[WebChannel] Knowledge read error: {e}")
            return json.dumps({"status": "error", "message": str(e)})


 class KnowledgeGraphHandler:
-    """Return nodes and links for the knowledge graph visualization."""
-
    def GET(self):
        web.header('Content-Type', 'application/json; charset=utf-8')
-        import re
-        from pathlib import Path
-
-        workspace_root = _get_workspace_root()
-        knowledge_dir = Path(workspace_root) / "knowledge"
-        if not knowledge_dir.is_dir():
+        try:
+            from agent.knowledge.service import KnowledgeService
+            svc = KnowledgeService(_get_workspace_root())
+            return json.dumps(svc.build_graph(), ensure_ascii=False)
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"[WebChannel] Knowledge graph error: {e}")
            return json.dumps({"nodes": [], "links": []})

-        nodes = {}
-        links = []
-        link_re = re.compile(r'\[([^\]]*)\]\(([^)]+\.md)\)')
-
-        for md_file in knowledge_dir.rglob("*.md"):
-            rel = str(md_file.relative_to(knowledge_dir))
-            if rel in ("index.md", "log.md"):
-                continue
-            parts = rel.split("/")
-            category = parts[0] if len(parts) > 1 else "root"
-            title = md_file.stem.replace("-", " ").title()
-            try:
-                content = md_file.read_text(encoding="utf-8")
-                first_line = content.strip().split("\n")[0]
-                if first_line.startswith("# "):
-                    title = first_line[2:].strip()
-            except Exception:
-                pass
-            nodes[rel] = {"id": rel, "label": title, "category": category}
-            try:
-                content = md_file.read_text(encoding="utf-8")
-                for _, link_target in link_re.findall(content):
-                    resolved = (md_file.parent / link_target).resolve()
-                    try:
-                        target_rel = str(resolved.relative_to(knowledge_dir))
-                    except ValueError:
-                        continue
-                    if target_rel != rel:
-                        links.append({"source": rel, "target": target_rel})
-            except Exception:
-                pass
-
-        valid_ids = set(nodes.keys())
-        links = [l for l in links if l["source"] in valid_ids and l["target"] in valid_ids]
-        seen = set()
-        deduped = []
-        for l in links:
-            key = tuple(sorted([l["source"], l["target"]]))
-            if key not in seen:
-                seen.add(key)
-                deduped.append(l)
-
-        return json.dumps({
-            "nodes": list(nodes.values()),
-            "links": deduped,
-        }, ensure_ascii=False)
-

 class VersionHandler:
    def GET(self):
--- a/cli/VERSION
+++ b/cli/VERSION
@@ -1 +1 @@
-2.0.5
+2.0.6
--- a/cli/cli.py
+++ b/cli/cli.py
@@ -6,6 +6,7 @@ from cli.commands.skill import skill
 from cli.commands.process import start, stop, restart, update, status, logs
 from cli.commands.context import context
 from cli.commands.install import install_browser
+from cli.commands.knowledge import knowledge


 HELP_TEXT = """Usage: cow COMMAND [ARGS]...
@@ -22,6 +23,7 @@ Commands:
  status   Show CowAgent running status.
  logs     View CowAgent logs.
  skill    Manage CowAgent skills.
+  knowledge  Manage knowledge base.
  install-browser  Install browser tool (Playwright + Chromium).

 Tip: You can also send /help, /skill list, etc. in agent chat."""
@@ -69,6 +71,7 @@ main.add_command(update)
 main.add_command(status)
 main.add_command(logs)
 main.add_command(context)
+main.add_command(knowledge)
 main.add_command(install_browser)


--- a/cli/commands/knowledge.py
+++ b/cli/commands/knowledge.py
@@ -0,0 +1,121 @@
+"""cow knowledge - Knowledge base management commands."""
+
+import os
+
+import click
+
+from cli.utils import get_project_root
+
+
+def _get_knowledge_dir():
+    """Resolve the knowledge directory path from config or default."""
+    try:
+        import sys
+        sys.path.insert(0, get_project_root())
+        from config import conf
+        from common.utils import expand_path
+        workspace = expand_path(conf().get("agent_workspace", "~/cow"))
+    except Exception:
+        workspace = os.path.expanduser("~/cow")
+    return os.path.join(workspace, "knowledge")
+
+
+def _get_knowledge_enabled():
+    try:
+        import sys
+        sys.path.insert(0, get_project_root())
+        from config import conf
+        return conf().get("knowledge", True)
+    except Exception:
+        return True
+
+
+@click.group(invoke_without_command=True)
+@click.pass_context
+def knowledge(ctx):
+    """Manage CowAgent knowledge base."""
+    if ctx.invoked_subcommand is None:
+        click.echo(_stats())
+
+
+@knowledge.command("list")
+def knowledge_list():
+    """Display knowledge base file tree."""
+    click.echo(_tree())
+
+
+def _stats() -> str:
+    knowledge_dir = _get_knowledge_dir()
+    if not os.path.isdir(knowledge_dir):
+        return "Knowledge base directory not found."
+
+    enabled = _get_knowledge_enabled()
+    total_files = 0
+    total_bytes = 0
+    cat_count = {}
+
+    for root, dirs, files in os.walk(knowledge_dir):
+        dirs[:] = [d for d in dirs if not d.startswith(".")]
+        rel_root = os.path.relpath(root, knowledge_dir)
+        category = rel_root.split(os.sep)[0] if rel_root != "." else "root"
+        for f in files:
+            if f.endswith(".md") and f not in ("index.md", "log.md"):
+                total_files += 1
+                total_bytes += os.path.getsize(os.path.join(root, f))
+                cat_count[category] = cat_count.get(category, 0) + 1
+
+    status_icon = click.style("enabled", fg="green") if enabled else click.style("disabled", fg="red")
+    lines = [
+        f"\n  Knowledge Base  [{status_icon}]",
+        "",
+        f"  Pages:  {total_files}",
+        f"  Size:   {total_bytes / 1024:.1f} KB",
+        "",
+    ]
+    if cat_count:
+        lines.append("  Categories:")
+        for cat in sorted(cat_count.keys()):
+            lines.append(f"    {cat}/  ({cat_count[cat]} pages)")
+        lines.append("")
+
+    lines.append(f"  Path: {knowledge_dir}")
+    lines.append("")
+    return "\n".join(lines)
+
+
+def _tree() -> str:
+    knowledge_dir = _get_knowledge_dir()
+    if not os.path.isdir(knowledge_dir):
+        return "Knowledge base directory not found."
+
+    tree_lines = ["  knowledge/"]
+
+    subdirs = sorted([
+        d for d in os.listdir(knowledge_dir)
+        if os.path.isdir(os.path.join(knowledge_dir, d)) and not d.startswith(".")
+    ])
+
+    for i, subdir in enumerate(subdirs):
+        is_last_dir = (i == len(subdirs) - 1)
+        branch = "└── " if is_last_dir else "├── "
+        subdir_path = os.path.join(knowledge_dir, subdir)
+        md_files = sorted([
+            f for f in os.listdir(subdir_path)
+            if f.endswith(".md") and not f.startswith(".")
+        ])
+        tree_lines.append(f"  {branch}{subdir}/ ({len(md_files)})")
+
+        child_prefix = "      " if is_last_dir else "  │   "
+        max_show = 15
+        for j, fname in enumerate(md_files[:max_show]):
+            is_last_file = (j == len(md_files[:max_show]) - 1) and len(md_files) <= max_show
+            fb = "└── " if is_last_file else "├── "
+            name = fname.replace(".md", "")
+            tree_lines.append(f"{child_prefix}{fb}{name}")
+        if len(md_files) > max_show:
+            tree_lines.append(f"{child_prefix}└── ... +{len(md_files) - max_show} more")
+
+    if not subdirs:
+        tree_lines.append("  (empty)")
+
+    return "\n" + "\n".join(tree_lines) + "\n"
--- a/common/cloud_client.py
+++ b/common/cloud_client.py
@@ -54,6 +54,7 @@ class CloudClient(LinkAIClient):
        self.channel_mgr = None
        self._skill_service = None
        self._memory_service = None
+        self._knowledge_service = None
        self._chat_service = None

    @property
@@ -88,6 +89,21 @@ class CloudClient(LinkAIClient):
                logger.error(f"[CloudClient] Failed to init MemoryService: {e}")
        return self._memory_service

+    @property
+    def knowledge_service(self):
+        """Lazy-init KnowledgeService."""
+        if self._knowledge_service is None:
+            try:
+                from agent.knowledge.service import KnowledgeService
+                from config import conf
+                from common.utils import expand_path
+                workspace_root = expand_path(conf().get("agent_workspace", "~/cow"))
+                self._knowledge_service = KnowledgeService(workspace_root)
+                logger.debug("[CloudClient] KnowledgeService initialised")
+            except Exception as e:
+                logger.error(f"[CloudClient] Failed to init KnowledgeService: {e}")
+        return self._knowledge_service
+
    @property
    def chat_service(self):
        """Lazy-init ChatService (requires AgentBridge via Bridge singleton)."""
@@ -468,6 +484,27 @@ class CloudClient(LinkAIClient):

        return svc.dispatch(action, payload)

+    # ------------------------------------------------------------------
+    # knowledge callback
+    # ------------------------------------------------------------------
+    def on_knowledge(self, data: dict) -> dict:
+        """
+        Handle KNOWLEDGE messages from the cloud console.
+        Delegates to KnowledgeService.dispatch for the actual operations.
+
+        :param data: message data with 'action', 'clientId', 'payload'
+        :return: response dict
+        """
+        action = data.get("action", "")
+        payload = data.get("payload")
+        logger.info(f"[CloudClient] on_knowledge: action={action}")
+
+        svc = self.knowledge_service
+        if svc is None:
+            return {"action": action, "code": 500, "message": "KnowledgeService not available", "payload": None}
+
+        return svc.dispatch(action, payload)
+
    # ------------------------------------------------------------------
    # chat callback
    # ------------------------------------------------------------------
--- a/config-template.json
+++ b/config-template.json
@@ -29,5 +29,6 @@
  "agent": true,
  "agent_max_context_tokens": 40000,
  "agent_max_context_turns": 20,
-  "agent_max_steps": 15
+  "agent_max_steps": 15,
+  "knowledge": true
 }
--- a/config.py
+++ b/config.py
@@ -187,7 +187,7 @@ available_setting = {
    "use_linkai": False,
    "linkai_api_key": "",
    "linkai_app_code": "",
-    "linkai_api_base": "https://api.link-ai.tech",  # linkAI服务地址
+    "linkai_api_base": "https://api.link-ai.tech",
    "cloud_host": "client.link-ai.tech",
    "cloud_deployment_id": "",
    "minimax_api_key": "",
--- a/docs/cli/general.mdx
+++ b/docs/cli/general.mdx
@@ -106,6 +106,45 @@ Session: 12 messages | 8 skills loaded
 /logs 50
 ```

+## knowledge
+
+查看和管理个人知识库。默认显示知识库统计信息。
+
+```text
+/knowledge
+```
+
+输出示例：
+
+```
+📚 知识库
+
+- 状态：已开启
+- 页面数：12
+- 总大小：45.2 KB
+- 分类明细：
+  - concepts/: 5 篇
+  - entities/: 4 篇
+  - sources/: 3 篇
+```
+
+**查看目录结构：**
+
+```text
+/knowledge list
+```
+
+**开启 / 关闭知识库：**
+
+```text
+/knowledge on
+/knowledge off
+```
+
+<Note>
+  终端 CLI 中 `cow knowledge` 和 `cow knowledge list` 可用，但 `on|off` 仅支持在对话中使用（需实时生效）。
+</Note>
+
 ## version

 显示当前 CowAgent 版本号。
--- a/docs/cli/index.mdx
+++ b/docs/cli/index.mdx
@@ -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 @@ Others:
 | `/status` | 查看服务状态和配置 |
 | `/config` | 查看或修改运行时配置 |
 | `/skill` | 管理技能（安装、卸载、启用、禁用等） |
+| `/knowledge` | 查看知识库统计信息 |
+| `/knowledge list` | 查看知识库目录结构 |
+| `/knowledge on\|off` | 开启或关闭知识库 |
 | `/context` | 查看当前会话上下文信息 |
 | `/context clear` | 清空当前会话上下文 |
 | `/logs` | 查看最近日志 |
@@ -76,6 +82,7 @@ Others:
 | logs | ✓ | ✓ |
 | config | ✗ | ✓ |
 | context | — | ✓ |
+| knowledge (子命令) | ✓ | ✓ |
 | skill (子命令) | ✓ | ✓ |
 | start / stop / restart | ✓ | ✗ |
 | update | ✓ | ✗ |
--- a/docs/docs.json
+++ b/docs/docs.json
@@ -147,6 +147,17 @@
              }
            ]
          },
+          {
+            "tab": "知识",
+            "groups": [
+              {
+                "group": "知识库",
+                "pages": [
+                  "knowledge/index"
+                ]
+              }
+            ]
+          },
          {
            "tab": "通道",
            "groups": [
@@ -308,6 +319,17 @@
              }
            ]
          },
+          {
+            "tab": "Knowledge",
+            "groups": [
+              {
+                "group": "Knowledge Base",
+                "pages": [
+                  "en/knowledge/index"
+                ]
+              }
+            ]
+          },
          {
            "tab": "Channels",
            "groups": [
@@ -469,6 +491,17 @@
              }
            ]
          },
+          {
+            "tab": "ナレッジ",
+            "groups": [
+              {
+                "group": "ナレッジベース",
+                "pages": [
+                  "ja/knowledge/index"
+                ]
+              }
+            ]
+          },
          {
            "tab": "チャネル",
            "groups": [
--- a/docs/en/cli/general.mdx
+++ b/docs/en/cli/general.mdx
@@ -92,6 +92,31 @@ View recent service logs. Shows the last 20 lines by default, up to 50.
 /logs 50
 ```

+## knowledge
+
+View and manage the personal knowledge base. Shows statistics by default.
+
+```text
+/knowledge
+```
+
+**View directory structure:**
+
+```text
+/knowledge list
+```
+
+**Enable / disable knowledge base:**
+
+```text
+/knowledge on
+/knowledge off
+```
+
+<Note>
+  In the terminal CLI, `cow knowledge` and `cow knowledge list` are available, but `on|off` is only supported in chat (requires runtime effect).
+</Note>
+
 ## version

 Show the current CowAgent version.
--- a/docs/en/cli/index.mdx
+++ b/docs/en/cli/index.mdx
@@ -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 @@ In the Web console or any connected channel, type `/` to see command suggestions
 | `/status` | View service status and configuration |
 | `/config` | View or modify runtime configuration |
 | `/skill` | Manage skills (install, uninstall, enable, disable, etc.) |
+| `/knowledge` | View knowledge base statistics |
+| `/knowledge list` | View knowledge base directory structure |
+| `/knowledge on\|off` | Enable or disable knowledge base |
 | `/context` | View current session context info |
 | `/context clear` | Clear current session context |
 | `/logs` | View recent logs |
@@ -74,6 +80,7 @@ In the Web console or any connected channel, type `/` to see command suggestions
 | logs | ✓ | ✓ |
 | config | ✗ | ✓ |
 | context | — | ✓ |
+| knowledge (subcommands) | ✓ | ✓ |
 | skill (subcommands) | ✓ | ✓ |
 | start / stop / restart | ✓ | ✗ |
 | update | ✓ | ✗ |
--- a/docs/en/intro/architecture.mdx
+++ b/docs/en/intro/architecture.mdx
@@ -11,14 +11,16 @@ CowAgent's architecture consists of the following core modules:

 <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/68ef7b212c6f791e0e74314b912149f9-sz_5847990.png" alt="CowAgent Architecture" />

-### Core Modules
-
 | Module | Description |
 | --- | --- |
-| **Channels** | Message channel layer for receiving and sending messages. Supports Web, Feishu, DingTalk, WeCom, WeChat Official Account, and more |
-| **Agent Core** | Agent engine including task planning, memory system, and skills engine |
-| **Tools** | Tool layer for Agent to access OS resources. 10+ built-in tools |
-| **Models** | Model layer with unified access to mainstream LLMs |
+| **Plan** | Understands user intent, decomposes complex tasks into multi-step plans, and iteratively invokes tools until the goal is achieved |
+| **Memory** | Automatically persists important information as core memory and daily memory, with hybrid keyword and vector retrieval for cross-session context continuity |
+| **Knowledge** | Organizes structured knowledge by topic. The Agent autonomously distills valuable information into Markdown pages, maintaining indexes and cross-references to build a growing knowledge network |
+| **Tools** | Core capability for Agent to access OS resources. 10+ built-in tools including file read/write, terminal, browser, scheduler, memory search, web search, and more |
+| **Skills** | Loads and manages Skills. Supports one-click installation from Skill Hub, GitHub, and more, or custom skill creation through conversation |
+| **Models** | Model layer with unified access to OpenAI, Claude, Gemini, DeepSeek, MiniMax, GLM, Qwen, and other mainstream LLMs |
+| **Channels** | Message channel layer for receiving and sending messages. Supports Web console, WeChat, Feishu, DingTalk, WeCom, WeChat Official Account, and more with a unified protocol |
+| **CLI** | Command-line system providing terminal commands (`cow`) and chat commands (`/`) for process management, skill installation, configuration, knowledge base management, and more |

 ## Agent Mode Workflow

@@ -28,7 +30,7 @@ When Agent mode is enabled, CowAgent runs as an autonomous agent with the follow
 2. **Understand Intent** — Analyze task requirements and context
 3. **Plan Task** — Break complex tasks into multiple steps
 4. **Invoke Tools** — Select and execute appropriate tools for each step
-5. **Update Memory** — Store important information in long-term memory
+5. **Update Memory & Knowledge** — Store important information in long-term memory and organize structured knowledge into the knowledge base
 6. **Return Result** — Send execution results back to the user

 ## Workspace Directory Structure
@@ -39,9 +41,12 @@ The Agent workspace is located at `~/cow` by default and stores system prompts,
 ~/cow/
 ├── system.md          # Agent system prompt
 ├── user.md            # User profile
+├── MEMORY.md          # Core memory
 ├── memory/            # Long-term memory storage
-│   ├── core.md        # Core memory
-│   └── daily/         # Daily memory
+│   └── YYYY-MM-DD.md  # Daily memory
+├── knowledge/         # Personal knowledge base
+│   ├── index.md       # Knowledge index
+│   └── <category>/    # Topic-based pages
 └── skills/            # Custom skills
    ├── skill-1/
    └── skill-2/
@@ -75,3 +80,4 @@ Configure Agent mode parameters in `config.json`:
 | `agent_max_context_tokens` | Max context tokens | `40000` |
 | `agent_max_context_turns` | Max context turns | `30` |
 | `agent_max_steps` | Max decision steps per task | `15` |
+| `knowledge` | Enable personal knowledge base | `true` |
--- a/docs/en/intro/features.mdx
+++ b/docs/en/intro/features.mdx
@@ -15,13 +15,26 @@ In subsequent long-term conversations, the Agent intelligently stores or retriev
  <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260203000455.png" width="800" />
 </Frame>

-## 2. Task Planning and Tool Use
+## 2. Personal Knowledge Base
+
+> The knowledge base system enables the Agent to continuously accumulate and organize structured knowledge. Unlike memory which records along a timeline, the knowledge base is organized by topics, transforming articles, conversation insights, and learning materials into interconnected Markdown pages that form a continuously growing knowledge network.
+
+The Agent automatically organizes valuable information from conversations into knowledge pages, maintaining cross-references and indexes. The Web console provides document browsing and knowledge graph visualization. Knowledge is stored in `~/cow/knowledge/` within the workspace.
+
+- **Auto-organization**: The Agent autonomously extracts and organizes structured knowledge during conversations, maintaining indexes and cross-references
+- **Knowledge graph**: Automatically builds a knowledge graph from cross-references between pages, with interactive graph visualization in the Web console
+- **Chat integration**: Knowledge document links referenced in Agent replies can be clicked directly in the Web console for viewing
+- **CLI management**: Use `/knowledge` commands to view stats, browse directory, and toggle the feature with `/knowledge on|off`
+
+See [Personal Knowledge Base](/en/knowledge) for details.
+
+## 3. Task Planning and Tool Use

 Tools are the core of how the Agent accesses operating system resources. The Agent intelligently selects and invokes tools based on task requirements, performing file read/write, command execution, scheduled tasks, and more. Built-in tools are implemented in the project's `agent/tools/` directory.

 **Key tools:** file read/write/edit, Bash terminal, browser, file send, scheduler, memory search, web search, environment config, and more.

-### 2.1 Terminal and File Access
+### 3.1 Terminal and File Access

 Access to the OS terminal and file system is the most fundamental and core capability. Many other tools and skills build on top of this. Users can interact with the Agent from a mobile device to operate resources on their personal computer or server:

@@ -29,7 +42,7 @@ Access to the OS terminal and file system is the most fundamental and core capab
  <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260202181130.png" width="800" />
 </Frame>

-### 2.2 Programming Capability
+### 3.2 Programming Capability

 Combining programming and system access, the Agent can execute the complete **Vibecoding workflow** — from information search, asset generation, coding, testing, deployment, Nginx configuration, to publishing — all triggered by a single command from your phone:

@@ -37,7 +50,7 @@ Combining programming and system access, the Agent can execute the complete **Vi
  <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260203121008.png" width="800" />
 </Frame>

-### 2.3 Scheduled Tasks
+### 3.3 Scheduled Tasks

 The `scheduler` tool enables dynamic scheduled tasks, supporting **one-time tasks, fixed intervals, and Cron expressions**. Tasks can be triggered as either a **fixed message send** or an **Agent dynamic task** execution:

@@ -45,7 +58,7 @@ The `scheduler` tool enables dynamic scheduled tasks, supporting **one-time task
  <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260202195402.png" width="800" />
 </Frame>

-### 2.4 Browser
+### 3.4 Browser

 The built-in `browser` tool allows the Agent to control a Chromium browser to visit web pages, fill forms, click elements, and take screenshots, with support for dynamic JS-rendered pages. Run `cow install-browser` to install with one command, automatically adapting to server (headless) and desktop environments:

@@ -53,7 +66,7 @@ The built-in `browser` tool allows the Agent to control a Chromium browser to vi
  <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260401110103.png" width="800" />
 </Frame>

-### 2.5 Environment Variable Management
+### 3.5 Environment Variable Management

 Secrets required by skills are stored in an environment variable file, managed by the `env_config` tool. You can update secrets through conversation, with built-in security protection and desensitization:

@@ -61,7 +74,7 @@ Secrets required by skills are stored in an environment variable file, managed b
  <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260202234939.png" width="800" />
 </Frame>

-## 3. Skills System
+## 4. Skills System

 The Skills system provides infinite extensibility for the Agent. Each Skill consists of a description file, execution scripts (optional), and resources (optional), describing how to complete specific types of tasks. Skills allow the Agent to follow instructions for complex workflows, invoke tools, or integrate third-party systems.

@@ -71,7 +84,7 @@ The Skills system provides infinite extensibility for the Agent. Each Skill cons

 Install skills: `/skill install <name>` or `cow skill install <name>`, supporting Skill Hub, GitHub, ClawHub, URL, and more.

-### 3.1 Creating Skills
+### 4.1 Creating Skills

 The `skill-creator` skill enables rapid skill creation through conversation. You can ask the Agent to codify a workflow as a skill, or send any API documentation and examples for the Agent to complete the integration directly:

@@ -79,7 +92,7 @@ The `skill-creator` skill enables rapid skill creation through conversation. You
  <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260202202247.png" width="800" />
 </Frame>

-### 3.2 Web Search and Image Recognition
+### 4.2 Web Search and Image Recognition

 - **Web search:** Built-in `web_search` tool, supports multiple search engines. Configure `BOCHA_API_KEY` or `LINKAI_API_KEY` to enable.
 - **Image recognition:** Built-in `openai-image-vision` skill, supports `gpt-4.1-mini`, `gpt-4.1`, and other models. Requires `OPENAI_API_KEY`.
@@ -88,7 +101,7 @@ The `skill-creator` skill enables rapid skill creation through conversation. You
  <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260202213219.png" width="800" />
 </Frame>

-### 3.3 Skill Hub
+### 4.3 Skill Hub

 Visit [skills.cowagent.ai](https://skills.cowagent.ai/) to browse all available skills, or use commands in conversation:

@@ -102,7 +115,7 @@ Also supports installing skills from GitHub, ClawHub, LinkAI, and other third-pa

 <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260401110103.png" width="750" />

-## 4. CLI Command System
+## 5. CLI Command System

 CowAgent provides two command interaction methods, covering service management, skill installation, configuration, and more:

--- a/docs/en/intro/index.mdx
+++ b/docs/en/intro/index.mdx
@@ -22,6 +22,9 @@ CowAgent can proactively think and plan tasks, operate computers and external re
  <Card title="Long-term Memory" icon="database" href="/en/memory">
    Automatically persists conversation memory to local files and databases, including core memory and daily memory, with keyword and vector retrieval support.
  </Card>
+  <Card title="Knowledge Base" icon="book" href="/en/knowledge">
+    Automatically organizes structured knowledge with knowledge graph visualization, building a continuously growing knowledge network through cross-references.
+  </Card>
  <Card title="Skills System" icon="puzzle-piece" href="/en/skills/index">
    Implements a Skills creation and execution engine with built-in skills, and supports custom Skills development through natural language conversation.
  </Card>
--- a/docs/en/knowledge/index.mdx
+++ b/docs/en/knowledge/index.mdx
@@ -0,0 +1,77 @@
+---
+title: Personal Knowledge Base
+description: CowAgent personal knowledge base — structured knowledge accumulation, automatic organization, and knowledge graph
+---
+
+The personal knowledge base is the Agent's long-term structured knowledge store, saved in the `knowledge/` directory within the workspace. Unlike memory, which is organized by timeline, the knowledge base organizes content by topic — articles, conversation insights, and learning materials are structured into interlinked Markdown pages, forming a continuously growing knowledge network.
+
+## Core Concepts
+
+### Knowledge vs Memory
+
+| Dimension | Knowledge Base (knowledge/) | Long-term Memory (memory/) |
+| --- | --- | --- |
+| Organization | By topic, interlinked | By timeline, dated files |
+| Writing | Agent actively structures content | Auto-summarized on context trimming |
+| Content | Refined, structured knowledge | Raw conversation summaries |
+| Use cases | Study notes, tech docs, project knowledge | Conversation history, event records |
+
+### Directory Structure
+
+```
+~/cow/knowledge/
+├── index.md          # Knowledge index, entry point for all pages
+├── log.md            # Change log, records each write
+├── concepts/         # Conceptual knowledge
+│   └── machine-learning.md
+├── entities/         # Entity knowledge (people, orgs, tools)
+│   └── openai.md
+└── sources/          # Source knowledge (articles, papers)
+    └── llm-wiki.md
+```
+
+The directory structure is flexible — the Agent automatically creates appropriate category directories based on actual content. Users can also customize the organization.
+
+## Automatic Organization
+
+Knowledge writing is an autonomous Agent behavior, triggered in these scenarios:
+
+- **User shares an article or document** — The Agent automatically extracts key information and creates a structured knowledge page
+- **Conversation produces valuable conclusions** — The Agent organizes insights into knowledge pages and links them to existing knowledge
+- **User explicitly requests organization** — Users can guide the Agent to organize and update knowledge through conversation
+
+Each knowledge page includes cross-reference links to related pages, gradually building a knowledge graph.
+
+## Knowledge Retrieval
+
+The Agent can retrieve knowledge during conversation through:
+
+- **Index lookup** — Quickly locate relevant pages via `knowledge/index.md`
+- **Semantic search** — Search knowledge content via the `memory_search` tool
+- **Direct read** — Read specific knowledge files via the `memory_get` tool
+
+## Web Console
+
+The web console provides a dedicated "Knowledge" module with:
+
+- **Document browsing** — Tree-style directory structure, searchable and collapsible, click to view content
+- **Knowledge graph** — D3.js force-directed graph visualizing relationships between knowledge pages
+- **Chat integration** — Knowledge document links referenced in Agent replies are clickable for direct navigation
+
+## CLI Commands
+
+Manage the knowledge base with the `/knowledge` command:
+
+| Command | Description |
+| --- | --- |
+| `/knowledge` | Show knowledge base statistics |
+| `/knowledge list` | Display file directory as a tree |
+| `/knowledge on` | Enable the knowledge base feature |
+| `/knowledge off` | Disable the knowledge base feature |
+
+## Configuration
+
+| Parameter | Description | Default |
+| --- | --- | --- |
+| `knowledge` | Whether to enable the personal knowledge base | `true` |
+| `agent_workspace` | Workspace path; knowledge is stored under the `knowledge/` subdirectory | `~/cow` |
--- a/docs/en/tools/memory.mdx
+++ b/docs/en/tools/memory.mdx
@@ -1,9 +1,11 @@
 ---
-title: memory - Memory
-description: Search and read long-term memory
+title: memory - Memory & Knowledge
+description: Search and read long-term memory and knowledge base files
 ---

-The memory tool contains two sub-tools: `memory_search` (search memory) and `memory_get` (read memory files).
+The memory tool contains two sub-tools: `memory_search` (search memory) and `memory_get` (read memory or knowledge files).
+
+When the [knowledge base](/en/knowledge) feature is enabled, both tools also support accessing files under the `knowledge/` directory.

 ## Dependencies

@@ -11,7 +13,7 @@ No extra dependencies, available by default. Managed by the Agent Core memory sy

 ## memory_search

-Search historical memory with hybrid keyword and vector retrieval.
+Search historical memory and knowledge base content with hybrid keyword and vector retrieval.

 | Parameter | Type | Required | Description |
 | --- | --- | --- | --- |
@@ -19,11 +21,11 @@ Search historical memory with hybrid keyword and vector retrieval.

 ## memory_get

-Read the content of a specific memory file.
+Read the content of a specific memory or knowledge file.

 | Parameter | Type | Required | Description |
 | --- | --- | --- | --- |
-| `path` | string | Yes | Relative path to memory file (e.g. `MEMORY.md`, `memory/2026-01-01.md`) |
+| `path` | string | Yes | Relative path to the file (e.g. `MEMORY.md`, `memory/2026-01-01.md`, `knowledge/concepts/rag.md`) |
 | `start_line` | integer | No | Start line number |
 | `end_line` | integer | No | End line number |

@@ -34,3 +36,8 @@ The Agent automatically invokes memory tools in these scenarios:
 - When the user shares important information → stores to memory
 - When historical context is needed → searches relevant memory
 - When conversation reaches a certain length → extracts summary for storage
+- When discussing domain knowledge → retrieves relevant pages from the knowledge base
+
+<Note>
+  When `knowledge` is set to `false` in config, the tool descriptions and search scope automatically adjust to include only memory files.
+</Note>
--- a/docs/intro/architecture.mdx
+++ b/docs/intro/architecture.mdx
@@ -11,25 +11,27 @@ CowAgent 的整体架构由以下核心模块组成：

 <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/68ef7b212c6f791e0e74314b912149f9-sz_5847990.png" alt="CowAgent Architecture" />

-### 核心模块说明
-
 | 模块 | 说明 |
 | --- | --- |
-| **Channels** | 消息通道层，负责接收和发送消息，支持 Web、飞书、钉钉、企微、公众号等 |
-| **Agent Core** | 智能体核心引擎，包括任务规划、记忆系统和技能引擎 |
-| **Tools** | 工具层，Agent 通过工具访问操作系统资源，内置 10+ 种工具 |
-| **Models** | 模型层，支持国内外主流大语言模型的统一接入 |
+| **Plan** | 理解用户意图，将复杂任务分解为多步骤计划，循环调用工具直到完成目标 |
+| **Memory** | 自动将重要信息持久化为核心记忆和日级记忆，支持关键词和向量混合检索，跨会话保持上下文连续性 |
+| **Knowledge** | 以主题维度组织结构化知识，Agent 自主整理有价值信息为 Markdown 页面，维护索引和交叉引用，构建持续增长的知识网络 |
+| **Tools** | Agent 访问操作系统资源的核心能力，内置文件读写、终端执行、浏览器操作、定时调度、记忆检索、联网搜索等 10+ 种工具 |
+| **Skills** | 加载和管理 Skills，支持从 Skill Hub、GitHub 等一键安装，或通过对话创建自定义技能 |
+| **Models** | 模型层，统一接入 OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek、MiniMax、GLM、Qwen 等国内外主流大语言模型 |
+| **Channels** | 消息通道层，负责接收和发送消息，支持 Web 控制台、微信、飞书、钉钉、企微、公众号等，统一消息协议 |
+| **CLI** | 命令行系统，提供终端命令（`cow`）和对话命令（`/`），支持进程管理、技能安装、配置修改、知识库管理等操作 |

 ## Agent 模式

 启用 Agent 模式后，CowAgent 会以自主智能体的方式运行，核心工作流如下：

-1. **接收消息** - 通过通道接收用户输入
-2. **理解意图** - 分析任务需求和上下文
-3. **规划任务** - 将复杂任务分解为多个步骤
-4. **调用工具** - 选择合适的工具执行每个步骤
-5. **记忆更新** - 将重要信息存入长期记忆
-6. **返回结果** - 将执行结果发送回用户
+1. **接收消息** — 通过通道接收用户输入
+2. **理解意图** — 分析任务需求和上下文
+3. **规划任务** — 将复杂任务分解为多个步骤
+4. **调用工具** — 选择合适的工具执行每个步骤
+5. **记忆与知识更新** — 将重要信息存入长期记忆，将结构化知识整理至知识库
+6. **返回结果** — 将执行结果发送回用户

 ## 工作空间

@@ -37,11 +39,14 @@ Agent 的工作空间默认位于 `~/cow` 目录，用于存储系统提示词

 ```
 ~/cow/
-├── system.md          # Agent system prompt
-├── user.md            # User profile
+├── SYSTEM.md          # Agent system prompt
+├── USER.md            # User profile
+├── MEMORY.md          # Core memory
 ├── memory/            # Long-term memory storage
-│   ├── core.md        # Core memory
-│   └── daily/         # Daily memory
+│   └── YYYY-MM-DD.md  # Daily memory
+├── knowledge/         # Personal knowledge base
+│   ├── index.md       # Knowledge index
+│   └── <category>/    # Topic-based pages
 └── skills/            # Custom skills
    ├── skill-1/
    └── skill-2/
@@ -75,3 +80,4 @@ Agent 的工作空间默认位于 `~/cow` 目录，用于存储系统提示词
 | `agent_max_context_tokens` | 最大上下文 token 数 | `40000` |
 | `agent_max_context_turns` | 最大上下文记忆轮次 | `30` |
 | `agent_max_steps` | 单次任务最大决策步数 | `15` |
+| `knowledge` | 是否启用个人知识库 | `true` |
--- a/docs/intro/features.mdx
+++ b/docs/intro/features.mdx
@@ -1,6 +1,6 @@
 ---
 title: 功能介绍
-description: CowAgent 长期记忆、任务规划、技能系统、CLI 命令、浏览器工具详细说明
+description: CowAgent 长期记忆、个人知识库、任务规划、技能系统、CLI 命令、浏览器工具详细说明
 ---

 ## 1. 长期记忆
@@ -15,13 +15,26 @@ description: CowAgent 长期记忆、任务规划、技能系统、CLI 命令、
  <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260203000455.png" width="800" />
 </Frame>

-## 2. 任务规划和工具调用
+## 2. 个人知识库
+
+> 知识库系统让 Agent 能够持续积累和组织结构化知识。与按时间线记录的记忆不同，知识库以主题为维度，将文章、对话洞察、学习材料等整理为互相关联的 Markdown 页面，形成持续增长的知识网络。
+
+Agent 会在对话中自动将有价值的信息整理为知识页面，维护交叉引用和索引，通过 Web 控制台可浏览文档和查看知识图谱。知识库存储在工作空间的 `~/cow/knowledge/` 目录下。
+
+- **自动整理**：Agent 在对话中自主提取和整理结构化知识，维护索引和交叉引用
+- **知识图谱**：基于页面间的交叉引用自动构建知识图谱，Web 控制台提供可视化关系图浏览
+- **对话联动**：Agent 回复中引用的知识文档链接可在 Web 控制台中直接点击跳转查看
+- **CLI 管理**：通过 `/knowledge` 命令查看统计、浏览目录，通过 `/knowledge on|off` 开关功能
+
+详细说明请参考 [个人知识库](/knowledge)。
+
+## 3. 任务规划和工具调用

 工具是 Agent 访问操作系统资源的核心，Agent 会根据任务需求智能选择和调用工具，完成文件读写、命令执行、定时任务等各类操作。内置工具的实现在项目的 `agent/tools/` 目录下。

 **主要工具：** 文件读写编辑、Bash 终端、浏览器操作、文件发送、定时调度、记忆搜索、联网搜索、环境配置等。

-### 2.1 终端和文件访问
+### 3.1 终端和文件访问

 针对操作系统的终端和文件的访问能力，是最基础和核心的工具，其他很多工具或技能都是基于此进行扩展。用户可通过手机端与 Agent 交互，操作个人电脑或服务器上的资源：

@@ -29,7 +42,7 @@ description: CowAgent 长期记忆、任务规划、技能系统、CLI 命令、
  <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260202181130.png" width="800" />
 </Frame>

-### 2.2 编程能力
+### 3.2 编程能力

 基于编程能力和系统访问能力，Agent 可以实现从信息搜索、图片等素材生成、编码、测试、部署、Nginx 配置修改、发布的 **Vibecoding 全流程**，通过手机端简单的一句命令完成应用的快速 demo：

@@ -37,7 +50,7 @@ description: CowAgent 长期记忆、任务规划、技能系统、CLI 命令、
  <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260203121008.png" width="800" />
 </Frame>

-### 2.3 定时任务
+### 3.3 定时任务

 基于 `scheduler` 工具实现动态定时任务，支持**一次性任务、固定时间间隔、Cron 表达式**三种形式，任务触发可选择**固定消息发送**或 **Agent 动态任务**执行两种模式：

@@ -45,7 +58,7 @@ description: CowAgent 长期记忆、任务规划、技能系统、CLI 命令、
  <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260202195402.png" width="800" />
 </Frame>

-### 2.4 浏览器操作
+### 3.4 浏览器操作

 内置 `browser` 工具，Agent 可控制浏览器访问网页、填写表单、点击元素、截图，支持动态 JS 渲染页面。运行 `cow install-browser` 一键安装，自动适配服务器（无头模式）和桌面环境：

@@ -53,7 +66,7 @@ description: CowAgent 长期记忆、任务规划、技能系统、CLI 命令、
  <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260401115728.png" width="750" />
 </Frame>

-### 2.5 环境变量管理
+### 3.5 环境变量管理

 技能所需的秘钥存储在环境变量文件中，由 `env_config` 工具进行管理，你可以通过对话的方式更新秘钥，工具内置安全保护和脱敏策略：

@@ -61,7 +74,7 @@ description: CowAgent 长期记忆、任务规划、技能系统、CLI 命令、
  <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260202234939.png" width="800" />
 </Frame>

-## 3. 技能系统
+## 4. 技能系统

 技能系统为 Agent 提供无限的扩展性，每个 Skill 由说明文件、运行脚本（可选）、资源（可选）组成，描述如何完成特定类型的任务。通过 Skill 可以让 Agent 遵循说明完成复杂流程、调用各类工具或对接第三方系统。

@@ -71,7 +84,7 @@ description: CowAgent 长期记忆、任务规划、技能系统、CLI 命令、

 安装技能：`/skill install <名称>` 或 `cow skill install <名称>`，支持从 Skill Hub、GitHub、ClawHub、URL 等来源安装。

-### 3.1 创建技能
+### 4.1 创建技能

 通过 `skill-creator` 技能可以通过对话的方式快速创建技能。你可以让 Agent 将某个工作流程固化为技能，或者把任意接口文档和示例发送给 Agent，让他直接完成对接：

@@ -79,7 +92,7 @@ description: CowAgent 长期记忆、任务规划、技能系统、CLI 命令、
  <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260202202247.png" width="800" />
 </Frame>

-### 3.2 搜索和图像识别
+### 4.2 搜索和图像识别

 - **联网搜索：** 内置 `web_search` 工具，支持多种搜索引擎，配置 `BOCHA_API_KEY` 或 `LINKAI_API_KEY` 后启用。
 - **图像识别：** 内置 `openai-image-vision` 技能，可使用 `gpt-4.1-mini`、`gpt-4.1` 等模型，依赖 `OPENAI_API_KEY`。
@@ -88,7 +101,7 @@ description: CowAgent 长期记忆、任务规划、技能系统、CLI 命令、
  <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260202213219.png" width="800" />
 </Frame>

-### 3.3 技能广场
+### 4.3 技能广场

 访问 [skills.cowagent.ai](https://skills.cowagent.ai/) 浏览所有可用技能，或在对话中执行：

@@ -103,7 +116,7 @@ description: CowAgent 长期记忆、任务规划、技能系统、CLI 命令、
 <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260401110103.png" width="750" />


-## 4. CLI 命令系统
+## 5. CLI 命令系统

 CowAgent 提供两种命令交互方式，覆盖服务管理、技能安装、配置调整等日常运维操作：

--- a/docs/intro/index.mdx
+++ b/docs/intro/index.mdx
@@ -5,7 +5,7 @@ description: CowAgent - 基于大模型的超级AI助理

 <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/78c5dd674e2c828642ecc0406669fed7.png" alt="CowAgent" width="450px"/>

-**CowAgent** 是基于大模型的超级AI助理，能够主动思考和任务规划、操作计算机和外部资源、创造和执行Skills、拥有长期记忆并不断成长。
+**CowAgent** 是基于大模型的超级AI助理，能够主动思考和任务规划、操作计算机和外部资源、创造和执行Skills、拥有长期记忆和知识库并不断成长。

 CowAgent 支持灵活切换多种模型，能处理文本、语音、图片、文件等多模态消息，可接入微信、飞书、钉钉、企业微信应用、微信公众号、网页中使用，7×24小时运行于你的个人电脑或服务器中。

@@ -27,12 +27,12 @@ CowAgent 支持灵活切换多种模型，能处理文本、语音、图片、
  <Card title="长期记忆" icon="database" href="/memory">
    自动将对话记忆持久化至本地文件和数据库中，包括全局记忆和天级记忆，支持关键词及向量检索。
  </Card>
+  <Card title="个人知识库" icon="book" href="/knowledge">
+    自动整理结构化知识，支持知识图谱可视化，通过交叉引用构建持续增长的知识网络。
+  </Card>
  <Card title="技能系统" icon="puzzle-piece" href="/skills/index">
    实现了Skills创建和运行的引擎，内置多种技能，并支持通过自然语言对话完成自定义Skills开发。
  </Card>
-  <Card title="多模态消息" icon="image" href="/channels/web">
-    支持对文本、图片、语音、文件等多类型消息进行解析、处理、生成、发送等操作。
-  </Card>
  <Card title="工具系统" icon="wrench" href="/tools/index">
    内置文件读写、终端执行、浏览器操作、定时任务、消息发送等工具，Agent 可自主调用工具完成复杂任务。
  </Card>
--- a/docs/ja/cli/general.mdx
+++ b/docs/ja/cli/general.mdx
@@ -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。
--- a/docs/ja/cli/index.mdx
+++ b/docs/ja/cli/index.mdx
@@ -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 | ✓ | ✗ |
--- a/docs/ja/intro/architecture.mdx
+++ b/docs/ja/intro/architecture.mdx
@@ -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` |
--- a/docs/ja/intro/features.mdx
+++ b/docs/ja/intro/features.mdx
@@ -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：

--- a/docs/ja/intro/index.mdx
+++ b/docs/ja/intro/index.mdx
@@ -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>
--- a/docs/ja/knowledge/index.mdx
+++ b/docs/ja/knowledge/index.mdx
@@ -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` |
--- a/docs/ja/tools/memory.mdx
+++ b/docs/ja/tools/memory.mdx
@@ -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>
--- a/docs/knowledge/index.mdx
+++ b/docs/knowledge/index.mdx
@@ -0,0 +1,77 @@
+---
+title: 个人知识库
+description: CowAgent 的个人知识库系统 — 结构化知识沉淀、自动整理与知识图谱
+---
+
+个人知识库是 Agent 的长期结构化知识存储，保存在工作空间的 `knowledge/` 目录下。与按时间线组织的记忆不同，知识库以主题为维度，将用户分享的文章、对话中的洞察、学习材料等整理为互相关联的 Markdown 页面，形成可持续增长的知识网络。
+
+## 核心概念
+
+### 知识 vs 记忆
+
+| 维度 | 知识库（knowledge/） | 长期记忆（memory/） |
+| --- | --- | --- |
+| 组织方式 | 按主题分类、互相关联 | 按时间线、日期文件 |
+| 写入方式 | Agent 主动整理结构化内容 | 上下文裁剪时自动摘要 |
+| 内容特点 | 提炼后的结构化知识 | 原始对话摘要 |
+| 典型用途 | 学习笔记、技术文档、项目知识 | 对话历史、事件记录 |
+
+### 目录结构
+
+```
+~/cow/knowledge/
+├── index.md          # 知识索引，所有页面的入口
+├── log.md            # 变更日志，记录每次写入
+├── concepts/         # 概念类知识
+│   └── machine-learning.md
+├── entities/         # 实体类知识（人物、组织、工具）
+│   └── openai.md
+└── sources/          # 来源类知识（文章、论文）
+    └── llm-wiki.md
+```
+
+目录结构是灵活的 — Agent 会根据实际内容自动创建合适的分类目录。用户也可以通过对话自定义目录组织方式。
+
+## 自动整理
+
+知识库的写入是 Agent 的自主行为，在以下场景中触发：
+
+- **用户分享文章或文档** — Agent 自动提取关键信息，创建结构化知识页面
+- **对话产生有价值的结论** — Agent 将洞察整理为知识页面，并与已有知识建立关联
+- **用户主动要求整理** — 用户可以通过对话指导 Agent 组织和更新知识
+
+每个知识页面都包含与其他页面的交叉引用链接，逐步构建起一个知识图谱。
+
+## 知识检索
+
+Agent 在对话中可以通过以下方式检索知识：
+
+- **索引查阅** — 通过 `knowledge/index.md` 快速定位相关知识页面
+- **语义搜索** — 通过 `memory_search` 工具对知识库内容进行语义检索
+- **直接读取** — 通过 `memory_get` 工具读取特定知识文件
+
+## Web 控制台
+
+Web 控制台提供了专用的「知识」模块，支持：
+
+- **文档浏览** — 树状目录结构，可搜索、可折叠，点击查看文档内容
+- **知识图谱** — 基于 D3.js 的力导向图，可视化展示知识之间的关联关系
+- **对话联动** — Agent 回复中引用的知识文档链接可直接点击跳转查看
+
+## CLI 命令
+
+通过 `/knowledge` 命令管理知识库：
+
+| 命令 | 说明 |
+| --- | --- |
+| `/knowledge` | 显示知识库统计信息 |
+| `/knowledge list` | 以树状结构显示文件目录 |
+| `/knowledge on` | 开启知识库功能 |
+| `/knowledge off` | 关闭知识库功能 |
+
+## 相关配置
+
+| 参数 | 说明 | 默认值 |
+| --- | --- | --- |
+| `knowledge` | 是否启用个人知识库功能 | `true` |
+| `agent_workspace` | 工作空间路径，知识库存储在此目录的 `knowledge/` 子目录下 | `~/cow` |
--- a/docs/tools/memory.mdx
+++ b/docs/tools/memory.mdx
@@ -1,9 +1,11 @@
 ---
-title: memory - 记忆
-description: 搜索和读取长期记忆
+title: memory - 记忆与知识
+description: 搜索和读取长期记忆及知识库文件
 ---

-记忆工具包含两个子工具：`memory_search`（搜索记忆）和 `memory_get`（读取记忆文件）。
+记忆工具包含两个子工具：`memory_search`（搜索记忆）和 `memory_get`（读取记忆或知识文件）。
+
+当 [知识库](/knowledge) 功能开启时，这两个工具同时支持访问 `memory/` 和 `knowledge/` 目录下的文件。

 ## 依赖

@@ -11,7 +13,7 @@ description: 搜索和读取长期记忆

 ## memory_search

-搜索历史记忆，支持关键词和向量混合检索。
+搜索历史记忆和知识库内容，支持关键词和向量混合检索。

 | 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
 | --- | --- | --- | --- |
@@ -19,11 +21,11 @@ description: 搜索和读取长期记忆

 ## memory_get

-读取特定记忆文件的内容。
+读取特定记忆文件或知识库文件的内容。

 | 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
 | --- | --- | --- | --- |
-| `path` | string | 是 | 记忆文件的相对路径（如 `MEMORY.md`、`memory/2026-01-01.md`） |
+| `path` | string | 是 | 文件的相对路径（如 `MEMORY.md`、`memory/2026-01-01.md`、`knowledge/concepts/rag.md`） |
 | `start_line` | integer | 否 | 起始行号 |
 | `end_line` | integer | 否 | 结束行号 |

@@ -34,3 +36,8 @@ Agent 会在以下场景自动调用记忆工具：
 - 用户分享重要信息时 → 存储到记忆
 - 需要参考历史信息时 → 搜索相关记忆
 - 对话达到一定长度时 → 提取摘要存储
+- 讨论到专业知识时 → 检索知识库中的相关页面
+
+<Note>
+  当 `knowledge` 配置为 `false` 时，工具的描述和搜索范围会自动调整为仅包含记忆文件。
+</Note>
--- a/skills/knowledge-wiki/SKILL.md
+++ b/skills/knowledge-wiki/SKILL.md
@@ -89,3 +89,4 @@ Append-only, newest at bottom:
 - **Index is mandatory**: always update `knowledge/index.md` after any change
 - **Be concise**: capture essence, not copy entire sources
 - **Full paths in replies**: when referencing knowledge files in conversation replies, use the full path from workspace root (e.g. `[Title](knowledge/<category>/<slug>.md)`), not relative paths. Relative paths are only for cross-references inside knowledge pages themselves.
+- **Cite sources**: when answering based on knowledge pages, include links to the relevant pages so the user can explore further.
@@ -1 +1 @@
 .0.5
 .0.6