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--- a/docs/ja/README.md
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-<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> &nbsp;·&nbsp;
-  <a href="https://docs.cowagent.ai/en/intro/index">📖 ドキュメント</a> &nbsp;·&nbsp;
-  <a href="https://docs.cowagent.ai/en/guide/quick-start">🚀 クイックスタート</a> &nbsp;·&nbsp;
+  <a href="https://docs.cowagent.ai/ja/intro/index">📖 ドキュメント</a> &nbsp;·&nbsp;
+  <a href="https://docs.cowagent.ai/ja/guide/quick-start">🚀 クイックスタート</a> &nbsp;·&nbsp;
  <a href="https://skills.cowagent.ai/">🧩 Skill Hub</a> &nbsp;·&nbsp;
  <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 |
+| :--- | :--- |
+| [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 |
+| [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](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](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 |
+| [チャネル](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、Telegram、Slack を同時にサポート |
+| マルチモーダル | 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 |
+| [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 |
+| [デプロイ](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。
+
+> サーバーデプロイでコンソールに公開アクセスする場合は、`config.json` の `web_host` を `0.0.0.0` に設定してください（あわせて `web_password` の設定も強く推奨）。その後 `http://<server-ip>:9899` にアクセスし、ファイアウォール／セキュリティグループで `9899` ポートを開放することも忘れずに。
+
+> 📖 詳細ガイド: [クイックスタート](https://docs.cowagent.ai/ja/guide/quick-start) · [ソースからインストール](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-4-8 | ✅ | ✅ | | | | |
+| [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 | ✅ | ✅ | ✅ | | ✅ | |
+| [ERNIE](https://docs.cowagent.ai/ja/models/qianfan) | ernie-5.1 | ✅ | ✅ | | | | |
+| [MiMo](https://docs.cowagent.ai/ja/models/mimo) | mimo-v2.5-pro / v2.5 | ✅ | ✅ | | | ✅ | |
+| [LinkAI](https://docs.cowagent.ai/ja/models/linkai) | 1 つの Key で 100+ モデルに接続 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
+| [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) | ✅ | ✅ | | ✅ | |
+| [Telegram](https://docs.cowagent.ai/ja/channels/telegram) | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
+| [Slack](https://docs.cowagent.ai/ja/channels/slack) | ✅ | ✅ | ✅ | | ✅ |
+
+> 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 / URL など** — 任意のソースからワンクリックでインストール
+- **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>
+GitHub で [Issue を報告](https://github.com/zhayujie/CowAgent/issues) するか、下記 QR コードをスキャンして WeChat コミュニティに参加してください：

-> [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。
+<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>
+## 🏢 エンタープライズサービス

-## 🛠️ コントリビューション
+[**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：

-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。
+- **🚀 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
+- **🧠 Agent インフラ** — 主要 LLM・ナレッジベース・データベース・Skill・ワークフローへの統一アクセス。CowAgent の機能を拡張する、すぐに使えるビルディングブロック
+- **🏢 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

-## ✉ お問い合わせ
+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。

-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。
+<br/>
+
+## 🛠️ 開発と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。
+
+⭐ 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

 ![cow contributors](https://contrib.rocks/image?repo=zhayujie/CowAgent&max=1000)
+
+<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。
--- a/docs/ja/channels/index.mdx
+++ b/docs/ja/channels/index.mdx
@@ -0,0 +1,43 @@
+---
+title: チャネル一覧
+description: CowAgent が対応するチャネルと機能マトリクス
+---
+
+CowAgent は複数のチャットチャネルへの接続に対応しており、起動時に `channel_type` で切り替えます。Web コンソールはデフォルトで有効で、他の接続チャネルと並行して動作します。
+
+## 機能マトリクス
+
+下表は各チャネルが対応する受信メッセージタイプ、ボットの返信タイプ、グループチャット機能をまとめたものです。シーンに合わせて選択してください。
+
+| チャネル | テキスト | 画像 | ファイル | 音声 | グループチャット |
+| --- | :-: | :-: | :-: | :-: | :-: |
+| [WeChat](/ja/channels/weixin) | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |  |
+| [Web コンソール](/ja/channels/web) | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | |
+| [Feishu](/ja/channels/feishu) | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
+| [DingTalk](/ja/channels/dingtalk) | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
+| [WeCom スマートボット](/ja/channels/wecom-bot) | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
+| [QQ](/ja/channels/qq) | ✅ | ✅ | ✅ | | ✅ |
+| [WeCom アプリ](/ja/channels/wecom) | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | |
+| [WeChat 公式アカウント](/ja/channels/wechatmp) | ✅ | ✅ | | ✅ | |
+| [Telegram](/ja/channels/telegram) | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
+| [Slack](/ja/channels/slack) | ✅ | ✅ | ✅ | | ✅ |
+
+- **画像 / ファイル / 音声**列は対応するメッセージタイプの送受信に対応していることを示します。詳細は各チャネルのドキュメントを参照してください
+- **グループチャット**列はグループメッセージを認識して応答できることを示します
+
+<Tip>
+  各チャネルの音声 / 画像機能は、対応するモデルプロバイダーの設定に依存します。詳細は [モデル一覧](/ja/models) を参照してください。
+</Tip>
+
+## チャネル一覧
+
+- [Web コンソール](/ja/channels/web) — 組み込みのブラウザ対話・管理パネル、デフォルトで有効
+- [WeChat](/ja/channels/weixin) — 個人 WeChat の QR コードログイン
+- [Feishu](/ja/channels/feishu) — Feishu 自作ボット
+- [DingTalk](/ja/channels/dingtalk) — DingTalk 自作ボット
+- [WeCom スマートボット](/ja/channels/wecom-bot) — WeCom スマートボット
+- [QQ](/ja/channels/qq) — QQ 公式ボットオープンプラットフォーム
+- [WeCom アプリ](/ja/channels/wecom) — WeCom 自作アプリ接続
+- [WeChat 公式アカウント](/ja/channels/wechatmp) — WeChat 公式アカウント（購読アカウント / サービスアカウント）
+- [Telegram](/ja/channels/telegram) — グローバル IM、5 分で接続、公開 IP 不要
+- [Slack](/ja/channels/slack) — チームコラボレーション IM、Socket Mode 接続、公開 IP 不要
--- a/docs/ja/channels/slack.mdx
+++ b/docs/ja/channels/slack.mdx
@@ -0,0 +1,118 @@
+---
+title: Slack
+description: Slack App 経由で CowAgent を接続
+---
+
+> Slack App の **Socket Mode** を通じて CowAgent を接続します。ダイレクトメッセージ（DM）およびチャンネル（@メンションまたはスレッド内の返信で起動）に対応。Socket Mode は WebSocket の常時接続を使うため公開 IP やコールバック URL は不要で、すぐに利用できます。
+
+## 1. 接続手順
+
+### ステップ 1: Slack App を作成
+
+1. [Slack API アプリ管理ページ](https://api.slack.com/apps) を開き、**Create New App** → **From scratch** をクリックします。
+2. **App Name**（例: `CowAgent`）を入力し、インストール先の **Workspace** を選択して作成します。
+
+### ステップ 2: Socket Mode を有効化し App Token を取得
+
+1. 左メニューの **Settings → Socket Mode** で **Enable Socket Mode** をオンにします。
+2. `connections:write` スコープを持つ **App-Level Token** の生成を求められます。`xapp-` で始まるこの Token を保存してください。
+
+<Tip>
+  Socket Mode は WebSocket 接続でイベントを受信するため、公開コールバック URL を公開する必要がありません。ローカルやイントラネットでの運用に最適です。
+</Tip>
+
+### ステップ 3: Bot 権限を設定してインストール
+
+1. **Features → OAuth & Permissions** を開き、**Bot Token Scopes** で **Add an OAuth Scope** をクリックして以下を 1 つずつ追加します:
+
+   ```
+   app_mentions:read
+   channels:history
+   chat:write
+   commands
+   files:read
+   files:write
+   groups:history
+   im:history
+   mpim:history
+   users:read
+   ```
+
+   <Note>
+     `files:read` / `files:write` は画像・ファイルの送受信に使用します。テキスト会話のみであれば省略可能です。
+   </Note>
+
+2. **Features → Event Subscriptions** を開き、**Enable Events** をオンにして、**Subscribe to bot events** で **Add Bot User Event** をクリックし、以下を追加します:
+
+   ```
+   app_mention
+   message.im
+   message.channels
+   ```
+
+   <Note>
+     非公開チャンネルで使用する場合は `message.groups` も追加してください。
+   </Note>
+3. **Features → App Home** を開き、**Show Tabs** 内の **Messages Tab** を有効にして、下の **Allow users to send Slash commands and messages from the messages tab**（メッセージタブからの送信を許可）にチェックを入れます。これを行わないと DM の入力欄が無効化され、ボットにメッセージを送れません。
+4. **OAuth & Permissions** に戻り、**Install to Workspace** をクリックしてインストールします。インストール後、`xoxb-` で始まる **Bot User OAuth Token** を取得します。
+
+<Tip>
+  Slack クライアントで「このアプリへのメッセージ送信は無効です」と表示される場合は、上記の App Home 設定が完了しているか確認し、Slack クライアントを再読み込み／再起動してください（必要に応じてアプリを会話一覧から削除して再度開きます）。
+</Tip>
+
+### ステップ 4: CowAgent に接続
+
+<Tabs>
+  <Tab title="Web コンソール（推奨）">
+    Web コンソール（既定 `http://127.0.0.1:9899`）を開き、**チャネル** メニュー → **チャネルを追加** → **Slack** を選択し、Bot Token（`xoxb-`）と App Token（`xapp-`）を貼り付けて接続をクリックします。
+  </Tab>
+  <Tab title="設定ファイル">
+    `config.json` に以下を追加して Cow を起動します:
+
+    ```json
+    {
+      "channel_type": "slack",
+      "slack_bot_token": "xoxb-xxxxxxxxxxxx",
+      "slack_app_token": "xapp-xxxxxxxxxxxx",
+      "slack_group_trigger": "mention_or_reply"
+    }
+    ```
+
+    | パラメータ | 説明 | 既定値 |
+    | --- | --- | --- |
+    | `slack_bot_token` | Bot User OAuth Token、`xoxb-...` の形式 | - |
+    | `slack_app_token` | App-Level Token（Socket Mode 有効化後に生成）、`xapp-...` の形式 | - |
+    | `slack_group_trigger` | チャンネルのトリガー方式: `mention_or_reply`（@ またはスレッド返信）/ `mention_only`（@ のみ）/ `all`（全メッセージ） | `mention_or_reply` |
+  </Tab>
+</Tabs>
+
+ログに以下のような出力が表示されれば接続成功です:
+
+```
+[Slack] Bot logged in as user_id=U0XXXXXXX, team=Txxxxxxxx
+[Slack] ✅ Slack bot ready, listening for events
+```
+
+## 2. 機能
+
+| 機能 | 対応状況 |
+| --- | --- |
+| ダイレクトメッセージ（DM） | ✅ |
+| チャンネル（@bot / スレッド返信） | ✅ |
+| テキストメッセージ | ✅ 送受信 |
+| 画像メッセージ | ✅ 送受信 |
+| ファイルメッセージ | ✅ 送受信（PDF / Word / Excel など） |
+| スレッド返信 | ✅ 起動メッセージのスレッドに返信を送信 |
+
+<Note>
+  Slack はスレッドで会話を整理します。Bot は起動メッセージのスレッドに返信を送信するため、チャンネルがすっきりします。
+</Note>
+
+## 3. 使い方
+
+接続が完了したら:
+
+- **ダイレクトメッセージ（DM）**: Slack の左サイドバー **Apps** からアプリを開き、直接メッセージを送ります。
+- **チャンネル**: アプリをチャンネルに招待し（`/invite @your-app`）、`@your-app こんにちは` で起動します。以降は同じスレッド内で返信すれば会話を継続できます。
+
+画像やファイルを送るときは、添付の入力欄に **テキスト説明**（説明・質問）を書いて一緒に送信できます。Bot は添付ファイルと説明を合わせて回答します。先に添付を送り、その後に質問を送る形でも、2 つのメッセージは自動でまとめて処理されます。
--- a/docs/ja/channels/telegram.mdx
+++ b/docs/ja/channels/telegram.mdx
@@ -0,0 +1,111 @@
+---
+title: Telegram
+description: Telegram Bot API 経由で CowAgent を接続
+---
+
+> 公式の Telegram Bot API を通じて CowAgent を接続します。1 対 1 チャットおよびグループチャット（@メンションまたはボットへの返信で起動）に対応。Long Polling 方式のため公開 IP は不要で、すぐに利用できます。
+
+
+## 1. 接続手順
+
+### ステップ 1: BotFather で Bot を作成
+
+1. Telegram で公式アカウント [@BotFather](https://t.me/BotFather) を開きます。
+2. `/newbot` を送り、案内に従って入力します:
+   - **Bot 名**（表示名、例: `My CowAgent Bot`）
+   - **Bot ユーザー名**（`bot` で終わる必要があります、例: `my_cowagent_bot`）
+3. 作成完了後、BotFather から **HTTP API Token**（例: `123456789:ABCdefGhIJKlmNoPQRsTUVwxyZ`）が返されます。大切に保管してください。
+
+<Tip>
+  Token は Bot のパスワードに相当します。漏えいしないよう注意してください。万が一漏れた場合は `@BotFather` に `/revoke` を送って再発行できます。
+</Tip>
+
+### ステップ 2:（グループ利用時）Privacy Mode を無効化
+
+1 対 1 チャットのみ利用する場合はスキップ可能です。Telegram Bot は既定で **Privacy Mode** が有効で、グループ内では `@bot` 接尾辞付きのコマンド（例: `/start@your_bot`）と、Bot メッセージへの返信のみ受信できます。**通常の `@bot こんにちは` のようなテキストメッセージは届きません**。そのままだとグループで反応しないので、必要に応じて以下を設定してください。
+
+`@BotFather` に対して:
+
+1. `/setprivacy` を送信
+2. 作成した Bot を選択
+3. `Disable` を選択
+
+<Note>
+  設定後もグループで反応しない場合は、Bot を一度グループから外して再度追加してみてください。
+</Note>
+
+### ステップ 3: CowAgent に接続
+
+<Tabs>
+  <Tab title="Web コンソール（推奨）">
+    Web コンソール（既定 `http://127.0.0.1:9899`）を開き、**チャネル** メニュー → **チャネルを追加** → **Telegram** を選択し、Bot Token を貼り付けて接続をクリックします。
+  </Tab>
+  <Tab title="設定ファイル">
+    `config.json` に以下を追加して Cow を起動します:
+
+    ```json
+    {
+      "channel_type": "telegram",
+      "telegram_token": "123456789:ABCdefGhIJKlmNoPQRsTUVwxyZ",
+      "telegram_group_trigger": "mention_or_reply"
+    }
+    ```
+
+    | パラメータ | 説明 | 既定値 |
+    | --- | --- | --- |
+    | `telegram_token` | BotFather から発行された HTTP API Token | - |
+    | `telegram_group_trigger` | グループのトリガー方式: `mention_or_reply`（@ または返信）/ `mention_only`（@ のみ）/ `all`（全メッセージ） | `mention_or_reply` |
+    | `telegram_register_commands` | 起動時に BotFather にコマンドメニューを登録するかどうか | `true` |
+  </Tab>
+</Tabs>
+
+ログに以下のような出力が表示されれば接続成功です:
+
+```
+[Telegram] Bot logged in as @my_cowagent_bot (id=123456789)
+[Telegram] Registered 10 bot commands
+[Telegram] ✅ Telegram bot ready, polling for updates
+```
+
+## 2. 機能
+
+| 機能 | 対応状況 |
+| --- | --- |
+| 1 対 1 チャット | ✅ |
+| グループチャット（@bot / Bot への返信） | ✅ |
+| テキストメッセージ | ✅ 送受信 |
+| 画像メッセージ | ✅ 送受信 |
+| 音声メッセージ | ✅ 送受信（OGG/Opus） |
+| 動画メッセージ | ✅ 送受信 |
+| ファイルメッセージ | ✅ 送受信（PDF / Word / Excel など） |
+| コマンドメニュー | ✅ Web コンソールの slash コマンドと一致 |
+
+### コマンドメニュー
+
+起動時に BotFather へコマンドメニューを自動登録します。Telegram の入力欄で `/` を入力するとサジェストが表示されます:
+
+| コマンド | 説明 |
+| --- | --- |
+| `/help` | コマンドヘルプを表示 |
+| `/status` | 実行ステータスを確認 |
+| `/context` | 対話コンテキストを表示（`/context clear` でクリア） |
+| `/skill` | スキル管理（`/skill list`、`/skill install` など） |
+| `/memory` | 記憶管理（`/memory dream`） |
+| `/knowledge` | ナレッジベース管理（`/knowledge list` / `on` / `off`） |
+| `/config` | 現在の設定を表示 |
+| `/cancel` | 実行中の Agent タスクを中断 |
+| `/logs` | 最近のログを表示 |
+| `/version` | バージョンを表示 |
+
+<Note>
+  Telegram のコマンドメニューはトップレベルのコマンドのみ表示されます。サブコマンドはスペース区切りで入力します（例: `/skill list`、`/context clear`）。
+</Note>
+
+## 3. 使い方
+
+接続が完了したら:
+
+- **1 対 1 チャット**: Telegram で Bot のユーザー名（例: `@my_cowagent_bot`）を検索し、`Start` をタップして会話を開始します。
+- **グループチャット**: Bot をグループに追加し、`@bot こんにちは` または **Bot のメッセージに返信** することで起動します。グループで反応しない場合は [ステップ 2](#ステップ-2-グループ利用時-privacy-mode-を無効化) の Privacy Mode 設定を確認してください。
+
+画像やファイルを送るときは、添付欄の上の入力欄に **キャプション**（説明・質問）を直接書いて一緒に送信できます。Bot は添付ファイルとキャプションを合わせて回答します。先に添付を送り、その後に質問を送る形でも、2 つのメッセージは自動でまとめて処理されます。
--- a/docs/ja/channels/web.mdx
+++ b/docs/ja/channels/web.mdx
@@ -3,56 +3,65 @@ title: Web コンソール
 description: Web コンソールで CowAgent を使用する
 ---

-Web コンソールは CowAgent のデフォルトチャネルです。起動後に自動的に開始され、ブラウザを通じて Agent とチャットしたり、モデル、Skill、メモリ、チャネルなどの設定をオンラインで管理できます。
+Web コンソールは CowAgent のデフォルトチャネルです。起動後に自動的に実行され、ブラウザを通じて Agent と対話できるほか、モデル、Skill、メモリ、チャネルなどの設定をオンラインで管理できます。

 ## 設定

 ```json
 {
  "channel_type": "web",
-  "web_port": 9899
+  "web_host": "0.0.0.0",
+  "web_port": 9899,
+  "web_password": "",
+  "enable_thinking": false
 }
 ```

 | パラメータ | 説明 | デフォルト値 |
 | --- | --- | --- |
 | `channel_type` | `web` に設定 | `web` |
+| `web_host` | Web サービスのリスンアドレス。デフォルトは `127.0.0.1`（ローカルのみ）。公開アクセスが必要な場合は `0.0.0.0` に変更してパスワードを設定してください | `""` |
 | `web_port` | Web サービスのリスンポート | `9899` |
+| `web_password` | アクセスパスワード。空欄の場合はパスワード保護が無効。`0.0.0.0` でリスンする場合は設定を推奨 | `""` |
+| `web_session_expire_days` | ログインセッションの有効日数 | `30` |
+| `enable_thinking` | 深い思考モードを有効化するか | `false` |
+
+パスワード設定後、コンソールへアクセスする際にはまずパスワード入力によるログインが必要です。ログイン状態はデフォルトで 30 日間保持され、その間はサービスを再起動しても再ログインは不要です。パスワードはコンソールの「設定」ページからオンラインで変更することもできます。

 ## アクセス URL

 プロジェクト起動後、以下にアクセスしてください：

- ローカル: `http://localhost:9899`
- サーバー: `http://<server-ip>:9899`
+- ローカル実行: `http://localhost:9899`
+- サーバー実行: `http://<server-ip>:9899`

 <Note>
  サーバーのファイアウォールとセキュリティグループで該当ポートが許可されていることを確認してください。
 </Note>

-## 機能
+## 機能紹介

 ### チャット画面

-ストリーミング出力に対応しており、Agent の推論プロセスやツール呼び出しをリアルタイムで表示し、Agent の意思決定を直感的に観察できます：
+ストリーミング出力に対応しており、Agent の思考プロセス（Reasoning）とツール呼び出しプロセス（Tool Calls）をリアルタイムで表示でき、Agent の意思決定をより直感的に観察できます。深い思考機能は設定またはコンソールの「Agent 設定」スイッチで制御できます。

 <img width="850" src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260227180120.png" />

 #### マルチセッション管理

-チャット画面はマルチセッション管理に対応しています。すべてのセッション記録は SQLite データベースに永続的に保存されます：
+チャット画面はマルチセッション（Session）管理に対応しています。すべてのセッション記録はデータベースに永続化されます：

- **セッション一覧**：左側の履歴アイコンをクリックしてセッション一覧パネルを展開/折りたたみでき、スクロールですべての履歴セッションを読み込めます
- **AI によるタイトル生成**：新しいセッションの最初のやり取りが完了すると、自動的にモデルを呼び出して短い要約タイトルを生成します
- **新規セッション**：セッション一覧上部の「新しい会話」ボタン、または入力エリアの `+` ボタンをクリックして新しいセッションを作成します
+- **セッション一覧**：左側の履歴セッションアイコンをクリックするとセッション一覧パネルを展開/折りたたみでき、スクロールですべての履歴セッションを読み込めます
+- **AI によるタイトル生成**：新しいセッションの初回対話完了後、自動的にモデルを呼び出して短いセッション要約タイトルを生成します
+- **新規セッション**：セッション一覧上部の「新しい会話」ボタンまたは入力エリアの `+` ボタンをクリックして新しいセッションを作成します
 - **セッション削除**：セッション項目の削除ボタンをクリックし、確認後にそのセッションとすべてのメッセージを完全に削除します
- **コンテキストクリア**：入力エリアのクリアボタンをクリックすると、現在のセッションに区切り線が挿入されます。区切り線より上のメッセージは表示されたままですが、モデルのコンテキストには含まれなくなります
+- **コンテキストクリア**：入力エリアのクリアボタンをクリックすると、現在のセッションに区切り線が挿入されます。区切り線より上のメッセージは表示されたままですが、モデルのコンテキスト入力には含まれなくなります

 ### モデル管理

-設定ファイルを手動で編集せずに、オンラインでモデル設定を管理できます：
+設定ファイルを手動で編集することなく、異なるモデルプロバイダーのテキスト、画像、音声、埋め込みモデル設定をオンラインで管理できます：

-<img width="850" src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260227173811.png" />
+<img width="850" src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260521212949.png" />

 ### Skill 管理

@@ -68,18 +77,18 @@ Agent のメモリをオンラインで閲覧・管理できます：

 ### チャネル管理

-接続中のチャネルをオンラインで管理し、リアルタイムで接続・切断操作を行えます：
+接続中のチャネルをオンラインで管理でき、リアルタイムでの接続・切断操作に対応しています：

 <img width="850" src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260227173331.png" />

 ### スケジュールタスク

-スケジュールタスクをオンラインで閲覧・管理できます。一回限りのタスク、固定間隔、Cron 式に対応しています：
+スケジュールタスクをオンラインで閲覧・管理できます。一回限りのタスク、固定間隔、Cron 式など複数のスケジューリング方式を可視化管理できます：

 <img width="850" src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260227173704.png" />

 ### ログ

-Agent のランタイムログをリアルタイムで確認でき、監視やトラブルシューティングに活用できます：
+Agent のランタイムログをオンラインでリアルタイムに確認でき、実行状態の監視やトラブルシューティングに便利です：

 <img width="850" src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260227173514.png" />
--- a/docs/ja/cli/general.mdx
+++ b/docs/ja/cli/general.mdx
@@ -25,6 +25,14 @@ description: ステータスの確認、設定管理、コンテキスト制御
 /status
 ```

+## cancel
+
+現在のセッションで実行中の Agent タスクを中止します。Agent が長時間のタスク（マルチターンのツール呼び出しや長いストリーミング応答など）を実行している間、`/cancel` を送信すると、次のツール実行の前に停止します。Web、WeChat、企業微信、Feishu など、すべてのチャネルで利用可能です。
+
+```text
+/cancel
+```
+
 ## config

 実行時設定の表示または変更を行います。変更は即座に反映され、再起動は不要です。
--- a/docs/ja/cli/index.mdx
+++ b/docs/ja/cli/index.mdx
@@ -57,6 +57,7 @@ Web コンソールや接続されたチャネルの会話で `/` を入力す
 | --- | --- |
 | `/help` | コマンドヘルプを表示 |
 | `/status` | サービスの状態と設定を表示 |
+| `/cancel` | 実行中の Agent タスクを中止 |
 | `/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） |
 | `/memory dream [N]` | 記憶蒸留を手動トリガー（デフォルト 3 日、最大 30） |
@@ -80,6 +81,7 @@ Web コンソールや接続されたチャネルの会話で `/` を入力す
 | version | ✓ | ✓ |
 | status | ✓ | ✓ |
 | logs | ✓ | ✓ |
+| cancel | ✗ | ✓ |
 | config | ✗ | ✓ |
 | context | — | ✓ |
 | memory（サブコマンド） | ✗ | ✓ |
--- a/docs/ja/intro/architecture.mdx
+++ b/docs/ja/intro/architecture.mdx
@@ -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 |
 | --- | --- |
--- a/docs/ja/intro/features.mdx
+++ b/docs/ja/intro/features.mdx
@@ -84,7 +84,7 @@ 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

 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。

- **[Skill Hub](https://skills.cowagent.ai/)：** オープンな Skill マーケットプレイス。公式推奨、コミュニティ、サードパーティの Skill を収録。ワンコマンドでインストール可能。
+- [Skill Hub](https://skills.cowagent.ai/)：オープンな Skill マーケットプレイス。公式推奨、コミュニティ、サードパーティの Skill を収録。ワンコマンドでインストール可能。
 - **組み込み Skill：** プロジェクトの `skills/` ディレクトリにあり、Skill クリエイター、画像認識、LinkAI Agent、Web フェッチなどが含まれます。組み込み Skill は依存条件（API キー、システムコマンドなど）に基づいて自動的に有効化されます。
 - **カスタム Skill：** ユーザーが会話を通じて作成し、ワークスペース（`~/cow/skills/`）に保存されます。あらゆる複雑なビジネスプロセスやサードパーティ連携を実装できます。

--- a/docs/ja/memory/index.mdx
+++ b/docs/ja/memory/index.mdx
@@ -27,7 +27,7 @@ Agent は以下のメカニズムにより、会話内容を長期記憶に自

 - **コンテキストトリミング時** — 会話ターン数またはトークン数が設定上限を超えた場合、最も古い半分のコンテキストがトリミングされ、LLM によって要約されて日次記憶ファイルに書き込まれます。要約は保持されたコンテキストにも非同期で注入され、会話の連続性を維持します
 - **毎日のスケジュール要約** — 毎日 23:55 に自動的にフル要約がトリガーされ、アクティビティが少ない日でも記憶が保存されます（内容が変更されていない場合はスキップ）
- **[夢境蒸留（Deep Dream）](/ja/memory/deep-dream)** — 毎日の要約完了後に自動実行され、日次記憶を MEMORY.md に蒸留し、夢日記を生成します
+- [夢境蒸留（Deep Dream）](/ja/memory/deep-dream) — 毎日の要約完了後に自動実行され、日次記憶を MEMORY.md に蒸留し、夢日記を生成します
 - **API コンテキストオーバーフロー時** — モデル API がコンテキストオーバーフローエラーを返した場合、緊急措置として現在の会話要約が保存されます

 すべての記憶書き込みはバックグラウンドスレッドで非同期に実行され（LLM の要約 + ファイル書き込み）、通常の会話応答をブロックしません。
--- a/docs/ja/models/claude.mdx
+++ b/docs/ja/models/claude.mdx
@@ -1,17 +1,50 @@
 ---
 title: Claude
-description: Claudeモデルの設定
+description: Anthropic Claude モデル設定（テキスト対話 + 画像理解）
 ---

+Claude は Anthropic が提供するモデルで、テキスト対話と画像理解をサポートします。主流の Sonnet / Opus モデルはネイティブにビジョンをサポートしており、別途 Vision モデルを指定する必要はありません。
+
+<Tip>
+  Web コンソールの「モデル管理」ページから、以下のすべての機能をワンストップで設定でき、設定ファイルを手動で編集する必要はありません。
+</Tip>
+
+## テキスト対話
+
 ```json
 {
-  "model": "claude-sonnet-4-6",
+  "model": "claude-opus-4-8",
  "claude_api_key": "YOUR_API_KEY"
 }
 ```

 | パラメータ | 説明 |
 | --- | --- |
-| `model` | `claude-sonnet-4-6`、`claude-opus-4-7`、`claude-opus-4-6`、`claude-sonnet-4-5`、`claude-sonnet-4-0`、`claude-3-5-sonnet-latest`などから選択可能。[公式モデル一覧](https://docs.anthropic.com/en/docs/about-claude/models/overview)を参照 |
-| `claude_api_key` | [Claude Console](https://console.anthropic.com/settings/keys)で作成 |
-| `claude_api_base` | 任意。デフォルトは`https://api.anthropic.com/v1`。サードパーティプロキシを使用する場合に変更 |
+| `model` | `claude-opus-4-8`、`claude-opus-4-7`、`claude-sonnet-4-6`、`claude-opus-4-6`、`claude-sonnet-4-5`、`claude-sonnet-4-0`、`claude-3-5-sonnet-latest` などをサポート。詳細は [公式モデル一覧](https://docs.anthropic.com/en/docs/about-claude/models/overview) を参照 |
+| `claude_api_key` | [Claude コンソール](https://console.anthropic.com/settings/keys) で作成 |
+| `claude_api_base` | 任意。デフォルトは `https://api.anthropic.com/v1`。サードパーティのプロキシに変更可能 |
+
+### モデル選択
+
+| モデル | 用途 |
+| --- | --- |
+| `claude-opus-4-8` | デフォルト推奨。最新フラッグシップ。複雑な推論や長いタスクチェーンに最適 |
+| `claude-opus-4-7` | 前世代の Opus フラッグシップ |
+| `claude-sonnet-4-6` | コストパフォーマンスと速度のバランスが良く、コストも低い |
+| `claude-opus-4-6` / `claude-sonnet-4-5` / `claude-sonnet-4-0` | より以前のフラッグシップ。価格はより安い |
+
+## 画像理解
+
+`claude_api_key` を設定すると、Agent の Vision ツールは Claude のメインモデルを使用して自動的に画像を認識します。追加設定は不要です。
+
+Vision モデルを手動で指定したい場合は、設定ファイルで明示的に指定できます：
+
+```json
+{
+  "tools": {
+    "vision": {
+      "model": "claude-sonnet-4-6"
+    }
+  }
+}
+```
--- a/docs/ja/models/custom.mdx
+++ b/docs/ja/models/custom.mdx
@@ -1,26 +1,26 @@
 ---
 title: カスタム
-description: サードパーティAPIやローカルモデル向けのカスタムプロバイダー設定
+description: カスタムベンダー設定。サードパーティ API プロキシやローカルモデル向け
 ---

-OpenAI互換プロトコルでアクセスするモデルサービスに適用します：
+OpenAI 互換プロトコルで接続するサードパーティのモデルサービスや、ローカルにデプロイしたモデルに適しています。例えば：

- **サードパーティAPIプロキシ**：統一APIベースで複数モデルを呼び出し
- **ローカルモデル**：Ollama、vLLM、LocalAIなどでローカルにデプロイされたモデル
- **プライベートデプロイ**：組織内でホストされたモデルサービス
+- **サードパーティ API プロキシ**：統一された API Base から複数のモデルを呼び出す
+- **ローカルモデル**：Ollama、vLLM、LocalAI などのツールでローカルにデプロイしたモデル
+- **プライベートデプロイ**：企業内部にデプロイしたモデルサービス

 <Note>
-  `openai` プロバイダーとの違い：カスタムプロバイダーでは `/config model` でモデルを切り替えてもプロバイダータイプは自動切り替えされず、カスタムAPIアドレスが常に保持されます。
+  `openai` ベンダーとの違い：カスタムベンダーを選択した場合、`/config model` でモデルを切り替えてもベンダータイプは自動で切り替わらず、常にカスタムの API アドレスを使用します。
 </Note>

-## 設定方法
+## テキスト対話

-### サードパーティAPIプロキシ
+### サードパーティ API プロキシ

 ```json
 {
  "bot_type": "custom",
-  "model": "deepseek-v4-flash",
+  "model": "",
  "custom_api_key": "YOUR_API_KEY",
  "custom_api_base": "https://{your-proxy.com}/v1"
 }
@@ -28,14 +28,14 @@ OpenAI互換プロトコルでアクセスするモデルサービスに適用

 | パラメータ | 説明 |
 | --- | --- |
-| `bot_type` | `custom` に設定必須 |
-| `model` | モデル名、プロキシサービスがサポートする任意のモデル名 |
-| `custom_api_key` | プロキシサービスが提供するAPIキー |
-| `custom_api_base` | APIアドレス、OpenAI互換プロトコルが必要 |
+| `bot_type` | `custom` に設定する必要があります |
+| `model` | モデル名。プロキシサービスがサポートする任意のモデル名を指定 |
+| `custom_api_key` | API キー。プロキシサービスから提供されます |
+| `custom_api_base` | API アドレス。プロキシサービスから提供され、OpenAI プロトコル互換である必要があります |

 ### ローカルモデル

-ローカルモデルは通常APIキー不要で、APIベースのみ設定します：
+ローカルモデルは通常 API Key が不要で、API Base のみ設定します：

 ```json
 {
@@ -47,15 +47,15 @@ OpenAI互換プロトコルでアクセスするモデルサービスに適用

 一般的なローカルデプロイツールとデフォルトアドレス：

-| ツール | デフォルトAPIベース |
+| ツール | デフォルト API Base |
 | --- | --- |
 | [Ollama](https://ollama.com) | `http://localhost:11434/v1` |
 | [vLLM](https://docs.vllm.ai) | `http://localhost:8000/v1` |
 | [LocalAI](https://localai.io) | `http://localhost:8080/v1` |

-## モデル切り替え
+### モデル切り替え

-カスタムプロバイダーではモデル切り替え時に `model` のみ変更され、`bot_type` やAPIアドレスは変わりません：
+カスタムベンダーでモデルを切り替える際は `model` のみが変更され、`bot_type` と API アドレスは変わりません：

 ```
 /config model qwen3.5:27b
--- a/docs/ja/models/deepseek.mdx
+++ b/docs/ja/models/deepseek.mdx
@@ -1,9 +1,11 @@
 ---
 title: DeepSeek
-description: DeepSeekモデルの設定
+description: DeepSeek モデル設定（テキスト対話 + 思考モード）
 ---

-方法1：公式接続（推奨）：
+DeepSeek は現在 Agent モードでデフォルト推奨されているベンダーの 1 つで、コストパフォーマンスの高いテキスト対話とタスクプランニング能力を主力としています。
+
+## テキスト対話

 ```json
 {
@@ -15,23 +17,23 @@ description: DeepSeekモデルの設定
 | パラメータ | 説明 |
 | --- | --- |
 | `model` | `deepseek-v4-flash`（デフォルト）、`deepseek-v4-pro` をサポート |
-| `deepseek_api_key` | [DeepSeek Platform](https://platform.deepseek.com/api_keys) で作成 |
-| `deepseek_api_base` | オプション、デフォルトは `https://api.deepseek.com/v1`。サードパーティプロキシに変更可能 |
+| `deepseek_api_key` | [DeepSeek プラットフォーム](https://platform.deepseek.com/api_keys) で作成 |
+| `deepseek_api_base` | 任意。デフォルトは `https://api.deepseek.com/v1`。サードパーティのプロキシアドレスに変更可能 |

-## モデルの選び方
+### モデル選択

-| モデル | 適用シーン |
+| モデル | 用途 |
 | --- | --- |
-| `deepseek-v4-flash` | デフォルト推奨、高速・低コスト |
-| `deepseek-v4-pro` | 複雑なタスクでより強力 |
+| `deepseek-v4-flash` | デフォルト推奨。高速かつ低コスト |
+| `deepseek-v4-pro` | より高い知能。複雑なタスクで効果が高い |

 ## 思考モード

-V4シリーズ（`deepseek-v4-flash` / `deepseek-v4-pro`）は明示的な「思考モード」をサポートします。最終回答の前に思考内容（`reasoning_content`）を出力することで、回答品質を高めます。
+V4 シリーズ（`deepseek-v4-flash` / `deepseek-v4-pro`）は明示的な「思考モード」をサポートしています：モデルは最終回答を出力する前に、まず思考連鎖（`reasoning_content`）を出力することで、回答の品質を向上させます。

 ### スイッチ

-グローバル設定 `enable_thinking` で制御します：
+グローバル設定 `enable_thinking` で制御し、Web コンソールの設定ページからも切り替えできます：

 ```json
 {
@@ -39,12 +41,12 @@ V4シリーズ（`deepseek-v4-flash` / `deepseek-v4-pro`）は明示的な「思
 }
 ```

- `true`：すべてのチャネルで思考モードがオン。Webコンソールでは思考過程を表示し、IMチャネル（WeChat / WeCom / DingTalk / Feishu）では表示されないものの、回答品質の向上というメリットを得られます。
- `false`：思考オフ、応答が速く、初回トークンの遅延も低くなります。
+- `true`：すべてのチャネルでモデルが先に思考してから回答します。Web コンソールでは思考過程が表示され、IM チャネル（WeChat / 企業 WeChat / DingTalk / Lark）では表示されませんが、同様により良い回答が得られます。
+- `false`：思考をオフにし、レスポンスが速くなり、初回トークン遅延が短くなります。

 ### 推論強度

-思考モード下では `reasoning_effort` で推論の深さを制御できます：
+思考モードでは `reasoning_effort` で推論の強さを制御できます：

 ```json
 {
@@ -53,29 +55,18 @@ V4シリーズ（`deepseek-v4-flash` / `deepseek-v4-pro`）は明示的な「思
 }
 ```

-| 値 | 適用シーン |
+| 値 | 用途 |
 | --- | --- |
-| `high`（デフォルト） | 通常の Agent タスク、思考の深さとレスポンス速度のバランス |
-| `max` | 複雑なコーディング、長いプランニング、厳密な制約のあるタスク。より深い推論と引き換えに出力トークンとレイテンシが増加 |
+| `high`（デフォルト） | 日常的な Agent タスク。思考と速度のバランス |
+| `max` | 複雑なコーディング、長いプランニング、厳しい制約を伴うタスク。推論はより深いが、所要時間と出力トークンが増える |

-`reasoning_effort` は `enable_thinking` が `true` の場合のみ有効になります。思考モードをサポートしないモデルでは自動的に無視されます。
+`reasoning_effort` は `enable_thinking` が `true` の場合のみ有効です。モデルが思考モードに対応していない場合、このフィールドは自動的に無視されます。

-### 注意事項
+### 動作の補足

- **サンプリングパラメータ**：思考モード時は `temperature`、`top_p`、`presence_penalty`、`frequency_penalty` がサーバ側で無視されます（エラーにはなりません）。CowAgentは自動的に送信をスキップします。
- **マルチターンのツール呼び出し**：履歴にツール呼び出しが含まれる場合、DeepSeekはすべてのassistantメッセージに `reasoning_content` を返送するよう要求します。CowAgentが自動でラウンドトリップ処理を行うため、セッション途中で思考スイッチを切り替えてもエラーになりません。
+- **サンプリングパラメータ**：思考モードでは `temperature`、`top_p`、`presence_penalty`、`frequency_penalty` がサーバ側で無視されます（エラーにはなりません）。CowAgent は自動的にこれらの送信をスキップします。
+- **マルチターンのツール呼び出し**：履歴にツール呼び出しが含まれる場合、DeepSeek はすべての assistant メッセージで `reasoning_content` を返却することを要求します。CowAgent は返却ロジックを自動的に処理しており、ターンをまたいで思考スイッチを切り替えてもエラーにはなりません。

 <Tip>
-  通常は `deepseek-v4-flash` を使い、難しいタスクでは `deepseek-v4-pro` に切り替え、深い思考が必要な時は `enable_thinking` を有効にしてください。
+  デフォルトでは `deepseek-v4-flash` を使用します。複雑なタスクには `deepseek-v4-pro` を使用でき、深い推論が必要な場合は `enable_thinking` をオンにできます。
 </Tip>
-
-方法2：OpenAI互換方式：
-
-```json
-{
-  "model": "deepseek-v4-flash",
-  "bot_type": "openai",
-  "open_ai_api_key": "YOUR_API_KEY",
-  "open_ai_api_base": "https://api.deepseek.com/v1"
-}
-```
--- a/docs/ja/models/doubao.mdx
+++ b/docs/ja/models/doubao.mdx
@@ -1,17 +1,66 @@
 ---
-title: Doubao (ByteDance)
-description: Doubao (火山方舟) モデルの設定
+title: Doubao
+description: Doubao（火山方舟）モデル設定（テキスト / 画像理解 / 画像生成 / ベクトル）
 ---

+Doubao（火山方舟）はテキスト対話、画像理解、画像生成（Seedream）、ベクトル機能をサポートしており、1 つの `ark_api_key` ですべての機能を有効化できます。
+
+<Tip>
+  Web コンソールの「モデル管理」ページから、以下のすべての機能をワンストップで設定でき、設定ファイルを手動で編集する必要はありません。
+</Tip>
+
+## テキスト対話
+
 ```json
 {
-  "model": "doubao-seed-2-0-code-preview-260215",
+  "model": "doubao-seed-2-0-pro-260215",
  "ark_api_key": "YOUR_API_KEY"
 }
 ```

 | パラメータ | 説明 |
 | --- | --- |
-| `model` | `doubao-seed-2-0-code-preview-260215`、`doubao-seed-2-0-pro-260215`、`doubao-seed-2-0-lite-260215`などから選択可能 |
-| `ark_api_key` | [火山方舟 Console](https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/apikey)で作成 |
-| `ark_base_url` | 任意。デフォルトは`https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3` |
+| `model` | `doubao-seed-2-0-pro-260215`、`doubao-seed-2-0-code-preview-260215`、`doubao-seed-2-0-lite-260215` などを指定可能 |
+| `ark_api_key` | [火山方舟コンソール](https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/apikey) で作成 |
+| `ark_base_url` | 任意。デフォルトは `https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3` |
+
+## 画像理解
+
+`ark_api_key` を設定すると、Agent の Vision ツールは自動的に `doubao-seed-2-0-pro-260215` を使用して画像を認識します。追加設定は不要です。
+
+Vision モデルを手動で指定したい場合は：
+
+```json
+{
+  "tools": {
+    "vision": {
+      "model": "doubao-seed-2-0-pro-260215"
+    }
+  }
+}
+```
+
+## 画像生成
+
+```json
+{
+  "skills": {
+    "image-generation": {
+      "model": "seedream-5.0-lite"
+    }
+  }
+}
+```
+
+選択可能なモデル：`seedream-5.0-lite`、`seedream-4.5`。
+
+## ベクトル
+
+```json
+{
+  "embedding_provider": "doubao",
+  "embedding_model": "doubao-embedding-vision-251215"
+}
+```
+
+デフォルトモデルは `doubao-embedding-vision-251215`（マルチモーダル embedding）です。設定ファイルで `embedding_dimensions` から 1024 または 2048 次元を指定できます。embedding を変更した後は `/memory rebuild-index` コマンドを実行してインデックスを再構築する必要があります。
--- a/docs/ja/models/gemini.mdx
+++ b/docs/ja/models/gemini.mdx
@@ -1,16 +1,59 @@
 ---
 title: Gemini
-description: Google Geminiモデルの設定
+description: Google Gemini モデル設定（テキスト対話 + 画像理解 + 画像生成）
 ---

+Google Gemini はテキスト対話、画像理解、画像生成（Nano Banana シリーズ）をサポートしており、1 つの `gemini_api_key` ですべての機能を有効化できます。
+
+<Tip>
+  Web コンソールの「モデル管理」ページから、以下のすべての機能をワンストップで設定でき、設定ファイルを手動で編集する必要はありません。
+</Tip>
+
+## テキスト対話
+
 ```json
 {
-  "model": "gemini-3.1-pro-preview",
+  "model": "gemini-3.5-flash",
  "gemini_api_key": "YOUR_API_KEY"
 }
 ```

 | パラメータ | 説明 |
 | --- | --- |
-| `model` | `gemini-3.1-flash-lite-preview`、`gemini-3.1-pro-preview`、`gemini-3-flash-preview`、`gemini-3-pro-preview`などから選択可能。[公式ドキュメント](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models)を参照 |
-| `gemini_api_key` | [Google AI Studio](https://aistudio.google.com/app/apikey)で作成 |
+| `model` | 推奨は `gemini-3.5-flash`。`gemini-3.1-pro-preview`、`gemini-3.1-flash-lite-preview`、`gemini-3-flash-preview`、`gemini-3-pro-preview` などもサポート。詳細は [公式ドキュメント](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models) を参照 |
+| `gemini_api_key` | [Google AI Studio](https://aistudio.google.com/app/apikey) で作成 |
+| `gemini_api_base` | 任意。デフォルトは `https://generativelanguage.googleapis.com`。サードパーティのプロキシに変更可能 |
+
+## 画像理解
+
+Gemini の全シリーズモデルはネイティブにビジョンをサポートしています。`gemini_api_key` を設定すると、Agent の Vision ツールは自動的にメインモデルを使用して画像を認識します。追加設定は不要です。
+
+Vision モデルを手動で指定したい場合：
+
+```json
+{
+  "tools": {
+    "vision": {
+      "model": "gemini-3.1-flash-lite-preview"
+    }
+  }
+}
+```
+
+## 画像生成
+
+```json
+{
+  "skills": {
+    "image-generation": {
+      "model": "gemini-3.1-flash-image-preview"
+    }
+  }
+}
+```
+
+| モデル ID | エイリアス |
+| --- | --- |
+| `gemini-3.1-flash-image-preview` | Nano Banana 2 |
+| `gemini-3-pro-image-preview` | Nano Banana Pro |
+| `gemini-2.5-flash-image` | Nano Banana |
--- a/docs/ja/models/glm.mdx
+++ b/docs/ja/models/glm.mdx
@@ -1,8 +1,16 @@
 ---
-title: GLM (智谱AI)
-description: 智谱AI GLMモデルの設定
+title: Zhipu GLM
+description: Zhipu AI GLM モデル設定（テキスト / 画像理解 / 音声認識 / ベクトル）
 ---

+Zhipu AI はテキスト対話、画像理解、音声認識（ASR）、ベクトル（Embedding）をサポートしており、1 つの `zhipu_ai_api_key` ですべての機能を有効化できます。
+
+<Tip>
+  Web コンソールの「モデル管理」ページから、以下のすべての機能をワンストップで設定でき、設定ファイルを手動で編集する必要はありません。
+</Tip>
+
+## テキスト対話
+
 ```json
 {
  "model": "glm-5.1",
@@ -12,16 +20,37 @@ description: 智谱AI GLMモデルの設定

 | パラメータ | 説明 |
 | --- | --- |
-| `model` | `glm-5.1`、`glm-5-turbo`、`glm-5`、`glm-4.7`、`glm-4-plus`、`glm-4-flash`、`glm-4-air`などから選択可能。[モデルコード](https://bigmodel.cn/dev/api/normal-model/glm-4)を参照 |
-| `zhipu_ai_api_key` | [智谱AI Console](https://www.bigmodel.cn/usercenter/proj-mgmt/apikeys)で作成 |
+| `model` | `glm-5.1`、`glm-5-turbo`、`glm-5`、`glm-4.7`、`glm-4-plus`、`glm-4-flash`、`glm-4-air` などを指定可能。詳細は [モデルコード](https://bigmodel.cn/dev/api/normal-model/glm-4) を参照 |
+| `zhipu_ai_api_key` | [Zhipu AI コンソール](https://www.bigmodel.cn/usercenter/proj-mgmt/apikeys) で作成 |
+| `zhipu_ai_api_base` | 任意。デフォルトは `https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4` |

-OpenAI互換の設定もサポートしています:
+## 画像理解
+
+Zhipu の chat 系モデル（`glm-5.1`、`glm-5-turbo` など）はビジョンに対応していないため、ビジョン呼び出しは `glm-5v-turbo` に統一的にルーティングされます。`zhipu_ai_api_key` を設定すると、Agent の Vision ツールは自動的にこのモデルを使用するため、設定ファイルで明示的に指定する必要はありません。
+
+## 音声認識

 ```json
 {
-  "bot_type": "openai",
-  "model": "glm-5.1",
-  "open_ai_api_base": "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4",
-  "open_ai_api_key": "YOUR_API_KEY"
+  "voice_to_text": "zhipu",
+  "voice_to_text_model": "glm-asr-2512"
 }
 ```
+
+| パラメータ | 説明 |
+| --- | --- |
+| `voice_to_text` | `zhipu` に設定すると Zhipu ASR が有効になります |
+| `voice_to_text_model` | 任意。デフォルトは `glm-asr-2512` |
+
+認証情報は `zhipu_ai_api_key` を自動的に再利用します。音声ファイルは 25MB 未満を推奨します。サイズが大きすぎるファイルはサーバ側で拒否される可能性があります。
+
+## ベクトル
+
+```json
+{
+  "embedding_provider": "zhipu",
+  "embedding_model": "embedding-3"
+}
+```
+
+選択可能なモデル：`embedding-3`、`embedding-2`。embedding を変更した後は `/memory rebuild-index` コマンドを実行してインデックスを再構築する必要があります。
--- a/docs/ja/models/index.mdx
+++ b/docs/ja/models/index.mdx
@@ -1,58 +1,45 @@
 ---
 title: モデル概要
-description: CowAgentがサポートするモデルとおすすめの選択肢
+description: CowAgent がサポートするモデルベンダーと機能マトリクス
 ---

-CowAgentは国内外の主要なLLMをサポートしています。モデルインターフェースはプロジェクトの`models/`ディレクトリに実装されています。
+CowAgent は国内外の主要ベンダーの大規模言語モデルをサポートしており、モデル接続の実装はプロジェクトの `models/` ディレクトリにあります。テキスト対話に加えて、一部のベンダーは画像理解、画像生成、音声認識、音声合成、ベクトルなどの機能も提供しており、Agent フローの中で必要に応じて呼び出すことができます。

 <Note>
-  Agent モードでは、品質とコストのバランスから以下のモデルをおすすめします: deepseek-v4-flash、MiniMax-M2.7、claude-sonnet-4-6、gemini-3.1-pro-preview、glm-5.1、qwen3.6-plus、kimi-k2.6、ernie-5.1
+  Agent モードでは、効果とコストのバランスを考慮して以下のモデルの利用を推奨します：deepseek-v4-flash、MiniMax-M2.7、claude-sonnet-4-6、gemini-3.5-flash、glm-5.1、qwen3.6-plus、kimi-k2.6、ernie-5.1。
+
+  同時に [LinkAI](https://link-ai.tech) プラットフォームの API もサポートしており、1 つの Key で複数ベンダーを柔軟に切り替えられ、ナレッジベース、ワークフロー、プラグインなどの機能も付属しています。
 </Note>

-## 設定

-選択したモデルに応じて、`config.json`にモデル名とAPI Keyを設定してください。各モデルは`bot_type`を`openai`に設定し、`open_ai_api_base`と`open_ai_api_key`を設定することで、OpenAI互換アクセスもサポートしています。
+## モデル機能の全体像

-また、[LinkAI](https://link-ai.tech)プラットフォームインターフェースを使用すると、ナレッジベース、ワークフロー、その他のAgent機能をサポートしながら、複数のモデルを柔軟に切り替えることができます。
+各ベンダーが提供する機能の一覧です。「テキスト」はメインの対話モデルを指し、その他の列はそのベンダーが対応する Agent 機能を担えるかを示します。

-## サポートモデル
-
-<CardGroup cols={2}>
-  <Card title="DeepSeek" href="/ja/models/deepseek">
-    deepseek-v4-flash、deepseek-v4-pro など
-  </Card>
-  <Card title="Baidu Qianfan / ERNIE" href="/ja/models/qianfan">
-    ernie-5.1、ernie-5.0、ernie-4.5-turbo-128k など
-  </Card>
-  <Card title="MiniMax" href="/ja/models/minimax">
-    MiniMax-M2.7およびその他のシリーズモデル
-  </Card>
-  <Card title="Claude" href="/ja/models/claude">
-    claude-sonnet-4-6など
-  </Card>
-  <Card title="Gemini" href="/ja/models/gemini">
-    gemini-3.1-pro-previewなど
-  </Card>
-  <Card title="OpenAI" href="/ja/models/openai">
-    gpt-5.4、gpt-4.1、oシリーズなど
-  </Card>
-  <Card title="GLM (智谱AI)" href="/ja/models/glm">
-    glm-5.1、glm-5-turbo、glm-5およびその他のシリーズモデル
-  </Card>
-  <Card title="Qwen (通义千问)" href="/ja/models/qwen">
-    qwen3.6-plus、qwen3-maxなど
-  </Card>
-  <Card title="Doubao (ByteDance)" href="/ja/models/doubao">
-    doubao-seedシリーズモデル
-  </Card>
-  <Card title="Kimi" href="/ja/models/kimi">
-    kimi-k2.6、kimi-k2.5、kimi-k2など
-  </Card>
-  <Card title="LinkAI" href="/ja/models/linkai">
-    統合マルチモデルインターフェース + ナレッジベース
-  </Card>
-</CardGroup>
+| ベンダー | 代表モデル | テキスト | 画像理解 | 画像生成 | 音声認識 | 音声合成 | ベクトル |
+| --- | --- | :-: | :-: | :-: | :-: | :-: | :-: |
+| [DeepSeek](/models/deepseek) | deepseek-v4-flash / pro | ✅ | | | | | |
+| [MiniMax](/models/minimax) | MiniMax-M2.7 | ✅ | ✅ | ✅ | | ✅ | |
+| [Claude](/models/claude) | claude-opus-4-8 | ✅ | ✅ | | | | |
+| [Gemini](/models/gemini) | gemini-3.5-flash | ✅ | ✅ | ✅ | | | |
+| [OpenAI](/models/openai) | gpt-5.5、o シリーズ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
+| [Zhipu GLM](/models/glm) | glm-5.1、glm-5v-turbo | ✅ | ✅ | | ✅ | | ✅ |
+| [Tongyi Qianwen](/models/qwen) | qwen3.7-max | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
+| [Doubao](/models/doubao) | doubao-seed-2.0 シリーズ | ✅ | ✅ | ✅ | | | ✅ |
+| [Kimi](/models/kimi) | kimi-k2.6 | ✅ | ✅ | | | | |
+| [Baidu Qianfan](/models/qianfan) | ernie-5.1 | ✅ | ✅ | | | | |
+| [LinkAI](/models/linkai) | 複数ベンダー 100+ モデルを統一接続 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
+| [カスタム](/models/custom) | ローカルモデル / サードパーティプロキシ | ✅ | | | | | |

 <Tip>
-  モデル名の完全なリストについては、プロジェクトの[`common/const.py`](https://github.com/zhayujie/CowAgent/blob/master/common/const.py)ファイルを参照してください。
+  Web コンソール上では各機能（ビジョン / 画像 / 音声認識 / 音声合成 / ベクトル / Web 検索）ごとに独立してベンダーとモデルを設定でき、互いに強制的に紐付けされません。
 </Tip>
+
+
+## 設定方法
+
+**方法 1（推奨）:** [Web コンソール](/channels/web) からオンラインでモデルや各機能を管理でき、設定ファイルを手動で編集する必要はありません：
+
+<img width="900" src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260521212527.png" />
+
+**方法 2:** `config.json` を手動で編集し、選択したモデルに応じてモデル名と API Key を設定します。各モデルは OpenAI 互換方式での接続もサポートしており、`bot_type` を `openai` に設定し、`open_ai_api_base` と `open_ai_api_key` を設定すれば利用できます。
--- a/docs/ja/models/kimi.mdx
+++ b/docs/ja/models/kimi.mdx
@@ -1,8 +1,16 @@
 ---
-title: Kimi (Moonshot)
-description: Kimi (Moonshot) モデルの設定
+title: Kimi
+description: Kimi（Moonshot）モデル設定（テキスト対話 + 画像理解）
 ---

+Kimi は Moonshot が提供するモデルで、テキスト対話と画像理解をサポートします。`kimi-k2.x` シリーズはネイティブにビジョンをサポートしています。
+
+<Tip>
+  Web コンソールの「モデル管理」ページから、以下のすべての機能をワンストップで設定でき、設定ファイルを手動で編集する必要はありません。
+</Tip>
+
+## テキスト対話
+
 ```json
 {
  "model": "kimi-k2.6",
@@ -12,16 +20,22 @@ description: Kimi (Moonshot) モデルの設定

 | パラメータ | 説明 |
 | --- | --- |
-| `model` | `kimi-k2.6`、`kimi-k2.5`、`kimi-k2`、`moonshot-v1-8k`、`moonshot-v1-32k`、`moonshot-v1-128k`から選択可能 |
-| `moonshot_api_key` | [Moonshot Console](https://platform.moonshot.cn/console/api-keys)で作成 |
+| `model` | `kimi-k2.6`、`kimi-k2.5`、`kimi-k2`、`moonshot-v1-8k`、`moonshot-v1-32k`、`moonshot-v1-128k` を指定可能 |
+| `moonshot_api_key` | [Moonshot コンソール](https://platform.moonshot.cn/console/api-keys) で作成 |
+| `moonshot_base_url` | 任意。デフォルトは `https://api.moonshot.cn/v1` |

-OpenAI互換の設定もサポートしています:
+## 画像理解
+
+`moonshot_api_key` を設定すると、Agent の Vision ツールは自動的に `kimi-k2.6` を使用して画像を認識します。追加設定は不要です。
+
+Vision モデルを手動で指定したい場合：

 ```json
 {
-  "bot_type": "openai",
-  "model": "kimi-k2.6",
-  "open_ai_api_base": "https://api.moonshot.cn/v1",
-  "open_ai_api_key": "YOUR_API_KEY"
+  "tools": {
+    "vision": {
+      "model": "kimi-k2.6"
+    }
+  }
 }
 ```
--- a/docs/ja/models/linkai.mdx
+++ b/docs/ja/models/linkai.mdx
@@ -1,9 +1,15 @@
 ---
 title: LinkAI
-description: LinkAIプラットフォームで複数モデルに統合アクセス
+description: LinkAI プラットフォーム経由でテキスト、ビジョン、画像、音声、ベクトル機能を統一接続
 ---

-[LinkAI](https://link-ai.tech)プラットフォームでは、OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek、MiniMax、Qwen、Kimiなどのモデルを柔軟に切り替えることができ、ナレッジベース、ワークフロー、プラグイン、その他のAgent機能をサポートしています。
+1 つの `linkai_api_key` で、OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek、MiniMax、Qwen、Kimi、Doubao など主要ベンダーのすべての機能にアクセスできます。
+
+<Tip>
+  Web コンソールの「モデル管理」ページから、以下のすべての機能をワンストップで設定でき、設定ファイルを手動で編集する必要はありません。
+</Tip>
+
+## テキスト対話

 ```json
 {
@@ -14,8 +20,84 @@ description: LinkAIプラットフォームで複数モデルに統合アクセ

 | パラメータ | 説明 |
 | --- | --- |
-| `use_linkai` | `true`に設定してLinkAIインターフェースを有効化 |
-| `linkai_api_key` | [LinkAI Console](https://link-ai.tech/console/interface)で作成 |
-| `model` | 空のままにするとAgentのデフォルトモデルを使用。プラットフォーム上で柔軟に切り替え可能。[モデル一覧](https://link-ai.tech/console/models)のすべてのモデルをサポート |
+| `use_linkai` | `true` に設定すると有効になります |
+| `linkai_api_key` | [コンソール](https://link-ai.tech/console/interface) で作成 |
+| `model` | [モデル一覧](https://link-ai.tech/console/models) の任意のコードを指定可能 |

-詳細は[APIドキュメント](https://docs.link-ai.tech/platform/api)を参照してください。
+詳細は [モデルサービス](https://link-ai.tech/console/models) を参照してください。
+
+## 画像理解
+
+設定が完了すると、Agent の Vision ツールは自動的にゲートウェイ上のマルチモーダルモデルを呼び出します。追加設定は不要です。Vision モデルを手動で指定したい場合：
+
+```json
+{
+  "tools": {
+    "vision": {
+      "model": "gpt-5.4-mini"
+    }
+  }
+}
+```
+
+選択可能なモデル：`gpt-4.1-mini`、`gpt-5.4-mini`、`qwen3.6-plus`、`doubao-seed-2-0-pro-260215`、`kimi-k2.6`、`claude-sonnet-4-6`、`gemini-3.1-flash-lite-preview` など。
+
+## 画像生成
+
+```json
+{
+  "skills": {
+    "image-generation": {
+      "model": "gpt-image-2"
+    }
+  }
+}
+```
+
+| モデル ID | エイリアス |
+| --- | --- |
+| `gpt-image-2` | OpenAI |
+| `gemini-3.1-flash-image-preview` | Nano Banana 2 |
+| `gemini-3-pro-image-preview` | Nano Banana Pro |
+| `seedream-5.0-lite` | ByteDance Doubao Seedream |
+
+## 音声認識
+
+```json
+{
+  "voice_to_text": "linkai"
+}
+```
+
+ASR は固定で Whisper を使用します。認証情報は `linkai_api_key` を自動的に再利用します。
+
+## 音声合成
+
+音声合成ゲートウェイは複数の TTS エンジンをサポートしており、`text_to_voice_model` でエンジンを選択し、音色はエンジンに応じて切り替わります。
+
+```json
+{
+  "text_to_voice": "linkai",
+  "text_to_voice_model": "doubao",
+  "tts_voice_id": "BV001_streaming"
+}
+```
+
+| `text_to_voice_model` | エンジンの説明 |
+| --- | --- |
+| `tts-1` | OpenAI · 多言語汎用（音色 `alloy` / `nova` / `echo` など） |
+| `doubao` | ByteDance Doubao · 中国語の音色が豊富 |
+| `baidu` | Baidu · 中国語のアナウンサー音色 |
+
+エンジンによって対応する音色が異なるため、Web コンソールの「モデル管理 → 音声合成」から視覚的に選択することをおすすめします。
+
+## ベクトル
+
+```json
+{
+  "embedding_provider": "linkai",
+  "embedding_model": "text-embedding-3-small"
+}
+```
+
+デフォルトモデルは `text-embedding-3-small`（OpenAI 互換）です。embedding を変更した後は `/memory rebuild-index` コマンドを実行してインデックスを再構築する必要があります。
--- a/docs/ja/models/mimo.mdx
+++ b/docs/ja/models/mimo.mdx
@@ -0,0 +1,135 @@
+---
+title: Xiaomi MiMo
+description: Xiaomi MiMo モデル設定（テキスト対話 + 画像理解 + 音声合成）
+---
+
+Xiaomi MiMo はネイティブ全モーダル大規模言語モデルです。1 つの `mimo_api_key` でテキスト対話、画像理解、音声合成を同時に有効化できます。
+
+<Tip>
+  Web コンソールの「モデル管理」ページから、以下のすべての機能をワンストップで設定でき、設定ファイルを手動で編集する必要はありません。
+</Tip>
+
+## テキスト対話
+
+```json
+{
+  "model": "mimo-v2.5-pro",
+  "mimo_api_key": "YOUR_API_KEY",
+  "mimo_api_base": "https://api.xiaomimimo.com/v1"
+}
+```
+
+| パラメータ | 説明 |
+| --- | --- |
+| `model` | 推奨は `mimo-v2.5-pro`。`mimo-v2.5` も使用可能 |
+| `mimo_api_key` | [MiMo Open Platform](https://platform.xiaomimimo.com/console/api-keys) で作成 |
+| `mimo_api_base` | 任意。デフォルトは `https://api.xiaomimimo.com/v1` |
+
+### モデル選択
+
+| モデル | ユースケース |
+| --- | --- |
+| `mimo-v2.5-pro` | フラッグシップ。ネイティブ全モーダル + Agent 能力、最大 100 万トークンのコンテキスト |
+| `mimo-v2.5` | 汎用版。ネイティブ全モーダル（テキスト / 画像 / 動画 / 音声） |
+
+## 思考モード
+
+MiMo V2.5 シリーズはデフォルトで「思考モード」が有効です。最終回答の前に `reasoning_content`（思考過程）を出力することで、複雑なタスクのパフォーマンスを高めます。
+
+表示の有無はグローバル設定 `enable_thinking` で切り替え可能です（Web コンソールの設定ページからも変更できます）：
+
+```json
+{
+  "enable_thinking": true
+}
+```
+
+## 画像理解
+
+`mimo_api_key` を設定すると、Agent の Vision ツールは自動的に MiMo のビジョンモデルを利用します：
+
+- メインモデル自体がマルチモーダル（`mimo-v2.5-pro` / `mimo-v2.5`）の場合は、画像はメインモデルが直接処理し、追加設定は不要です。
+- メインモデルが他社製の場合、Vision ツールは順序に従い `mimo-v2.5-pro` にフォールバックします。
+
+特定の Vision モデルを強制したい場合は、設定ファイルで明示的に指定してください：
+
+```json
+{
+  "tools": {
+    "vision": {
+      "provider": "mimo",
+      "model": "mimo-v2.5-pro"
+    }
+  }
+}
+```
+
+## 音声合成
+
+```json
+{
+  "text_to_voice": "mimo",
+  "text_to_voice_model": "mimo-v2.5-tts",
+  "tts_voice_id": "冰糖"
+}
+```
+
+| パラメータ | 説明 |
+| --- | --- |
+| `text_to_voice_model` | 現在は `mimo-v2.5-tts` のみ対応（プリセット音色 + 歌唱モード） |
+| `tts_voice_id` | プリセット音色名（中国語の音色は中国語名がそのまま ID） |
+
+### プリセット音色
+
+| 音色 ID | 説明 |
+| --- | --- |
+| `冰糖` | 中国語 · 女声（デフォルト） |
+| `茉莉` | 中国語 · 女声 |
+| `苏打` | 中国語 · 男声 |
+| `白桦` | 中国語 · 男声 |
+| `Mia` | 英語 · 女声 |
+| `Chloe` | 英語 · 女声 |
+| `Milo` | 英語 · 男声 |
+| `Dean` | 英語 · 男声 |
+
+Web コンソールの「モデル管理 → 音声合成」のドロップダウンから視覚的に選択することもできます。
+
+### スタイル制御
+
+MiMo TTS は合成テキスト内に **音声タグ** を埋め込むことで、感情、語調、方言、キャラクター、さらには歌唱まで制御できます。タグは **最終的に音声合成されるテキスト（つまり Agent の返信内容）** に含める必要があり、全体スタイルのタグは先頭に置きます：
+
+```
+(スタイル)合成するテキスト
+```
+
+半角 `()`、全角 `（）`、`[]` の 3 種類の括弧に対応。スタイル記述は中国語・英語のどちらでも OK で、最も的確に表現できる言語を選んでください。代表的なスタイル例：
+
+| 種類 | サンプルタグ |
+| --- | --- |
+| 基本感情 | `happy` `sad` `angry` `fear` `surprised` `excited` `aggrieved` `calm` `indifferent` |
+| 複合感情 | `wistful` `relieved` `helpless` `guilty` `at ease` `uneasy` `touched` |
+| 全体トーン | `gentle` `aloof` `lively` `serious` `languid` `playful` `deep` `sharp` `cutting` |
+| 声質 | `magnetic` `mellow` `bright` `ethereal` `childlike` `aged` `sweet` `husky` |
+| キャラクター調 | `squeaky` `mature lady` `young boy` `uncle` `Taiwanese accent` |
+| 方言 | `Northeastern` `Sichuan` `Henan` `Cantonese` |
+| ロールプレイ | `Sun Wukong` `Lin Daiyu` |
+| 歌唱 | `sing` / `singing` |
+
+例：
+
+- `(magnetic)夜が深まり、街はまだ呼吸している。`
+- `(gentle)深呼吸して。きっと大丈夫。`
+- `(serious)これがシステム再起動前の最後の警告です。`
+- `(singing)Twinkle, twinkle, little star, how I wonder what you are…`
+
+テキストの任意の位置に細かい音声タグを挿入して、呼吸、笑い声、間などを制御することもできます。例：
+
+```
+(nervous, deep breath) ふぅ……落ち着いて、落ち着いて。(faster pace) 自己紹介は五十回練習したから大丈夫。
+```
+
+タグの完全な一覧は [MiMo 音声合成ドキュメント](https://platform.xiaomimimo.com/docs/zh-CN/usage-guide/speech-synthesis-v2.5) を参照してください。
+
+<Tip>
+  CowAgent は TTS 呼び出し時、Agent の返信原文（`(...)` タグを含む）をそのまま MiMo に送信します。ペルソナ / システムプロンプトで「返信の冒頭に `(スタイル)` タグを付けて口調を指定する」よう指示すれば、IM チャネル（WeChat / Feishu / DingTalk / WeCom）の音声返信に感情・方言・歌唱などの効果を付与できます。
+</Tip>
--- a/docs/ja/models/minimax.mdx
+++ b/docs/ja/models/minimax.mdx
@@ -1,8 +1,16 @@
 ---
 title: MiniMax
-description: MiniMaxモデルの設定
+description: MiniMax モデル設定（テキスト / 画像理解 / 画像生成 / 音声合成）
 ---

+MiniMax はテキスト対話、画像理解、画像生成、音声合成をサポートしており、1 つの `minimax_api_key` ですべての機能を有効化できます。
+
+<Tip>
+  Web コンソールの「モデル管理」ページから、以下のすべての機能をワンストップで設定でき、設定ファイルを手動で編集する必要はありません。
+</Tip>
+
+## テキスト対話
+
 ```json
 {
  "model": "MiniMax-M2.7",
@@ -12,16 +20,52 @@ description: MiniMaxモデルの設定

 | パラメータ | 説明 |
 | --- | --- |
-| `model` | `MiniMax-M2.7`、`MiniMax-M2.5`、`MiniMax-M2.1`、`MiniMax-M2.1-lightning`、`MiniMax-M2`などから選択可能 |
-| `minimax_api_key` | [MiniMax Console](https://platform.minimaxi.com/user-center/basic-information/interface-key)で作成 |
+| `model` | `MiniMax-M2.7`、`MiniMax-M2.7-highspeed`、`MiniMax-M2.5`、`MiniMax-M2.1`、`MiniMax-M2.1-lightning`、`MiniMax-M2` などを指定可能 |
+| `minimax_api_key` | [MiniMax コンソール](https://platform.minimaxi.com/user-center/basic-information/interface-key) で作成 |

-OpenAI互換の設定もサポートしています:
+## 画像理解
+
+MiniMax の M2.x シリーズの chat モデル自体はビジョンに対応していないため、ビジョン呼び出しは `MiniMax-Text-01` に統一的にルーティングされます。`minimax_api_key` を設定すると、Agent の Vision ツールは自動的にこのモデルを使用するため、設定ファイルで明示的に指定する必要はありません。
+
+## 画像生成

 ```json
 {
-  "bot_type": "openai",
-  "model": "MiniMax-M2.7",
-  "open_ai_api_base": "https://api.minimaxi.com/v1",
-  "open_ai_api_key": "YOUR_API_KEY"
+  "skills": {
+    "image-generation": {
+      "model": "image-01"
+    }
+  }
 }
 ```
+
+選択可能なモデル：`image-01`。
+
+## 音声合成
+
+```json
+{
+  "text_to_voice": "minimax",
+  "text_to_voice_model": "speech-2.8-hd",
+  "tts_voice_id": "female-shaonv"
+}
+```
+
+| パラメータ | 説明 |
+| --- | --- |
+| `text_to_voice_model` | `speech-2.8-hd`（感情表現、自然な聴感）、`speech-2.8-turbo`（高速）、`speech-2.6-hd`、`speech-2.6-turbo` |
+| `tts_voice_id` | 音色 ID。中国語 / 広東語 / 英語 / 日本語 / 韓国語をサポートし、合計 70 種類以上 |
+
+よく使われる音色の例：
+
+| 音色 ID | 説明 |
+| --- | --- |
+| `female-shaonv` | 中国語 · 少女（女性） |
+| `female-yujie` | 中国語 · お姉さま（女性） |
+| `female-tianmei` | 中国語 · 甘い女性（女性） |
+| `male-qn-jingying` | 中国語 · エリート青年（男性） |
+| `male-qn-badao` | 中国語 · 強気な青年（男性） |
+| `Cantonese_GentleLady` | 広東語 · 優しい女声 |
+| `English_Graceful_Lady` | 英語 · Graceful Lady |
+
+完全な音色リスト（中国語 / 広東語 / 英語 / 日本語 / 韓国語の合計 70 種類以上）は [システム音色一覧](https://platform.minimaxi.com/docs/faq/system-voice-id) を参照してください。Web コンソールの「モデル管理 → 音声合成」のドロップダウンから視覚的に選択することもできます。
--- a/docs/ja/models/openai.mdx
+++ b/docs/ja/models/openai.mdx
@@ -1,11 +1,20 @@
 ---
 title: OpenAI
-description: OpenAIモデルの設定
+description: OpenAI モデル設定（テキスト / ビジョン / 画像 / 音声 / ベクトル）
 ---

+OpenAI は最も広範な機能をカバーするベンダーで、テキスト対話、画像理解、画像生成、音声認識（ASR）、音声合成（TTS）、ベクトル（Embedding）の各機能を同時に担えます。1 つの `open_ai_api_key` で Agent はすべての機能を利用できます。
+
+<Tip>
+  Web コンソールの「モデル管理」ページから、以下のすべての機能をワンストップで設定でき、設定ファイルを手動で編集する必要はありません。
+</Tip>
+
+
+## テキスト対話
+
 ```json
 {
-  "model": "gpt-5.4",
+  "model": "gpt-5.5",
  "open_ai_api_key": "YOUR_API_KEY",
  "open_ai_api_base": "https://api.openai.com/v1"
 }
@@ -13,7 +22,82 @@ description: OpenAIモデルの設定

 | パラメータ | 説明 |
 | --- | --- |
-| `model` | OpenAI APIの[modelパラメータ](https://platform.openai.com/docs/models)に対応。oシリーズ、gpt-5.4、gpt-5シリーズ、gpt-4.1などをサポート。Agentモードでは`gpt-5.4`を推奨 |
-| `open_ai_api_key` | [OpenAI Platform](https://platform.openai.com/api-keys)で作成 |
-| `open_ai_api_base` | 任意。サードパーティプロキシを使用する場合に変更 |
-| `bot_type` | 公式OpenAIモデルでは不要。Claudeなど非OpenAIモデルをプロキシ経由で使用する場合は`openai`に設定 |
+| `model` | OpenAI API の [model パラメータ](https://platform.openai.com/docs/models) と同じです。`gpt-5.5`、`gpt-5.4`、`gpt-5.4-mini`、`gpt-5.4-nano`、`gpt-5` シリーズ、`gpt-4.1`、o シリーズなどをサポート。Agent モードのデフォルトは `gpt-5.5`、コストパフォーマンスを重視する場合は `gpt-5.4` に変更可能 |
+| `open_ai_api_key` | [OpenAI プラットフォーム](https://platform.openai.com/api-keys) で作成 |
+| `open_ai_api_base` | 任意。サードパーティのプロキシに接続するために変更可能 |
+| `bot_type` | OpenAI 公式モデルを使用する場合は不要。互換プロトコルでベンダーモデルに接続する場合は `openai` に設定 |
+
+## 画像理解
+
+`gpt-5.5`、`gpt-5.4`、`gpt-4o`、`gpt-4.1` などの OpenAI モデルはネイティブにビジョンをサポートしています。`open_ai_api_key` を設定すると、Agent の Vision ツールは自動的にメインモデルを使用して画像を認識します。メインモデルがビジョンに対応していない場合や明示的に指定したい場合は、設定ファイルで指定できます：
+
+```json
+{
+  "tools": {
+    "vision": {
+      "model": "gpt-5.4-mini"
+    }
+  }
+}
+```
+
+サポートする Vision モデル：`gpt-5.5`、`gpt-5.4`、`gpt-5.4-mini`、`gpt-5.4-nano`、`gpt-5`、`gpt-4.1`、`gpt-4.1-mini`、`gpt-4o`。
+
+## 画像生成
+
+設定ファイルで画像生成モデルを指定すると、Agent が画像生成スキルを呼び出す際に自動的に OpenAI にルーティングされます：
+
+```json
+{
+  "skills": {
+    "image-generation": {
+      "model": "gpt-image-2"
+    }
+  }
+}
+```
+
+サポートする画像生成モデル：`gpt-image-2`、`gpt-image-1`。
+
+## 音声認識
+
+```json
+{
+  "voice_to_text": "openai",
+  "voice_to_text_model": "gpt-4o-mini-transcribe"
+}
+```
+
+| パラメータ | 説明 |
+| --- | --- |
+| `voice_to_text` | `openai` に設定すると OpenAI 音声認識が有効になります |
+| `voice_to_text_model` | 任意。デフォルトは `gpt-4o-mini-transcribe`。`gpt-4o-transcribe`、`whisper-1` も指定可能 |
+
+認証情報は `open_ai_api_key` を自動的に再利用します。
+
+## 音声合成
+
+```json
+{
+  "text_to_voice": "openai",
+  "text_to_voice_model": "tts-1",
+  "tts_voice_id": "alloy"
+}
+```
+
+| パラメータ | 説明 |
+| --- | --- |
+| `text_to_voice_model` | `tts-1`、`tts-1-hd`、`gpt-4o-mini-tts` |
+| `tts_voice_id` | 音色：`alloy`、`echo`、`fable`、`onyx`、`nova`、`shimmer`、`ash`、`ballad`、`coral`、`sage`、`verse` |
+
+## ベクトル
+
+```json
+{
+  "embedding_provider": "openai",
+  "embedding_model": "text-embedding-3-small"
+}
+```
+
+選択可能なモデル：`text-embedding-3-small`、`text-embedding-3-large`、`text-embedding-ada-002`。embedding を変更した後は `/memory rebuild-index` コマンドを実行してインデックスを再構築する必要があります。
+
--- a/docs/ja/models/qianfan.mdx
+++ b/docs/ja/models/qianfan.mdx
@@ -40,7 +40,7 @@ description: Baidu Qianfan ERNIE モデル設定

 ```json
 {
-  "tool": {
+  "tools": {
    "vision": {
      "model": "ernie-4.5-turbo-vl"
    }
--- a/docs/ja/models/qwen.mdx
+++ b/docs/ja/models/qwen.mdx
@@ -1,8 +1,16 @@
 ---
-title: Qwen (通義千問)
-description: 通義千問モデルの設定
+title: Tongyi Qianwen Qwen
+description: Tongyi Qianwen モデル設定（テキスト / 画像理解 / 画像生成 / 音声認識 / 音声合成 / ベクトル）
 ---

+Tongyi Qianwen（DashScope / Bailian）は国内で最も広範な機能をカバーするベンダーの 1 つで、テキスト、画像理解、画像生成、音声認識、音声合成、ベクトルの各機能を 1 つの `dashscope_api_key` で有効化できます。
+
+<Tip>
+  Web コンソールの「モデル管理」ページから、以下のすべての機能をワンストップで設定でき、設定ファイルを手動で編集する必要はありません。
+</Tip>
+
+## テキスト対話
+
 ```json
 {
  "model": "qwen3.6-plus",
@@ -12,16 +20,93 @@ description: 通義千問モデルの設定

 | パラメータ | 説明 |
 | --- | --- |
-| `model` | `qwen3.6-plus`、`qwen3.5-plus`、`qwen3-max`、`qwen-max`、`qwen-plus`、`qwen-turbo`、`qwq-plus`などから選択可能 |
-| `dashscope_api_key` | [百炼 Console](https://bailian.console.aliyun.com/?tab=model#/api-key)で作成。[公式ドキュメント](https://bailian.console.aliyun.com/?tab=api#/api)を参照 |
+| `model` | `qwen3.6-plus`、`qwen3.7-max`、`qwen3.5-plus`、`qwen3-max`、`qwen-max`、`qwen-plus`、`qwen-turbo`、`qwq-plus` などを指定可能 |
+| `dashscope_api_key` | [Bailian コンソール](https://bailian.console.aliyun.com/?tab=model#/api-key) で作成。詳細は [公式ドキュメント](https://bailian.console.aliyun.com/?tab=api#/api) を参照 |

-OpenAI互換の設定もサポートしています:
+## 画像理解
+
+`dashscope_api_key` を設定すると、Agent の Vision ツールは自動的に Qwen のビジョンモデルを呼び出して画像を認識します。`qwen3-max` / `qwen3.5-plus` / `qwen3.6-plus` などのモデルはそのままマルチモーダルです。メインモデルがテキスト専用（`qwen-turbo` など）の場合は、自動的に `qwen-vl-max` にフォールバックします。
+
+Vision モデルを手動で指定したい場合：

 ```json
 {
-  "bot_type": "openai",
-  "model": "qwen3.6-plus",
-  "open_ai_api_base": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
-  "open_ai_api_key": "YOUR_API_KEY"
+  "tools": {
+    "vision": {
+      "model": "qwen3.6-plus"
+    }
+  }
 }
 ```
+
+サポートするモデル：`qwen3.6-plus`、`qwen3.5-plus`、`qwen3-max`。
+
+## 画像生成
+
+```json
+{
+  "skills": {
+    "image-generation": {
+      "model": "qwen-image-2.0"
+    }
+  }
+}
+```
+
+選択可能なモデル：`qwen-image-2.0`、`qwen-image-2.0-pro`。
+
+## 音声認識
+
+```json
+{
+  "voice_to_text": "dashscope",
+  "voice_to_text_model": "qwen3-asr-flash"
+}
+```
+
+| パラメータ | 説明 |
+| --- | --- |
+| `voice_to_text` | `dashscope` に設定すると Tongyi Qianwen ASR が有効になります |
+| `voice_to_text_model` | 任意。デフォルトは `qwen3-asr-flash` |
+
+認証情報は `dashscope_api_key` を自動的に再利用します。1 ファイルあたり 10MB 未満、長さ 300 秒以内を推奨します。
+
+## 音声合成
+
+```json
+{
+  "text_to_voice": "dashscope",
+  "text_to_voice_model": "qwen3-tts-flash",
+  "tts_voice_id": "Cherry"
+}
+```
+
+| パラメータ | 説明 |
+| --- | --- |
+| `text_to_voice_model` | 任意。デフォルトは `qwen3-tts-flash`。普通話、方言、主要な外国語をカバー |
+| `tts_voice_id` | 音色 ID。下記のよく使われる一覧を参照 |
+
+よく使われる音色の例：
+
+| 音色 ID | 説明 |
+| --- | --- |
+| `Cherry` | 芊悦 · 明るい女声 |
+| `Serena` | 苏瑶 · 優しい女声 |
+| `Ethan` | 晨煦 · 明るい男声 |
+| `Chelsie` | 千雪 · 二次元少女 |
+| `Dylan` | 北京語 · 晓东 |
+| `Rocky` | 広東語 · 阿强 |
+| `Sunny` | 四川語 · 晴儿 |
+
+完全な音色（普通話 / 各地の方言 / バイリンガルなど）は、Web コンソールの「モデル管理 → 音声合成」のドロップダウンから視覚的に選択できます。
+
+## ベクトル
+
+```json
+{
+  "embedding_provider": "dashscope",
+  "embedding_model": "text-embedding-v4"
+}
+```
+
+デフォルトモデルは `text-embedding-v4` です。embedding を変更した後は `/memory rebuild-index` コマンドを実行してインデックスを再構築する必要があります。
--- a/docs/ja/releases/overview.mdx
+++ b/docs/ja/releases/overview.mdx
@@ -1,27 +1,32 @@
 ---
 title: 変更履歴
-description: CowAgent バージョン履歴
+description: CowAgent バージョン更新履歴
 ---

 | バージョン | 日付 | 説明 |
 | --- | --- | --- |
-| [2.0.7](/ja/releases/v2.0.7) | 2026.04.22 | 画像生成スキル（6プロバイダー自動ルーティング）、新モデル（Kimi K2.6、Claude Opus 4.7、GLM 5.1）、ナレッジベースと Web コンソールの改善 |
-| [2.0.6](/ja/releases/v2.0.6) | 2026.04.14 | 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 |
-| [2.0.5](/ja/releases/v2.0.5) | 2026.04.01 | Cow CLI、Skill Hub オープンソース、ブラウザツール、企業微信スキャン作成、その他改善 |
-| [2.0.4](/ja/releases/v2.0.4) | 2026.03.22 | 個人WeChatチャネル追加、新モデルサポート、日本語ドキュメント、スクリプトリファクタリングおよび複数修正 |
-| [2.0.2](/ja/releases/v2.0.2) | 2026.02.27 | Web Console アップグレード、マルチチャネル同時実行、セッション永続化 |
-| [2.0.1](/en/releases/v2.0.1) | 2026.02.27 | 組み込み Web Search ツール、スマートコンテキスト管理、複数の修正 |
-| [2.0.0](/en/releases/v2.0.0) | 2026.02.03 | AI スーパーアシスタントへの全面アップグレード |
-| 1.7.6 | 2025.05.23 | Web Channel 最適化、AgentMesh プラグイン |
+| [2.0.9](/ja/releases/v2.0.9) | 2026.05.22 | モデル管理機能の追加、MCP プロトコル対応、ブラウザログイン状態の永続化、新モデル追加（gpt-5.5、gemini-3.5-flash、qwen3.7-max など）、デプロイ・セキュリティ強化 |
+| [2.0.8](/ja/releases/v2.0.8) | 2026.05.06 | Feishu チャネル全面アップグレード（音声、ストリーミング出力と Markdown、QR コードによるワンクリック接続）、DeepSeek V4 と百度モデルの追加、スケジュールタスクツールの強化 |
+| [2.0.7](/ja/releases/v2.0.7) | 2026.04.22 | 画像生成スキル（6 プロバイダー自動ルーティング）、新モデル対応（Kimi K2.6、Claude Opus 4.7、GLM 5.1）、ナレッジベース強化、Web コンソール最適化 |
+| [2.0.6](/ja/releases/v2.0.6) | 2026.04.14 | プロジェクト名変更、ナレッジベースシステム、Deep Dream 記憶蒸留、コンテキストの賢い圧縮、Web コンソールのマルチセッションおよび複数の最適化 |
+| [2.0.5](/ja/releases/v2.0.5) | 2026.04.01 | Cow CLI、Skill Hub オープンソース化、ブラウザツール、WeCom QR コード作成、複数の最適化と修正 |
+| [2.0.4](/ja/releases/v2.0.4) | 2026.03.22 | 個人 WeChat チャネル追加、新モデル対応、日本語ドキュメント、スクリプトリファクタリングおよび複数の修正 |
+| [2.0.3](/ja/releases/v2.0.3) | 2026.03.18 | WeCom スマートボットおよび QQ チャネル追加、Coding Plan 対応、複数モデル追加、Web 側のファイル処理、メモリシステムアップグレード |
+| [2.0.2](/ja/releases/v2.0.2) | 2026.02.27 | Web コンソールアップグレード、マルチチャネル同時実行、セッション永続化 |
+| [2.0.1](/ja/releases/v2.0.1) | 2026.02.13 | Web Search ツール組み込み、スマートコンテキスト管理、複数の修正 |
+| [2.0.0](/ja/releases/v2.0.0) | 2026.02.03 | スーパー Agent アシスタントへの全面アップグレード |
+| 1.7.6 | 2025.05.23 | Web Channel 最適化、AgentMesh マルチエージェントプラグイン |
 | 1.7.5 | 2025.04.11 | DeepSeek モデル |
 | 1.7.4 | 2024.12.13 | Gemini 2.0 モデル、Web Channel |
-| 1.7.3 | 2024.10.31 | 安定性の改善、データベース機能 |
+| 1.7.3 | 2024.10.31 | 安定性向上、データベース機能 |
 | 1.7.2 | 2024.09.26 | ワンクリックインストールスクリプト、o1 モデル |
 | 1.7.0 | 2024.08.02 | 讯飞 4.0 モデル、ナレッジベース参照 |
-| 1.6.9 | 2024.07.19 | gpt-4o-mini、阿里音声認識 |
+| 1.6.9 | 2024.07.19 | gpt-4o-mini、アリババ音声認識 |
 | 1.6.8 | 2024.07.05 | Claude 3.5、Gemini 1.5 Pro |
-| 1.6.0 | 2024.04.26 | Kimi 統合、gpt-4-turbo アップグレード |
+| 1.6.0 | 2024.04.26 | Kimi 接続、gpt-4-turbo アップグレード |
+| 1.5.8 | 2024.03.26 | GLM-4、Claude-3、edge-tts |
+| 1.5.2 | 2023.11.10 | Feishu チャネル、画像認識対話 |
 | 1.5.0 | 2023.11.10 | gpt-4-turbo、dall-e-3、tts マルチモーダル |
-| 1.0.0 | 2022.12.12 | プロジェクト作成、初の ChatGPT 統合 |
+| 1.0.0 | 2022.12.12 | プロジェクト作成、初の ChatGPT モデル接続 |

-完全な履歴は [GitHub Releases](https://github.com/zhayujie/CowAgent/releases) をご覧ください。
+その他の過去バージョンは [GitHub Releases](https://github.com/zhayujie/CowAgent/releases) をご覧ください。
--- a/docs/ja/releases/v2.0.7.mdx
+++ b/docs/ja/releases/v2.0.7.mdx
@@ -11,7 +11,7 @@ description: CowAgent 2.0.7 - 画像生成スキル（6プロバイダー自動
 - **モデル選択不要**：API Key を設定するだけで使用可能、モデルを手動で指定する必要なし。会話で特定モデルを指名することも可能（例：「seedream で猫を描いて」）
 - **柔軟な制御**：`quality`（画質）、`size`（解像度、512/1K〜4K）、`aspect_ratio`（アスペクト比）パラメータ対応、各プロバイダーが自動的に有効な値にマッピング
 - **画像編集**：既存の画像を渡して編集・スタイル変換・複数画像融合が可能（Seedream は最大 14 枚の参照画像をサポート）
- **スキルレベル設定**：`config.json` の `skill.image-generation.model` でデフォルトモデルを固定可能
+- **スキルレベル設定**：`config.json` の `skills.image-generation.model` でデフォルトモデルを固定可能
 - **画像ライトボックス**：Web コンソールのすべての画像がクリックで拡大プレビュー対応

 ドキュメント：[画像生成スキル](https://docs.cowagent.ai/ja/skills/image-generation)
--- a/docs/ja/releases/v2.0.8.mdx
+++ b/docs/ja/releases/v2.0.8.mdx
@@ -51,7 +51,7 @@ description: CowAgent 2.0.8 - 飛書チャネル全面アップグレード（

 ## 🔧 ツールと安全性

- **Vision モデル選択**：`tool.vision.model` 設定が実際に反映されるようになり、未設定時は自動フォールバック #2792
+- **Vision モデル選択**：`tools.vision.model` 設定が実際に反映されるようになり、未設定時は自動フォールバック #2792
 - **Bash セーフティ確認**：破壊的削除の確認プロンプトをワークスペース外のパスに限定。ワークスペース内の通常操作は中断されません

 ## 🐛 その他の修正
--- a/docs/ja/releases/v2.0.9.mdx
+++ b/docs/ja/releases/v2.0.9.mdx
@@ -0,0 +1,65 @@
+---
+title: v2.0.9
+description: CowAgent 2.0.9 - モデル管理機能、MCP プロトコル対応、ブラウザログイン状態の永続化、新モデル追加とデプロイ・セキュリティ強化
+---
+
+## 🖥️ モデル管理機能の追加
+
+Web コンソールに「モデル」ページを新設。**モデルプロバイダー × モデル機能** の軸で管理し、対話、画像、音声、ベクトル、検索の各能力を一元的に設定可能になりました：
+
+- **プロバイダー単位の設定**：各プロバイダーの API Key / API Base はページ上部で一度だけ設定すれば、下部の各機能が自動で参照。再入力は不要
+- **画像モデル**：画像理解・画像生成それぞれで独立にプロバイダーとモデルを選択可能。未指定時はメインモデルに自動で追従
+- **音声モデル**：音声認識（ASR）と音声合成（TTS）を独立に設定可能。Qwen・Zhipu の ASR/TTS モデルを新たに追加
+- **ベクトルモデル**：埋め込み（Embedding）モデルを設定可能（記憶およびナレッジベース検索で利用）。OpenAI、Tongyi、Doubao、Zhipu などに対応。モデル切り替え後は `/memory rebuild-index` でインデックスをオンライン再構築してください
+- **検索機能**：ウェブ検索機能を強化、Bocha・Baidu・Zhipu など複数プロバイダーに対応。自動モードでは Agent が複数ソースの結果を統合してより深いリサーチを実行可能
+
+ドキュメント：[モデル概要](https://docs.cowagent.ai/ja/models)
+
+<img width="720" alt="20260522113305" src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/zhayujie/cowagent-assets@main/screenshots/en/web-console-models-config.png" />
+
+
+## 🧩 MCP プロトコル対応
+
+**MCP（Model Context Protocol）** プロトコルに対応。固定のツールセットから、開放的でプラグイン可能なツールエコシステムへと拡張され、MCP 互換のあらゆるサービスを Agent のツールとして直接接続できます。
+
+- ネイティブ JSON-RPC 実装、追加依存ゼロ。`stdio` と `sse` の両伝送方式に対応
+- Claude Desktop / Cursor などの主流形式の `mcpServers` 設定に互換、`~/cow/mcp.json` を優先的に読み込み
+
+ドキュメント：[MCP ツール](https://docs.cowagent.ai/ja/tools/mcp)。Thanks [@yangluxin613](https://github.com/yangluxin613) (#2801)
+
+## 🌐 ブラウザログイン状態の永続化
+
+ログインが必要なサイトや反クロウル機構のあるサイトに対して、ブラウザツールが一度のログイン状態を長期的に再利用できるようになりました。さらに自前の本物の Chrome に接続することで、フィンガープリント検出も回避可能です：
+
+- **永続化ユーザープロファイル（デフォルト）**：`~/.cow/browser_profile` をブラウザのユーザーディレクトリとしてデフォルト使用、一度ログインすれば次回以降は自動で復元
+- **CDP モード**：`tools.browser.cdp_endpoint` を設定することで実際の Chrome ブラウザを乗っ取り、完全なブラウザ権限を享受可能
+
+ドキュメント：[ブラウザツール](https://docs.cowagent.ai/ja/tools/browser)。Thanks [@leafmove](https://github.com/leafmove) (#2809)
+
+## 🤖 モデル追加と最適化
+
+- **モデル新規追加**：`gpt-5.5`、`gemini-3.5-flash`、`qwen3.7-max`、`ernie-5.1`
+- **モデル最適化**：DeepSeek V4 が `reasoning_effort` 思考深度パラメータをサポート。MiMo などの思考モデルが OpenAI 互換プロトコル経由で接続できない問題を修正
+
+## 🔒 デプロイとセキュリティ
+
+- **デフォルトでローカルアクセスのみ**：Web コンソールの `web_host` をデフォルトで `127.0.0.1` にバインド。サーバーデプロイ時は手動で `0.0.0.0` に変更しパスワードを設定してください。Thanks @August829、@yidaozhongqing、@YLChen-007、@icysun
+- **フロントエンド資源の完全ローカル化**：サードパーティ CSS / JS をすべてローカル配信化、オフライン / イントラネット環境でもコンソールが正常に動作。Thanks [@gitlayzer](https://github.com/gitlayzer) (#2816)
+
+## 🛠 体験改善と修正
+
+- **TTS のチャネル拡充**：Web 対話、個人 WeChat、飛書、DingTalk、WeCom スマートボットすべてが音声返信に対応。詳細は [チャネル概要](https://docs.cowagent.ai/ja/channels) を参照
+- **ログパネル強化**：ログレベルに応じたハイライト表示と、レベル別フィルタリングをサポート。Thanks [@yangluxin613](https://github.com/yangluxin613) (#2807)
+- **Web コンソールの自動起動**：プログラム起動後に Web コンソールが自動で開きます。Thanks [@yangluxin613](https://github.com/yangluxin613) (#2804)
+- **Ctrl+C のクリーン終了**：長い `KeyboardInterrupt` スタックトレースが表示されなくなりました。Thanks [@yangluxin613](https://github.com/yangluxin613) (#2806)
+- **フォルダアップロード**：Web 端でディレクトリアップロードに対応、Windows 向けのパス検証に適合。Thanks [@TryToMakeUsBetter](https://github.com/TryToMakeUsBetter) (#2814)
+- 特定条件下でスケジュールタスクが重複実行される問題を修正。Thanks [@CNXudiandian](https://github.com/CNXudiandian) (#2820)
+- タイムゾーン付きの単発スケジュールタスクが発火しない問題を修正。Thanks @AethericSpace
+- 実行失敗したツール呼び出しがページ更新後に表示されない問題を修正。Thanks [@a1094174619](https://github.com/a1094174619) (#2822)
+- WeCom ボットメッセージに不正な制御文字が含まれる場合に配信が失敗する問題を修正。Thanks [@Jacques-Zhao](https://github.com/Jacques-Zhao) (#2810)
+
+## 📦 アップグレード方法
+
+ソースコードデプロイは `cow update` でワンクリックアップグレード、または最新コードを手動で pull して再起動してください。詳細は [アップグレードガイド](https://docs.cowagent.ai/ja/guide/upgrade) を参照。
+
+**リリース日**：2026.05.22 | [Full Changelog](https://github.com/zhayujie/CowAgent/compare/2.0.8...2.0.9)
--- a/docs/ja/skills/hub.mdx
+++ b/docs/ja/skills/hub.mdx
@@ -0,0 +1,65 @@
+---
+title: スキルハブ
+description: AI Agent スキルの閲覧、検索、インストール
+---
+
+[Cow Skill Hub](https://skills.cowagent.ai/) は、公式推奨・コミュニティ貢献・サードパーティ（GitHub、ClawHub など）のスキルを集約した、オープンソースの AI Agent スキルマーケットプレイスです。
+
+ソースコード: [github.com/zhayujie/cow-skill-hub](https://github.com/zhayujie/cow-skill-hub)
+
+<img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260401110103.png" width="800" />
+
+## 機能
+
+- **スキル閲覧** — カテゴリ（公式推奨 / コミュニティ / サードパーティ）とタグでフィルタ
+- **スキル検索** — 名前または説明で検索
+- **詳細表示** — スキルマニフェスト、ファイル内容、インストールコマンド、必要な環境変数を確認
+- **ワンクリックインストール** — インストールコマンドをコピーして CowAgent で実行
+
+## スキルのインストール
+
+チャット内またはターミナルでインストールコマンドを実行:
+
+<CodeGroup>
+```text チャット
+/skill install <name>
+```
+
+```bash ターミナル
+cow skill install <name>
+```
+</CodeGroup>
+
+チャットからスキルハブを直接閲覧することもできます:
+
+```text
+/skill list --remote
+/skill search <キーワード>
+```
+
+リスト表示されている厳選スキル以外にも、**GitHub、ClawHub、LinkAI、任意の URL** からサードパーティスキルを CLI 経由でインストールできます。詳しくは [スキルのインストール](/ja/skills/install) を参照してください。
+
+## スキルの貢献
+
+ご自身のスキルを投稿するには:
+
+1. [skills.cowagent.ai/submit](https://skills.cowagent.ai/submit) にアクセス
+2. GitHub または Google でログイン
+3. `SKILL.md` を含むフォルダまたは zip ファイルをアップロード
+4. スキル名・表示名・説明は自動検出されます。必要に応じて編集してください
+5. 提出後、セキュリティ・品質チェックを経て公開されます
+
+<img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260401111904.png" width="800" />
+
+スキルのファイル構成:
+
+```
+your-skill/
+├── SKILL.md        # 必須、ルートに配置
+├── scripts/        # 任意、実行スクリプト
+└── resources/      # 任意、その他リソース
+```
+
+<Tip>
+  スキルは `SKILL.md` マニフェストを中心に構築されます。スキル詳細ページから `SKILL.md` をダウンロードし、カスタム指示に対応した任意の Agent（OpenClaw、Cursor、Claude Code など）でも利用できます。
+</Tip>
--- a/docs/ja/skills/image-generation.mdx
+++ b/docs/ja/skills/image-generation.mdx
@@ -1,158 +1,98 @@
 ---
 title: image-generation - 画像生成
-description: テキストから画像生成 / 画像編集 / 複数画像の融合、複数プロバイダーの自動ルーティングとフォールバック対応
+description: テキストから画像生成 / 画像編集 / 複数画像融合に対応。複数プロバイダーの自動ルーティングとフォールバックをサポート
 ---

-汎用の画像生成・編集スキルです。OpenAI、Gemini、Seedream（Volcengine Ark）、Qwen（DashScope）、MiniMax、LinkAI の 6 社に対応。モデルを手動で選ぶ必要はなく、固定の優先順位に従って、設定済みのプロバイダーを自動的に選択します。
+汎用の画像生成・編集スキルです。OpenAI、Gemini、Seedream（Volcengine Ark）、Qwen（DashScope）、MiniMax、LinkAI の 6 つのプロバイダーに対応しています。いずれか 1 社の Key を設定すれば利用でき、複数社を設定すると自動フォールバックが有効になります。

-## モデル選択
-
-`image-generation` は「固定優先度 + 自動フォールバック」のストラテジーを採用しています。API Key を設定するだけで使えます：
-
-1. **優先順位**: `OpenAI → Gemini → Seedream → Qwen → MiniMax → LinkAI`
-2. **未設定のプロバイダーはスキップ**: API Key が設定されているプロバイダーのみが参加
-3. **失敗時は自動で次へ**: 401、モデル未開通、ネットワークエラーなどの場合、次のプロバイダーを試行
-4. **モデル指定時は前置**: 特定のモデル名を渡すと、そのプロバイダーが最前列に昇格
-
-### 対応モデル
+## 対応モデル

 | プロバイダー | モデル / エイリアス | 特徴 |
 | --- | --- | --- |
-| OpenAI | `gpt-image-2`、`gpt-image-1` | 汎用テキスト→画像、高品質、`quality` パラメータ対応 |
+| OpenAI | `gpt-image-2`、`gpt-image-1` | 汎用テキスト→画像、高品質、`quality` で画質制御に対応 |
 | Gemini Nano Banana | `nano-banana-2`、`nano-banana-pro`、`nano-banana` | `gemini-3.1-flash`、`gemini-3-pro`、`gemini-2.5-flash` の画像バージョン |
-| Seedream（Volcengine Ark） | `seedream-5.0-lite`、`seedream-4.5` | ネイティブ 2K–4K、最大 14 枚の参照画像を融合 |
-| Qwen（DashScope） | `qwen-image-2.0`、`qwen-image-2.0-pro` | 中国語テキスト描画やテキスト・画像レイアウトに強い |
-| MiniMax | `image-01` | シンプルで高速な画像生成 |
-| LinkAI | 任意のモデル | 汎用プロキシ、フォールバック用 |
+| Seedream（Volcengine Ark） | `seedream-5.0-lite`、`seedream-4.5` | ネイティブ 2K–4K、最大 14 枚の画像融合 |
+| Qwen（DashScope） | `qwen-image-2.0`、`qwen-image-2.0-pro` | 中国語のレイアウトや画像とテキストの融合に強い |
+| MiniMax | `image-01` | シンプルで高速 |
+| LinkAI | 任意のモデル | 統一ゲートウェイ、フォールバック用途 |

-<Note>
-デフォルトでは Agent はモデルを選ばず、自動ルーティングを使用します。特定のモデルを使いたい場合は、会話で直接指定してください（例：「seedream で猫を描いて」「gpt-image-2 でポスターを作って」）。下記の「カスタム設定」でデフォルトモデルを固定することもできます。
-</Note>
+## モデル選択

-## カスタム設定
+デフォルトでは「自動ルーティング + 失敗時フォールバック」で動作します：

-### API Key の設定
+1. `OpenAI → Gemini → Seedream → Qwen → MiniMax → LinkAI` の順に、設定済みのプロバイダーを最初に選択
+2. 401、モデル未開通、ネットワークエラーなどに遭遇した場合、自動的に次のプロバイダーへ切り替え
+3. ユーザーが対話内でモデルを指定した場合（例：「seedream で猫を描いて」）、該当プロバイダーが優先候補に繰り上がります

-**少なくとも 1 つ**のプロバイダーの Key が必要です。複数設定すると自動フォールバックが有効になります。設定方法は 3 通り：
-
-#### 方法 1：既存のモデル Key を自動再利用
-
-Web コンソールや `config.json` で対話モデルの Key（`openai_api_key`、`gemini_api_key` など）を設定済みの場合、起動時にこれらの Key は対応する環境変数に**自動同期**されます。つまり、対話モデルが使えていれば、画像生成も同じ Key で追加設定なしに利用できます。
-
-#### 方法 2：config.json で設定
-
-`config.json` に Key フィールドを直接記述：
+特定のモデルに固定したい場合：

 ```json
 {
-  "openai_api_key": "sk-xxx",
-  "openai_api_base": "https://api.openai.com/v1",
-  "gemini_api_key": "AIza-xxx",
-  "ark_api_key": "xxx",
-  "dashscope_api_key": "sk-xxx",
-  "minimax_api_key": "xxx",
-  "linkai_api_key": "xxx"
-}
-```
-
-変更後は再起動が必要です。各 Key には対応する `*_api_base` フィールドがあり、カスタムエンドポイントを指定できます。
-
-#### 方法 3：会話で直接設定
-
-チャットで API Key を送信すると、Agent が `env_config` ツールで `~/cow/.env` に保存します。**再起動不要**でただちに反映されます。例：
-
-```
-OPENAI_API_KEY を sk-xxx に設定して
-```
-
-または：
-
-```
-ARK_API_KEY を xxx に設定して
-```
-
-### API Key 一覧
-
-| 環境変数 | config.json フィールド | プロバイダー | デフォルト Base URL |
-| --- | --- | --- | --- |
-| `OPENAI_API_KEY` | `openai_api_key` | OpenAI | `https://api.openai.com/v1` |
-| `GEMINI_API_KEY` | `gemini_api_key` | Gemini | `https://generativelanguage.googleapis.com` |
-| `ARK_API_KEY` | `ark_api_key` | Volcengine Ark（Seedream） | `https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3` |
-| `DASHSCOPE_API_KEY` | `dashscope_api_key` | Alibaba DashScope（Qwen） | `https://dashscope.aliyuncs.com` |
-| `MINIMAX_API_KEY` | `minimax_api_key` | MiniMax | `https://api.minimaxi.com` |
-| `LINKAI_API_KEY` | `linkai_api_key` | LinkAI | `https://api.link-ai.tech` |
-
-### デフォルトモデルの固定
-
-すべての画像生成を特定のプロバイダーのモデルで固定したい場合、`config.json` に以下を追加：
-
-```json
-"skill": {
-  "image-generation": {
-    "model": "seedream-5.0-lite"
+  "skills": {
+    "image-generation": {
+      "model": "seedream-5.0-lite"
+    }
  }
 }
 ```

-起動時にこの設定は環境変数 `SKILL_IMAGE_GENERATION_MODEL` に自動変換され、スクリプトはこのモデルのプロバイダーを常に使用します。
+## API Key の設定
+
+<Tip>
+  [Web コンソール](/ja/channels/web) の「モデル管理」ページから設定するのが推奨です。設定済みの対話モデル Key は画像生成スキルでも自動的に再利用されるため、重複した設定は不要です。設定ファイルを手動編集するか、対話中に `env_config` ツールで一時的に設定することもできます。
+</Tip>
+
+認証情報はメインモデルプロバイダーの Key を統一的に再利用します：
+
+| フィールド | 対応プロバイダー |
+| --- | --- |
+| `openai_api_key` | OpenAI |
+| `gemini_api_key` | Gemini |
+| `ark_api_key` | Volcengine Ark（Seedream） |
+| `dashscope_api_key` | Alibaba DashScope（Qwen） |
+| `minimax_api_key` | MiniMax |
+| `linkai_api_key` | LinkAI |
+

 ## 有効化と無効化

-`image-generation` は内蔵スキルで、**API Key に基づいてステータスが自動調整**されます：
+スキルは API Key に応じて自動的にステータスが調整されます：

- **Key 設定済み**：スキルはアクティブ — Agent は画像生成リクエストを受けると呼び出す
- **Key 未設定**：スキルはコンテキストに表示される（「設定が必要」とマーク）— Agent は呼び出し失敗の代わりに Key の設定を案内する
+- **Key 設定済み**：Agent は画像生成リクエストを受けると直接呼び出します
+- **Key 未設定**：スキルはコンテキストに表示されますが（「設定が必要」とマーク）、Agent はユーザーに Key の設定を案内します

 手動で制御する場合：

 ```text
-/skill disable image-generation    # 無効化（Key があっても呼び出されない）
+/skill disable image-generation    # 無効化
 /skill enable image-generation     # 再有効化
 ```

-ターミナルでは `cow skill disable image-generation` / `cow skill enable image-generation`。
+ターミナルでの等価コマンド：`cow skill disable image-generation` / `cow skill enable image-generation`。

 ## パラメータ

 | パラメータ | 型 | 必須 | デフォルト | 説明 |
 | --- | --- | --- | --- | --- |
 | `prompt` | string | はい | — | 画像の説明 |
-| `image_url` | string / list | いいえ | null | 編集用の入力画像。ローカルパスまたは URL。複数指定で複数画像融合 |
-| `quality` | string | いいえ | auto | `low` / `medium` / `high` — 一部のプロバイダーのみ対応 |
-| `size` | string | いいえ | auto | `512` / `1K` / `2K` / `3K` / `4K`、またはピクセル値（例: `1024x1024`） |
-| `aspect_ratio` | string | いいえ | null | `1:1` / `3:2` / `2:3` / `16:9` / `9:16` / `21:9`；Gemini は `1:4` / `4:1` / `1:8` / `8:1` にも対応 |
+| `image_url` | string / list | いいえ | null | 編集用の入力画像。ローカルパスまたは URL。リスト指定で複数画像融合 |
+| `quality` | string | いいえ | auto | `low` / `medium` / `high`、一部のプロバイダーのみ対応 |
+| `size` | string | いいえ | auto | `512` / `1K` / `2K` / `3K` / `4K`、またはピクセル値（例：`1024x1024`） |
+| `aspect_ratio` | string | いいえ | null | `1:1` / `3:2` / `2:3` / `16:9` / `9:16` / `21:9`。Gemini は `1:4` / `4:1` / `1:8` / `8:1` にも対応 |

 <Warning>
-**品質が高いほど・解像度が大きいほど、コストが高く、時間がかかります。**
-
- 日常の会話やプレビューにはデフォルト（`auto`）、または `quality=low` + `size=1K` を使用 — 約 20 秒で生成
- ポスターやユーザーが高解像度を明示的に要求した場合は `quality=high` + `size=2K/4K` — モデルによって 1〜5 分かかる場合があります
+  **品質が高いほど、解像度が大きいほど、時間とコストが高くなります。** 日常の対話ではデフォルト（`auto`）または `quality=low` + `size=1K` で十分で、約 20 秒で生成されます。ポスター制作や明示的に高解像度が必要な場合のみ `high` + `2K/4K` を使用してください。1〜5 分かかる場合があります。
 </Warning>

-## 出力
-
-成功時：
-
-```json
-{
-  "model": "doubao-seedream-5-0-260128",
-  "images": [
-    {"url": "/path/to/output.png"}
-  ]
-}
-```
-
-失敗時：`{ "error": "..." }`。エラー後は**直接リトライしないでください** — ほぼ確実に設定の問題です（Key の誤り、API ベース URL の不一致、モデル未開通など）。まず設定を修正してから再試行してください。
-
 ## よくある使い方

- **テキスト→画像**：説明からイラスト、ポスター、アイコン、アバター、絵コンテなどを生成
- **画像→画像**：既存の画像のスタイル変更、要素の入れ替え、装飾やテキストの追加
- **複数画像の融合**：複数の参照画像を 1 枚に合成（着せ替え、キャラクター集合写真など）
+- **テキスト→画像**：説明文からイラスト、ポスター、アイコン、アバター、絵コンテなどを生成
+- **画像→画像**：既存の画像のスタイル変更、要素差し替え、装飾や文字の追加など
+- **複数画像融合**：複数の参考画像を 1 枚に合成（着せ替え、キャラクター集合写真など）

 <Note>
- bash タイムアウトは 600 秒に設定してください。各プロバイダーの HTTP タイムアウトは 300 秒ですが、スクリプトが複数のプロバイダーを順番に試行する場合があります
- 入力画像は自動的に 4 MB 以下・最長辺 4096 px 以下に圧縮されます
- Gemini / Seedream / Qwen / MiniMax は `quality` パラメータに対応していません（渡しても無視されます）
+- bash タイムアウトは 600 秒に設定することを推奨：単一プロバイダーの HTTP タイムアウトは 300 秒、スクリプトは複数社を順に試行する場合があります
+- 入力画像は自動的に 4 MB 以内・最長辺 4096 px 以内に圧縮されます
+- Gemini / Seedream / Qwen / MiniMax は `quality` パラメータに対応していません
 - Seedream のデフォルトは 2K。`seedream-5.0-lite` は 3K まで、`seedream-4.5` は 4K まで対応
 </Note>
--- a/docs/ja/tools/mcp.mdx
+++ b/docs/ja/tools/mcp.mdx
@@ -34,7 +34,9 @@ MCP コミュニティ標準に完全準拠しており、Claude Desktop / Curso
 | `command` | stdio | サーバーを起動する実行コマンド（`npx`、`python`、`uvx` など） |
 | `args` | 任意 | `command` に渡す引数 |
 | `env` | 任意 | サブプロセスの環境変数。API Key などに利用 |
-| `url` | SSE | SSE エンドポイントの URL（`command` と二者択一） |
+| `url` | SSE / Streamable HTTP | リモートエンドポイントの URL（`command` と二者択一） |
+| `type` | リモート | リモートトランスポート種別：`sse` または `streamable-http`（既定は `sse`） |
+| `headers` | 任意 | リモートリクエストの追加 HTTP ヘッダ（`Authorization` など）。Streamable HTTP のみ |
 | `disabled` | 任意 | `true` のとき該当サーバーをスキップ。一時的に無効化したいときに便利 |

 ### 完全な例
@@ -88,7 +90,8 @@ Agent は次のように動作します：
 | トランスポート | 説明 | 設定フィールド |
 | --- | --- | --- |
 | **stdio** | サブプロセス通信。最も一般的で、コミュニティのエコシステムが最も豊富 | `command` + `args` |
-| **SSE** | HTTP Server-Sent Events。リモートホスト型の MCP サービス向け | `url` |
+| **SSE** | HTTP Server-Sent Events。従来のリモート用トランスポート | `url`（既定） |
+| **Streamable HTTP** | 新しい単一エンドポイント方式。SSE を段階的に置き換え | `type: "streamable-http"` + `url` |

 ## トラブルシューティング

@@ -106,4 +109,4 @@ Agent は次のように動作します：
 - [mcp.so](https://mcp.so) — グローバル MCP サービスインデックス
 - [ModelScope MCP 広場](https://modelscope.cn/mcp) — 魔搭コミュニティの MCP 広場、中国本土からのアクセスが安定

-MCP 標準プロトコル（stdio / SSE）に準拠していれば、コードを一切変更せずに CowAgent に統合できます。
+MCP 標準プロトコル（stdio / SSE / Streamable HTTP）に準拠していれば、コードを一切変更せずに CowAgent に統合できます。
--- a/docs/ja/tools/vision.mdx
+++ b/docs/ja/tools/vision.mdx
@@ -1,41 +1,57 @@
 ---
-title: vision - 画像分析
-description: 画像コンテンツの分析（認識、説明、OCR など）
+title: vision - 画像理解
+description: 画像コンテンツを分析（認識、説明、OCR など）
 ---

 Vision API を使用してローカル画像や画像 URL を分析します。コンテンツの説明、テキスト抽出（OCR）、オブジェクト認識などに対応しています。

 ## モデル選択

-Vision ツールは多段階の自動選択＋自動フォールバック戦略を採用しており、手動設定なしで利用可能です：
+Vision ツールは多段階の自動選択 + 自動フォールバック戦略を採用しており、手動設定なしで利用できます：

-1. **メインモデル** — 現在設定されているメインモデルで画像認識を実行（追加コストなし）
-2. **その他の設定済みモデル** — API キーが設定されている他のマルチモーダルモデルを自動検出
-3. **OpenAI** — `open_ai_api_key` を使用して gpt-4.1-mini を呼び出し
-4. **LinkAI** — `linkai_api_key` を使用して LinkAI ビジョンサービスを呼び出し
+1. **メインモデル** — 現在設定されているメインモデルを優先的に使用して画像認識を行います（マルチモーダルモデルである必要があります）
+2. **その他の設定済みモデル** — API Key が設定済みのその他のマルチモーダルモデルを自動的に検出して候補とします

-`use_linkai=true` の場合、LinkAI が最優先になります。
-
-現在のプロバイダーが失敗した場合、成功するかすべて失敗するまで自動的に次のプロバイダーを試行します。
+現在のプロバイダーで呼び出しに失敗した場合、成功するかすべて失敗するまで自動的に次のプロバイダーを試行します。

 ### 対応モデル

-| ベンダー | ビジョンモデル | 説明 |
+| プロバイダー | ビジョンモデル | 説明 |
 | --- | --- | --- |
-| OpenAI / 互換プロトコル | メインモデル | すべての OpenAI 互換マルチモーダルモデルに対応 |
-| Baidu Qianfan | メインモデル | 多モーダルの主モデル（`ernie-5.1` など）は直接画像を処理。テキスト専用主モデルの場合は `ernie-4.5-turbo-vl` に自動フォールバック |
-| 通義千問 (DashScope) | メインモデル | MultiModalConversation API 経由 |
-| Claude | メインモデル | Anthropic ネイティブ画像形式 |
-| Gemini | メインモデル | inlineData 形式 |
-| 豆包 (Doubao) | メインモデル | doubao-seed-2-0 シリーズがネイティブ対応 |
-| Kimi (Moonshot) | メインモデル | kimi-k2.6、kimi-k2.5 がネイティブ対応 |
+| OpenAI / 互換プロトコル | メインモデルを使用 | すべての OpenAI 互換マルチモーダルモデルに対応 |
+| 通義千問 (DashScope) | メインモデルを使用 | 例：qwen3.6-plus など |
+| Claude | メインモデルを使用 | Anthropic ネイティブ画像形式 |
+| Gemini | メインモデルを使用 | inlineData 形式 |
+| 豆包 (Doubao) | メインモデルを使用 | doubao-seed-2-0 シリーズがネイティブ対応 |
+| Kimi (Moonshot) | メインモデルを使用 | kimi-k2.6、kimi-k2.5 がネイティブ対応 |
+| 百度 Qianfan | メインモデルを使用 | デフォルトでマルチモーダルメインモデル（`ernie-5.1` など）を使用。メインモデルが非対応の場合は `ernie-4.5-turbo-vl` にフォールバック |
 | 智谱 AI | glm-5v-turbo | 常にビジョン専用モデルを使用 |
 | MiniMax | MiniMax-Text-01 | 常にビジョン専用モデルを使用 |

 <Note>
-  智谱 AI と MiniMax のテキストモデルは画像理解に対応していないため、対応するビジョン専用モデルが自動的に使用されます。
+  智谱と MiniMax のテキストモデルは画像理解に対応していないため、常に対応するビジョン専用モデルが使用されます。手動で指定する必要はありません。
 </Note>

+> `use_linkai=true` の場合、デフォルトで LinkAI のマルチモーダルモデルが使用されます。
+
+## カスタム設定
+
+Vision で使用するモデルを指定したい場合は、`config.json` に以下のように設定できます：
+
+```json
+{
+    "tools": {
+        "vision": {
+            "model": "gpt-4.1"
+        }
+    }
+}
+```
+
+指定したモデルが**優先的に使用**され、ツールはモデル名に応じて対応するプロバイダーへ自動ルーティングします。呼び出しに失敗した場合は、他の設定済みプロバイダーへ自動的にフォールバックします。
+
+ほとんどの場合、設定は不要です。メインモデルがマルチモーダルに対応しているか、ビジョン対応の API Key が 1 つでも設定されていれば自動的に動作します。
+
 ## パラメータ

 | パラメータ | 型 | 必須 | 説明 |
@@ -45,29 +61,15 @@ Vision ツールは多段階の自動選択＋自動フォールバック戦略

 対応画像形式：jpg、jpeg、png、gif、webp

-## カスタム設定

-Vision ツールで使用するモデルを指定するには、`config.json` に以下を追加します：
-
-```json
-{
-    "tool": {
-        "vision": {
-            "model": "ernie-4.5-turbo-vl"
-        }
-    }
-}
-```
-
-ほとんどの場合、設定は不要です。メインモデルがマルチモーダルに対応しているか、ビジョン対応の API キーが設定されていれば自動的に動作します。

 ## ユースケース

 - 画像コンテンツの説明
 - 画像からのテキスト抽出（OCR）
- オブジェクト、色、シーンの識別
- スクリーンショットやスキャン文書の分析
+- オブジェクト、色、シーンの認識
+- スクリーンショットやスキャン文書などの分析

 <Note>
-  1MB を超える画像は自動的に圧縮されます（最大辺 1536px）。すべての画像（リモート URL を含む）は base64 に変換して送信され、すべてのモデルバックエンドとの互換性を確保します。
+  1MB を超える画像は自動的に圧縮してアップロードされます。すべての画像（リモート URL を含む）は base64 に統一変換して送信され、すべてのモデルバックエンドとの互換性を確保します。
 </Note>
--- a/docs/ja/tools/web-fetch.mdx
+++ b/docs/ja/tools/web-fetch.mdx
@@ -0,0 +1,32 @@
+---
+title: web_fetch - Web 取得
+description: Web ページやドキュメントのコンテンツを取得
+---
+
+HTTP/HTTPS URL の内容を取得します。Web ページからは可読テキストを抽出し、ドキュメントファイル（PDF、Word、Excel など）は自動でダウンロードして解析します。
+
+## パラメータ
+
+| パラメータ | 型 | 必須 | 説明 |
+| --- | --- | --- | --- |
+| `url` | string | はい | HTTP/HTTPS URL（Web ページまたはドキュメント） |
+
+## 対応ファイル形式
+
+| 種別 | 形式 |
+| --- | --- |
+| PDF | `.pdf` |
+| Word | `.docx` |
+| テキスト | `.txt`、`.md`、`.csv`、`.log` |
+| 表計算 | `.xls`、`.xlsx` |
+| プレゼン | `.ppt`、`.pptx` |
+
+## ユースケース
+
+- Web ページの可読テキストを抽出する
+- リモートドキュメントのダウンロードと解析
+- API レスポンスの確認
+
+<Note>
+  `web_fetch` は静的 HTML のみ取得できます。JavaScript レンダリングが必要なページ（SPA など）は `browser` ツールを使用してください。
+</Note>
--- a/docs/ja/tools/web-search.mdx
+++ b/docs/ja/tools/web-search.mdx
@@ -1,32 +1,51 @@
 ---
-title: web_search - Web検索
-description: インターネットからリアルタイム情報を検索
+title: web_search - Web 検索
+description: インターネットからリアルタイム情報を検索。複数の検索プロバイダーに対応
 ---

-インターネットからリアルタイムの情報、ニュース、リサーチなどを検索します。2つの検索バックエンドに対応し、自動フォールバック機能を備えています。
+インターネットからリアルタイム情報、ニュース、リサーチなどを検索します。Bocha、百度 Qianfan、智谱（Zhipu）、LinkAI の 4 つのバックエンドに対応しており、いずれか 1 社を設定すれば利用可能です。

-## 依存関係
+<Tip>
+  [Web コンソール](/ja/channels/web) の「モデル管理 → 検索」パネルから、プロバイダーと戦略を可視化して設定するのが推奨です。設定ファイルを手動で編集する必要はありません。
+</Tip>

-少なくとも1つの検索APIキーが必要です（`env_config` Toolまたはワークスペースの `.env` ファイルで設定）：
+## プロバイダー

-| バックエンド | 環境変数 | 優先度 | 取得方法 |
-| --- | --- | --- | --- |
-| Bocha Search | `BOCHA_API_KEY` | プライマリ | [Bocha Open Platform](https://open.bochaai.com/) |
-| LinkAI Search | `LINKAI_API_KEY` | フォールバック | [LinkAI Console](https://link-ai.tech/console/interface) |
+| プロバイダー | 認証情報 | 申請窓口 |
+| --- | --- | --- |
+| Bocha | `tools.web_search.bocha_api_key` | [Bocha Open Platform](https://open.bochaai.com/) |
+| 百度 Qianfan | `qianfan_api_key` を再利用 | [Qianfan コンソール](https://cloud.baidu.com/doc/qianfan/s/2mh4su4uy) |
+| 智谱 Zhipu | `zhipu_ai_api_key` を再利用 | [Zhipu Open Platform](https://docs.bigmodel.cn/cn/guide/tools/web-search) |
+| LinkAI | `linkai_api_key` を再利用 | [LinkAI コンソール](https://link-ai.tech/console/interface) |

-## パラメータ
+Bocha のみ独立した `bocha_api_key` が必要ですが、他の 3 社は対応するモデルの API Key をそのまま再利用するため、モデルを設定すれば検索機能も同時に利用可能になります。
+
+## ルーティング戦略
+
+```json
+{
+  "tools": {
+    "web_search": {
+      "strategy": "auto",
+      "provider": ""
+    }
+  }
+}
+```
+
+- `auto`（デフォルト）：Agent が設定済みのプロバイダーから自動的に選択し、1 回のタスク内で複数回呼び出し、異なるプロバイダーを切り替えてより包括的な結果を取得できます。未指定の場合は `bocha → qianfan → zhipu → linkai` の順でフォールバックします。
+- `fixed`：`provider` で指定したプロバイダーに固定。該当プロバイダーの認証情報が欠けている場合は自動的に auto の順序にフォールバックします。
+
+## ツールパラメータ

 | パラメータ | 型 | 必須 | 説明 |
 | --- | --- | --- | --- |
 | `query` | string | はい | 検索キーワード |
-| `count` | integer | いいえ | 結果件数（1-50、デフォルト10） |
-| `freshness` | string | いいえ | 期間指定：`noLimit`、`oneDay`、`oneWeek`、`oneMonth`、`oneYear`、または `2025-01-01..2025-02-01` のような日付範囲 |
-| `summary` | boolean | いいえ | ページ要約を返す（デフォルトfalse） |
-
-## ユースケース
-
-ユーザーが最新情報について質問したり、事実確認やリアルタイムデータが必要な場合、AgentはこのToolを自動的に呼び出します。
+| `count` | integer | いいえ | 返却する結果数（1–50、デフォルト 10） |
+| `freshness` | string | いいえ | 期間指定：`noLimit`（デフォルト）、`oneDay`、`oneWeek`、`oneMonth`、`oneYear`、または `2025-01-01..2025-02-01` のような日付範囲 |
+| `summary` | boolean | いいえ | ページ要約を返すか（デフォルト false） |
+| `provider` | string | いいえ | `auto` 戦略で複数プロバイダーを設定している場合に表示。単回のプロバイダー切り替えに使用 |

 <Note>
-  検索APIキーが設定されていない場合、このToolは読み込まれません。
+  4 社の認証情報がいずれも未設定の場合、このツールは Agent に登録されません。
 </Note>