docs: init docs

2026-06-02 00:57:41 +08:00 · 2026-02-27 12:10:16 +08:00
parent 3ddbdd713d
commit d891312032
31 changed files with 2348 additions and 172 deletions
--- a/docs/zh/architecture.mdx
+++ b/docs/zh/architecture.mdx
@@ -0,0 +1,95 @@
+---
+title: 项目架构
+description: CowAgent 2.0 的系统架构和核心设计
+---
+
+# 项目架构
+
+CowAgent 2.0 从简单的聊天机器人全面升级为超级智能助理，采用 Agent 架构设计，具备自主思考、规划任务、长期记忆和技能扩展等能力。
+
+## 系统架构
+
+CowAgent 的整体架构由以下核心模块组成：
+
+```
+┌──────────────────────────────────────────────────────┐
+│                     Channels                         │
+│    Web │ Feishu │ DingTalk │ WeCom │ WeChat MP       │
+└───────────────────────┬──────────────────────────────┘
+                        │
+┌───────────────────────▼──────────────────────────────┐
+│                    Agent Core                        │
+│  ┌─────────────┐ ┌──────────┐ ┌───────────────────┐  │
+│  │ Task Planner│ │  Memory  │ │  Skills Engine     │  │
+│  └──────┬──────┘ └────┬─────┘ └────────┬──────────┘  │
+│         │             │                │              │
+│  ┌──────▼─────────────▼────────────────▼──────────┐  │
+│  │                  Tools                         │  │
+│  │  File R/W │ Bash │ Browser │ Scheduler │ ...   │  │
+│  └────────────────────────────────────────────────┘  │
+└───────────────────────┬──────────────────────────────┘
+                        │
+┌───────────────────────▼──────────────────────────────┐
+│                    Models                            │
+│   OpenAI │ Claude │ Gemini │ MiniMax │ GLM │ ...     │
+└──────────────────────────────────────────────────────┘
+```
+
+### 核心模块说明
+
+| 模块 | 说明 |
+| --- | --- |
+| **Channels** | 消息通道层，负责接收和发送消息，支持 Web、飞书、钉钉、企微、公众号等 |
+| **Agent Core** | 智能体核心引擎，包括任务规划、记忆系统和技能引擎 |
+| **Tools** | 工具层，Agent 通过工具访问操作系统资源，内置 10+ 种工具 |
+| **Models** | 模型层，支持国内外主流大语言模型的统一接入 |
+
+## Agent 模式
+
+启用 Agent 模式后，CowAgent 会以自主智能体的方式运行，核心工作流如下：
+
+1. **接收消息** - 通过通道接收用户输入
+2. **理解意图** - 分析任务需求和上下文
+3. **规划任务** - 将复杂任务分解为多个步骤
+4. **调用工具** - 选择合适的工具执行每个步骤
+5. **记忆更新** - 将重要信息存入长期记忆
+6. **返回结果** - 将执行结果发送回用户
+
+## 工作空间
+
+Agent 的工作空间默认位于 `~/cow` 目录，用于存储系统提示词、记忆文件、技能文件等：
+
+```
+~/cow/
+├── system.md          # Agent system prompt
+├── user.md            # User profile
+├── memory/            # Long-term memory storage
+│   ├── core.md        # Core memory
+│   └── daily/         # Daily memory
+├── skills/            # Custom skills
+│   ├── skill-1/
+│   └── skill-2/
+└── .env               # Secret keys for skills
+```
+
+## 核心配置
+
+在 `config.json` 中配置 Agent 模式的核心参数：
+
+```json
+{
+  "agent": true,
+  "agent_workspace": "~/cow",
+  "agent_max_context_tokens": 40000,
+  "agent_max_context_turns": 30,
+  "agent_max_steps": 15
+}
+```
+
+| 参数 | 说明 | 默认值 |
+| --- | --- | --- |
+| `agent` | 是否启用 Agent 模式 | `true` |
+| `agent_workspace` | 工作空间路径 | `~/cow` |
+| `agent_max_context_tokens` | 最大上下文 token 数 | `40000` |
+| `agent_max_context_turns` | 最大上下文记忆轮次 | `30` |
+| `agent_max_steps` | 单次任务最大决策步数 | `15` |
--- a/docs/zh/channels/dingtalk.mdx
+++ b/docs/zh/channels/dingtalk.mdx
@@ -0,0 +1,40 @@
+---
+title: 钉钉
+description: 将 CowAgent 接入钉钉应用
+---
+
+# 钉钉
+
+通过钉钉开放平台创建智能机器人应用，将 CowAgent 接入钉钉。
+
+## 一、创建应用
+
+1. 进入 [钉钉开发者后台](https://open-dev.dingtalk.com/fe/app#/corp/app)，点击 **创建应用**，填写应用信息
+2. 点击添加应用能力，选择 **机器人** 能力并添加
+3. 配置机器人信息后点击 **发布**
+
+## 二、项目配置
+
+1. 在 **凭证与基础信息** 中获取 `Client ID` 和 `Client Secret`
+
+2. 填入 `config.json`：
+
+```json
+{
+  "channel_type": "dingtalk",
+  "dingtalk_client_id": "YOUR_CLIENT_ID",
+  "dingtalk_client_secret": "YOUR_CLIENT_SECRET"
+}
+```
+
+3. 安装依赖：
+
+```bash
+pip3 install dingtalk_stream
+```
+
+4. 启动项目后，在钉钉开发者后台点击 **事件订阅**，点击 **已完成接入，验证连接通道**，显示"连接接入成功"即表示配置完成
+
+## 三、使用
+
+与机器人私聊或将机器人拉入企业群中均可开启对话。
--- a/docs/zh/channels/feishu.mdx
+++ b/docs/zh/channels/feishu.mdx
@@ -0,0 +1,69 @@
+---
+title: 飞书
+description: 将 CowAgent 接入飞书应用
+---
+
+# 飞书
+
+通过自建应用将 CowAgent 接入飞书，支持 WebSocket 长连接（推荐）和 Webhook 两种事件接收模式。
+
+## 一、创建企业自建应用
+
+### 1. 创建应用
+
+进入 [飞书开发平台](https://open.feishu.cn/app/)，点击 **创建企业自建应用**，填写必要信息后创建。
+
+### 2. 添加机器人能力
+
+在 **添加应用能力** 菜单中，为应用添加 **机器人** 能力。
+
+### 3. 配置应用权限
+
+点击 **权限管理**，粘贴以下权限配置，全选并批量开通：
+
+```
+im:message,im:message.group_at_msg,im:message.group_at_msg:readonly,im:message.p2p_msg,im:message.p2p_msg:readonly,im:message:send_as_bot,im:resource
+```
+
+## 二、项目配置
+
+在 **凭证与基础信息** 中获取 `App ID` 和 `App Secret`，填入 `config.json`：
+
+<Tabs>
+  <Tab title="WebSocket 模式（推荐）">
+    无需公网 IP，配置如下：
+
+    ```json
+    {
+      "channel_type": "feishu",
+      "feishu_app_id": "YOUR_APP_ID",
+      "feishu_app_secret": "YOUR_APP_SECRET",
+      "feishu_event_mode": "websocket"
+    }
+    ```
+
+    需安装依赖：`pip3 install lark-oapi`
+  </Tab>
+  <Tab title="Webhook 模式">
+    需要公网 IP，配置如下：
+
+    ```json
+    {
+      "channel_type": "feishu",
+      "feishu_app_id": "YOUR_APP_ID",
+      "feishu_app_secret": "YOUR_APP_SECRET",
+      "feishu_token": "VERIFICATION_TOKEN",
+      "feishu_event_mode": "webhook",
+      "feishu_port": 9891
+    }
+    ```
+  </Tab>
+</Tabs>
+
+## 三、配置事件订阅
+
+1. 启动项目后，在飞书开放平台点击 **事件与回调**，选择 **长连接** 方式并保存
+2. 点击 **添加事件**，搜索 "接收消息"，选择 "接收消息v2.0"，确认添加
+3. 点击 **版本管理与发布**，创建版本并申请线上发布，审核通过后即可使用
+
+完成后在飞书中搜索机器人名称，即可开始对话。
--- a/docs/zh/channels/web.mdx
+++ b/docs/zh/channels/web.mdx
@@ -0,0 +1,33 @@
+---
+title: Web 网页
+description: 通过 Web 网页端使用 CowAgent
+---
+
+# Web 网页
+
+Web 是 CowAgent 的默认通道，启动后会自动运行 Web 控制台，通过浏览器即可与 Agent 对话。
+
+## 配置
+
+```json
+{
+  "channel_type": "web",
+  "web_port": 9899
+}
+```
+
+| 参数 | 说明 | 默认值 |
+| --- | --- | --- |
+| `channel_type` | 设为 `web` | `web` |
+| `web_port` | Web 服务监听端口 | `9899` |
+
+## 使用
+
+启动项目后访问：
+
+- 本地运行：`http://localhost:9899/chat`
+- 服务器运行：`http://<server-ip>:9899/chat`
+
+<Note>
+  请确保服务器防火墙和安全组已放行对应端口。
+</Note>
--- a/docs/zh/channels/wechatmp.mdx
+++ b/docs/zh/channels/wechatmp.mdx
@@ -0,0 +1,58 @@
+---
+title: 微信公众号
+description: 将 CowAgent 接入微信公众号
+---
+
+# 微信公众号
+
+CowAgent 支持接入个人订阅号和企业服务号两种公众号类型。
+
+| 类型 | 要求 | 特点 |
+| --- | --- | --- |
+| **个人订阅号** | 个人可申请 | 回复生成后需用户主动发消息获取 |
+| **企业服务号** | 企业申请，需通过微信认证开通客服接口 | 回复生成后可主动推送给用户 |
+
+<Note>
+  公众号仅支持服务器和 Docker 部署，需额外安装扩展依赖：`pip3 install -r requirements-optional.txt`
+</Note>
+
+## 一、个人订阅号
+
+在 `config.json` 中配置：
+
+```json
+{
+  "channel_type": "wechatmp",
+  "wechatmp_app_id": "YOUR_APP_ID",
+  "wechatmp_app_secret": "YOUR_APP_SECRET",
+  "wechatmp_aes_key": "",
+  "wechatmp_token": "YOUR_TOKEN",
+  "wechatmp_port": 80
+}
+```
+
+### 配置步骤
+
+1. 在 [微信公众平台](https://mp.weixin.qq.com/) 的 **设置与开发 → 基本配置 → 服务器配置** 中获取参数
+2. 启用开发者密码，将服务器 IP 加入白名单
+3. 启动程序（监听 80 端口）
+4. 在公众号后台 **启用服务器配置**，URL 格式为 `http://{HOST}/wx`
+
+## 二、企业服务号
+
+与个人订阅号流程基本相同，差异如下：
+
+1. 在公众平台申请企业服务号并完成微信认证，确认已获得 **客服接口** 权限
+2. 在 `config.json` 中设置 `"channel_type": "wechatmp_service"`
+3. 即使是较长耗时的回复，也可以主动推送给用户
+
+```json
+{
+  "channel_type": "wechatmp_service",
+  "wechatmp_app_id": "YOUR_APP_ID",
+  "wechatmp_app_secret": "YOUR_APP_SECRET",
+  "wechatmp_aes_key": "",
+  "wechatmp_token": "YOUR_TOKEN",
+  "wechatmp_port": 80
+}
+```
--- a/docs/zh/channels/wecom.mdx
+++ b/docs/zh/channels/wecom.mdx
@@ -0,0 +1,61 @@
+---
+title: 企业微信
+description: 将 CowAgent 接入企业微信自建应用
+---
+
+# 企业微信
+
+通过企业微信自建应用接入 CowAgent，支持企业内部人员单聊使用。
+
+<Note>
+  企业微信只能使用 Docker 部署或服务器 Python 部署，不支持本地运行模式。
+</Note>
+
+## 一、准备
+
+需要的资源：
+
+1. 一台服务器（有公网 IP）
+2. 注册一个企业微信（个人也可注册，但无法认证）
+3. 认证企业微信还需要对应主体备案的域名
+
+## 二、创建企业微信应用
+
+1. 在 [企业微信管理后台](https://work.weixin.qq.com/wework_admin/frame#profile) **我的企业** 中获取 **企业ID**
+2. 切换到 **应用管理**，点击创建应用，记录 `AgentId` 和 `Secret`
+3. 点击 **设置API接收**，配置应用接口：
+   - URL 格式为 `http://ip:port/wxcomapp`（认证企业需使用备案域名）
+   - 随机获取 `Token` 和 `EncodingAESKey` 并保存
+
+## 三、配置和运行
+
+```json
+{
+  "channel_type": "wechatcom_app",
+  "wechatcom_corp_id": "YOUR_CORP_ID",
+  "wechatcomapp_token": "YOUR_TOKEN",
+  "wechatcomapp_secret": "YOUR_SECRET",
+  "wechatcomapp_agent_id": "YOUR_AGENT_ID",
+  "wechatcomapp_aes_key": "YOUR_AES_KEY",
+  "wechatcomapp_port": 9898
+}
+```
+
+| 参数 | 说明 |
+| --- | --- |
+| `wechatcom_corp_id` | 企业 ID |
+| `wechatcomapp_token` | API 接收配置中的 Token |
+| `wechatcomapp_secret` | 应用的 Secret |
+| `wechatcomapp_agent_id` | 应用的 AgentId |
+| `wechatcomapp_aes_key` | API 接收配置中的 EncodingAESKey |
+| `wechatcomapp_port` | 监听端口，默认 9898 |
+
+启动程序后，回到企业微信后台保存 **消息服务器配置**，并将服务器 IP 添加到 **企业可信IP** 中。
+
+<Warning>
+  如遇到配置失败：1. 确保防火墙和安全组已放行端口；2. 检查各参数配置是否一致；3. 认证企业需配置备案域名。
+</Warning>
+
+## 四、使用
+
+在企业微信中搜索应用名称即可直接对话。如需让外部微信用户使用，可在 **我的企业 → 微信插件** 中分享邀请关注二维码。
--- a/docs/zh/configuration.mdx
+++ b/docs/zh/configuration.mdx
@@ -0,0 +1,101 @@
+---
+title: 配置说明
+description: CowAgent 的配置文件详解
+---
+
+# 配置说明
+
+配置文件的模板在根目录的 `config-template.json` 中，需复制该模板创建最终生效的 `config.json` 文件：
+
+```bash
+cp config-template.json config.json
+```
+
+## 核心配置项
+
+```json
+{
+  "channel_type": "web",
+  "model": "MiniMax-M2.5",
+  "agent": true,
+  "agent_workspace": "~/cow",
+  "agent_max_context_tokens": 40000,
+  "agent_max_context_turns": 30,
+  "agent_max_steps": 15
+}
+```
+
+| 参数 | 说明 | 默认值 |
+| --- | --- | --- |
+| `channel_type` | 接入渠道类型 | `web` |
+| `model` | 模型名称 | `MiniMax-M2.5` |
+| `agent` | 是否启用 Agent 模式 | `true` |
+| `agent_workspace` | Agent 工作空间路径 | `~/cow` |
+| `agent_max_context_tokens` | 最大上下文 tokens | `40000` |
+| `agent_max_context_turns` | 最大上下文记忆轮次 | `30` |
+| `agent_max_steps` | 单次任务最大决策步数 | `15` |
+
+## 模型 API Key 配置
+
+根据所选模型填写对应的 API Key：
+
+```json
+{
+  "minimax_api_key": "",
+  "zhipu_ai_api_key": "",
+  "moonshot_api_key": "",
+  "ark_api_key": "",
+  "dashscope_api_key": "",
+  "claude_api_key": "",
+  "gemini_api_key": "",
+  "open_ai_api_key": ""
+}
+```
+
+详细模型配置请参考 [模型说明](/zh/models)。
+
+## 语音配置
+
+```json
+{
+  "speech_recognition": false,
+  "group_speech_recognition": false,
+  "voice_reply_voice": false
+}
+```
+
+| 参数 | 说明 |
+| --- | --- |
+| `speech_recognition` | 是否开启私聊语音识别 |
+| `group_speech_recognition` | 是否开启群组语音识别 |
+| `voice_reply_voice` | 是否使用语音回复语音 |
+
+## LinkAI 配置
+
+```json
+{
+  "use_linkai": false,
+  "linkai_api_key": "",
+  "linkai_app_code": ""
+}
+```
+
+| 参数 | 说明 |
+| --- | --- |
+| `use_linkai` | 是否使用 LinkAI 接口 |
+| `linkai_api_key` | LinkAI API Key，在 [控制台](https://link-ai.tech/console/interface) 创建 |
+| `linkai_app_code` | LinkAI 应用或工作流的 code |
+
+## 代理配置
+
+如需使用网络代理：
+
+```json
+{
+  "proxy": "127.0.0.1:7890"
+}
+```
+
+<Tip>
+  全部配置项说明可在项目 [`config.py`](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/blob/master/config.py) 文件中查看。
+</Tip>
--- a/docs/zh/index.mdx
+++ b/docs/zh/index.mdx
@@ -0,0 +1,64 @@
+---
+title: 项目介绍
+description: CowAgent - 基于大模型的超级AI助理
+---
+
+# CowAgent
+
+**CowAgent** 是基于大模型的超级AI助理，能够主动思考和任务规划、操作计算机和外部资源、创造和执行Skills、拥有长期记忆并不断成长。
+
+CowAgent 支持灵活切换多种模型，能处理文本、语音、图片、文件等多模态消息，可接入网页、飞书、钉钉、企业微信应用、微信公众号中使用，7×24小时运行于你的个人电脑或服务器中。
+
+## 核心能力
+
+<CardGroup cols={2}>
+  <Card title="复杂任务规划" icon="brain">
+    能够理解复杂任务并自主规划执行，持续思考和调用工具直到完成目标，支持通过工具操作访问文件、终端、浏览器、定时任务等系统资源。
+  </Card>
+  <Card title="长期记忆" icon="database">
+    自动将对话记忆持久化至本地文件和数据库中，包括全局记忆和天级记忆，支持关键词及向量检索。
+  </Card>
+  <Card title="技能系统" icon="puzzle-piece">
+    实现了Skills创建和运行的引擎，内置多种技能，并支持通过自然语言对话完成自定义Skills开发。
+  </Card>
+  <Card title="多模态消息" icon="image">
+    支持对文本、图片、语音、文件等多类型消息进行解析、处理、生成、发送等操作。
+  </Card>
+  <Card title="多模型接入" icon="microchip">
+    支持 OpenAI, Claude, Gemini, DeepSeek, MiniMax, GLM, Qwen, Kimi, Doubao 等国内外主流模型厂商。
+  </Card>
+  <Card title="多端部署" icon="server">
+    支持运行在本地计算机或服务器，可集成到网页、飞书、钉钉、微信公众号、企业微信应用中使用。
+  </Card>
+</CardGroup>
+
+## 快速体验
+
+在终端执行以下命令，即可一键安装、配置、启动 CowAgent：
+
+```bash
+bash <(curl -sS https://cdn.link-ai.tech/code/cow/run.sh)
+```
+
+运行后默认会启动 Web 服务，通过访问 `http://localhost:9899/chat` 在网页端对话。
+
+<CardGroup cols={2}>
+  <Card title="快速开始" icon="rocket" href="/zh/quick-start">
+    查看完整的安装和运行指南
+  </Card>
+  <Card title="项目架构" icon="sitemap" href="/zh/architecture">
+    了解 CowAgent 的系统架构设计
+  </Card>
+</CardGroup>
+
+## 声明
+
+1. 本项目遵循 [MIT开源协议](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/blob/master/LICENSE)，主要用于技术研究和学习，使用本项目时需遵守所在地法律法规、相关政策以及企业章程，禁止用于任何违法或侵犯他人权益的行为。
+2. Agent模式下Token使用量高于普通对话模式，请根据效果及成本综合选择模型。Agent具有访问所在操作系统的能力，请谨慎选择项目部署环境。
+3. CowAgent项目专注于开源技术开发，不会参与、授权或发行任何加密货币。
+
+## 社区
+
+添加小助手微信加入开源项目交流群：
+
+<img width="140" src="https://img-1317903499.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/docs/open-community.png" />
--- a/docs/zh/memory.mdx
+++ b/docs/zh/memory.mdx
@@ -0,0 +1,68 @@
+---
+title: 记忆
+description: CowAgent 的长期记忆系统
+---
+
+# 长期记忆
+
+记忆系统让 Agent 能够长期记住重要信息，在对话中不断积累经验、理解用户偏好，真正实现自主思考和持续成长。
+
+## 工作原理
+
+Agent 会在以下场景主动存储记忆：
+
+- **用户分享重要信息时** - 自动识别偏好、决策、事实等关键信息并存储
+- **对话达到一定长度时** - 自动提取摘要，避免信息丢失
+- **需要检索时** - 智能搜索历史记忆，结合上下文进行回答
+
+## 记忆类型
+
+### 核心记忆
+
+存储在 `~/cow/memory/core.md` 中，包含用户的长期偏好、重要决策、关键事实等不会随时间淡化的信息。
+
+### 天级记忆
+
+存储在 `~/cow/memory/daily/` 目录下，按日期组织，记录每天的对话摘要和关键事件。
+
+## 首次启动
+
+首次启动 Agent 时，Agent 会主动向用户询问关键信息，并记录至工作空间（默认 `~/cow`）中的以下文件：
+
+| 文件 | 说明 |
+| --- | --- |
+| `system.md` | Agent 的系统提示词和行为设定 |
+| `user.md` | 用户身份信息和偏好 |
+| `memory/core.md` | 核心记忆 |
+| `memory/daily/` | 天级记忆目录 |
+
+<Frame>
+  <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260203000455.png" width="800" />
+</Frame>
+
+## 记忆检索
+
+记忆系统支持混合检索模式：
+
+- **关键词检索** - 基于关键词匹配历史记忆
+- **向量检索** - 基于语义相似度进行搜索，即使表述不同也能找到相关记忆
+
+Agent 会在对话中根据需要自动触发记忆检索，将相关历史信息纳入上下文。
+
+## 相关配置
+
+在 `config.json` 中可调整记忆相关参数：
+
+```json
+{
+  "agent_workspace": "~/cow",
+  "agent_max_context_tokens": 40000,
+  "agent_max_context_turns": 30
+}
+```
+
+| 参数 | 说明 | 默认值 |
+| --- | --- | --- |
+| `agent_workspace` | 工作空间路径，记忆文件存储在此目录下 | `~/cow` |
+| `agent_max_context_tokens` | 最大上下文 token 数，影响短期记忆容量 | `40000` |
+| `agent_max_context_turns` | 最大上下文轮次，超出后自动丢弃最早对话 | `30` |
--- a/docs/zh/models.mdx
+++ b/docs/zh/models.mdx
@@ -0,0 +1,173 @@
+---
+title: 模型
+description: CowAgent 支持的模型及配置方式
+---
+
+# 模型
+
+CowAgent 支持国内外主流厂商的大语言模型，模型接口实现在项目的 `models/` 目录下。
+
+<Note>
+  Agent 模式下推荐使用以下模型：MiniMax-M2.5、glm-5、kimi-k2.5、qwen3.5-plus、claude-sonnet-4-6、gemini-3.1-pro-preview，可根据效果及成本综合选择。
+</Note>
+
+## 模型配置
+
+根据所选模型，在 `config.json` 中填写对应的模型名称和 API Key。
+
+### MiniMax
+
+```json
+{
+  "model": "MiniMax-M2.5",
+  "minimax_api_key": "YOUR_API_KEY"
+}
+```
+
+| 参数 | 说明 |
+| --- | --- |
+| `model` | 可填 `MiniMax-M2.5`、`MiniMax-M2.1`、`MiniMax-M2.1-lightning`、`MiniMax-M2` 等 |
+| `minimax_api_key` | 在 [MiniMax控制台](https://platform.minimaxi.com/user-center/basic-information/interface-key) 创建 |
+
+### 智谱AI (GLM)
+
+```json
+{
+  "model": "glm-5",
+  "zhipu_ai_api_key": "YOUR_API_KEY"
+}
+```
+
+| 参数 | 说明 |
+| --- | --- |
+| `model` | 可填 `glm-5`、`glm-4.7`、`glm-4-plus`、`glm-4-flash` 等，参考 [模型编码](https://bigmodel.cn/dev/api/normal-model/glm-4) |
+| `zhipu_ai_api_key` | 在 [智谱AI控制台](https://www.bigmodel.cn/usercenter/proj-mgmt/apikeys) 创建 |
+
+### 通义千问 (Qwen)
+
+```json
+{
+  "model": "qwen3.5-plus",
+  "dashscope_api_key": "YOUR_API_KEY"
+}
+```
+
+| 参数 | 说明 |
+| --- | --- |
+| `model` | 可填 `qwen3.5-plus`、`qwen3-max`、`qwen-max`、`qwen-plus` 等 |
+| `dashscope_api_key` | 在 [百炼控制台](https://bailian.console.aliyun.com/?tab=model#/api-key) 创建 |
+
+### Kimi (Moonshot)
+
+```json
+{
+  "model": "kimi-k2.5",
+  "moonshot_api_key": "YOUR_API_KEY"
+}
+```
+
+| 参数 | 说明 |
+| --- | --- |
+| `model` | 可填 `kimi-k2.5`、`kimi-k2`、`moonshot-v1-8k`、`moonshot-v1-32k` 等 |
+| `moonshot_api_key` | 在 [Moonshot控制台](https://platform.moonshot.cn/console/api-keys) 创建 |
+
+### 豆包 (Doubao)
+
+```json
+{
+  "model": "doubao-seed-2-0-code-preview-260215",
+  "ark_api_key": "YOUR_API_KEY"
+}
+```
+
+| 参数 | 说明 |
+| --- | --- |
+| `model` | 可填 `doubao-seed-2-0-code-preview-260215`、`doubao-seed-2-0-pro-260215` 等 |
+| `ark_api_key` | 在 [火山方舟控制台](https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/apikey) 创建 |
+
+### Claude
+
+```json
+{
+  "model": "claude-sonnet-4-6",
+  "claude_api_key": "YOUR_API_KEY"
+}
+```
+
+| 参数 | 说明 |
+| --- | --- |
+| `model` | 支持 `claude-sonnet-4-6`、`claude-opus-4-6`、`claude-sonnet-4-5` 等，参考 [官方模型](https://docs.anthropic.com/en/docs/about-claude/models/overview) |
+| `claude_api_key` | 在 [Claude控制台](https://console.anthropic.com/settings/keys) 创建 |
+| `claude_api_base` | 可选，默认为 `https://api.anthropic.com/v1`，可接入第三方代理 |
+
+### Gemini
+
+```json
+{
+  "model": "gemini-3.1-pro-preview",
+  "gemini_api_key": "YOUR_API_KEY"
+}
+```
+
+| 参数 | 说明 |
+| --- | --- |
+| `model` | 支持 `gemini-3.1-pro-preview`、`gemini-3-flash-preview`、`gemini-2.5-pro` 等，参考 [官方文档](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models) |
+| `gemini_api_key` | 在 [Google AI Studio](https://aistudio.google.com/app/apikey) 创建 |
+
+### OpenAI
+
+```json
+{
+  "model": "gpt-4.1-mini",
+  "open_ai_api_key": "YOUR_API_KEY",
+  "open_ai_api_base": "https://api.openai.com/v1"
+}
+```
+
+| 参数 | 说明 |
+| --- | --- |
+| `model` | 支持 o 系列、gpt-5.2、gpt-4.1 等，参考 [模型列表](https://platform.openai.com/docs/models) |
+| `open_ai_api_key` | 在 [OpenAI平台](https://platform.openai.com/api-keys) 创建 |
+| `open_ai_api_base` | 可选，修改可接入第三方代理接口 |
+
+### DeepSeek
+
+```json
+{
+  "model": "deepseek-chat",
+  "open_ai_api_key": "YOUR_API_KEY",
+  "open_ai_api_base": "https://api.deepseek.com/v1",
+  "bot_type": "chatGPT"
+}
+```
+
+| 参数 | 说明 |
+| --- | --- |
+| `model` | `deepseek-chat`（V3）、`deepseek-reasoner`（R1） |
+| `bot_type` | 使用 OpenAI 兼容方式接入，固定为 `chatGPT` |
+
+## OpenAI 兼容接入
+
+除官方 SDK 接入外，多数模型也支持 OpenAI 兼容方式接入，将 `bot_type` 设为 `chatGPT`，并配置对应的 `open_ai_api_base` 和 `open_ai_api_key` 即可。
+
+## LinkAI 平台
+
+通过 [LinkAI](https://link-ai.tech) 平台可灵活切换多种模型，并支持知识库、工作流、插件等 Agent 能力。
+
+```json
+{
+  "use_linkai": true,
+  "linkai_api_key": "YOUR_API_KEY",
+  "linkai_app_code": "YOUR_APP_CODE"
+}
+```
+
+| 参数 | 说明 |
+| --- | --- |
+| `use_linkai` | 设为 `true` 启用 LinkAI 接口 |
+| `linkai_api_key` | 在 [控制台](https://link-ai.tech/console/interface) 创建 |
+| `linkai_app_code` | LinkAI 智能体的 code，选填 |
+
+<Tip>
+  全部模型名称可参考项目 [`common/const.py`](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/blob/master/common/const.py) 文件。
+</Tip>
--- a/docs/zh/quick-start.mdx
+++ b/docs/zh/quick-start.mdx
@@ -0,0 +1,120 @@
+---
+title: 快速开始
+description: 一键安装或手动部署 CowAgent
+---
+
+# 快速开始
+
+CowAgent 支持 Linux、macOS、Windows 操作系统，可在个人计算机及服务器上运行，需安装 Python 3.7 ~ 3.12（推荐 3.9）。
+
+## 一键安装
+
+项目提供了一键安装、配置、启动、管理程序的脚本，推荐使用脚本快速运行：
+
+```bash
+bash <(curl -sS https://cdn.link-ai.tech/code/cow/run.sh)
+```
+
+脚本自动执行以下流程：
+
+1. 检查 Python 环境（需要 Python 3.7+）
+2. 安装必要工具（git、curl 等）
+3. 克隆项目代码到 `~/chatgpt-on-wechat`
+4. 安装 Python 依赖
+5. 引导配置 AI 模型和通信渠道
+6. 启动服务
+
+### 脚本管理命令
+
+安装完成后，可使用以下命令管理服务：
+
+| 命令 | 说明 |
+| --- | --- |
+| `./run.sh start` | 启动服务 |
+| `./run.sh stop` | 停止服务 |
+| `./run.sh restart` | 重启服务 |
+| `./run.sh status` | 查看运行状态 |
+| `./run.sh logs` | 查看实时日志 |
+| `./run.sh config` | 重新配置 |
+| `./run.sh update` | 更新项目代码 |
+
+## 手动安装
+
+### 1. 克隆项目代码
+
+```bash
+git clone https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat
+cd chatgpt-on-wechat/
+```
+
+<Tip>
+  若遇到网络问题可使用国内仓库地址：https://gitee.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat
+</Tip>
+
+### 2. 安装依赖
+
+核心依赖（必选）：
+
+```bash
+pip3 install -r requirements.txt
+```
+
+扩展依赖（可选，建议安装）：
+
+```bash
+pip3 install -r requirements-optional.txt
+```
+
+### 3. 配置
+
+复制配置文件模板并编辑：
+
+```bash
+cp config-template.json config.json
+```
+
+填写核心配置项，详细说明参考 [配置说明](/zh/configuration)。
+
+### 4. 运行
+
+**本地运行：**
+
+```bash
+python3 app.py
+```
+
+运行后默认启动 Web 服务，访问 `http://localhost:9899/chat` 开始对话。
+
+**服务器后台运行：**
+
+```bash
+nohup python3 app.py & tail -f nohup.out
+```
+
+## Docker 部署
+
+使用 Docker 部署无需下载源码和安装依赖。Agent 模式下更推荐使用源码部署以获得更多系统访问能力。
+
+<Note>
+  需要安装 [Docker](https://docs.docker.com/engine/install/) 和 docker-compose。
+</Note>
+
+**1. 下载配置文件**
+
+```bash
+wget https://cdn.link-ai.tech/code/cow/docker-compose.yml
+```
+
+打开 `docker-compose.yml` 填写所需配置。
+
+**2. 启动容器**
+
+```bash
+sudo docker compose up -d
+```
+
+**3. 查看日志**
+
+```bash
+sudo docker logs -f chatgpt-on-wechat
+```
--- a/docs/zh/releases/overview.mdx
+++ b/docs/zh/releases/overview.mdx
@@ -0,0 +1,25 @@
+---
+title: 更新日志
+description: CowAgent 版本更新历史
+---
+
+# 更新日志
+
+| 版本 | 日期 | 说明 |
+| --- | --- | --- |
+| [2.0.0](/zh/releases/v2.0.0) | 2026.02.03 | 全面升级为超级 Agent 助理 |
+| 1.7.6 | 2025.05.23 | Web Channel 优化、AgentMesh 多智能体插件 |
+| 1.7.5 | 2025.04.11 | wechatferry 协议、DeepSeek 模型 |
+| 1.7.4 | 2024.12.13 | Gemini 2.0 模型、Web Channel |
+| 1.7.3 | 2024.10.31 | 稳定性提升、数据库功能 |
+| 1.7.2 | 2024.09.26 | 一键安装脚本、o1 模型 |
+| 1.7.0 | 2024.08.02 | 讯飞 4.0 模型、知识库引用 |
+| 1.6.9 | 2024.07.19 | gpt-4o-mini、阿里语音识别 |
+| 1.6.8 | 2024.07.05 | Claude 3.5、Gemini 1.5 Pro |
+| 1.6.0 | 2024.04.26 | Kimi 接入、gpt-4-turbo 升级 |
+| 1.5.8 | 2024.03.26 | GLM-4、Claude-3、edge-tts |
+| 1.5.2 | 2023.11.10 | 飞书通道、图像识别对话 |
+| 1.5.0 | 2023.11.10 | gpt-4-turbo、dall-e-3、tts 多模态 |
+| 1.0.0 | 2022.12.12 | 项目创建，首次接入 ChatGPT 模型 |
+
+更多历史版本请查看 [GitHub Releases](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/releases)。
--- a/docs/zh/releases/v2.0.0.mdx
+++ b/docs/zh/releases/v2.0.0.mdx
@@ -0,0 +1,107 @@
+---
+title: v2.0.0
+description: CowAgent 2.0 - 从聊天机器人到超级智能助理的全面升级
+---
+
+# CowAgent 2.0
+
+CowAgent 2.0 实现了从聊天机器人到**超级智能助理**的全面升级！现在它能够主动思考和规划任务、拥有长期记忆、操作计算机和外部资源、创造和执行技能，真正理解你并和你一起成长。
+
+**发布日期**：2026.02.03 | [GitHub Release](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/releases/tag/2.0.0)
+
+## 重点更新
+
+### Agent 核心能力
+
+- **复杂任务规划**：能够理解复杂任务并自主规划执行，持续思考和调用工具直到完成目标，支持多轮推理和上下文理解
+- **长期记忆**：自动将对话记忆持久化至本地文件和数据库中，包括全局记忆和天级记忆，支持关键词及向量检索
+- **内置系统工具**：内置实现 10+ 种工具，包括文件操作、Bash 终端、浏览器、文件发送、定时任务、记忆管理等
+- **Skills**：新增 Skill 运行引擎，内置多种技能，并支持通过自然语言对话完成自定义 Skills 开发
+- **安全和成本**：通过秘钥管理工具、提示词控制、系统权限等手段控制 Agent 的访问安全；通过最大记忆轮次、最大上下文 token、工具执行步数对 token 成本进行限制
+
+### 其他更新
+
+- **渠道优化**：飞书及钉钉接入渠道支持长连接接入（无需公网 IP）、支持图片/文件消息的接收和发送
+- **模型更新**：新增 claude-sonnet-4-5、gemini-3-pro-preview、glm-4.7、MiniMax-M2.1、qwen3-max 等最新模型
+- **部署优化**：增加一键安装、配置、运行、管理的脚本，简化部署流程
+
+## 长期记忆系统
+
+Agent 会在用户分享重要信息时主动存储，也会在对话达到一定长度时自动提取摘要。支持语义搜索和向量检索的混合检索模式。
+
+**首次启动**时，Agent 会主动询问关键信息，并记录至工作空间（默认 `~/cow`）中的智能体设定、用户身份、记忆文件中。
+
+**长期对话**中，Agent 会智能记录或检索记忆，不断更新自身设定、用户偏好，总结经验和教训，真正实现自主思考和持续成长。
+
+<Frame>
+  <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260203000455.png" width="800" />
+</Frame>
+
+## 任务规划与工具调用
+
+Agent 根据任务需求智能选择和调用工具，完成各类复杂操作。
+
+### 终端和文件访问
+
+最基础和核心的工具能力，用户可通过手机端与 Agent 交互，操作个人电脑或服务器上的资源：
+
+<Frame>
+  <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260202181130.png" width="800" />
+</Frame>
+
+### 应用编程能力
+
+基于编程能力和系统访问能力，Agent 可实现从信息搜索、素材生成、编码、测试、部署、Nginx 配置、发布的 **Vibecoding 全流程**，通过手机端一句命令完成应用快速 demo。
+
+<Frame>
+  <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260203121008.png" width="800" />
+</Frame>
+
+### 定时任务
+
+支持 **一次性任务、固定时间间隔、Cron 表达式** 三种形式，任务触发可选择 **固定消息发送** 或 **Agent 动态任务执行** 两种模式：
+
+<Frame>
+  <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260202195402.png" width="800" />
+</Frame>
+
+### 环境变量管理
+
+通过 `env_config` 工具管理技能所需秘钥，支持对话式更新，内置安全保护和脱敏策略：
+
+<Frame>
+  <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260202234939.png" width="800" />
+</Frame>
+
+## 技能系统
+
+每个 Skill 由说明文件、运行脚本（可选）、资源（可选）组成，为 Agent 提供无限扩展性。
+
+### 技能创造器
+
+通过对话方式快速创建技能，将工作流程固化或对接任意第三方接口：
+
+<Frame>
+  <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260202202247.png" width="800" />
+</Frame>
+
+### 搜索和图像识别
+
+- **搜索技能**：内置 `bocha-search`（博查搜索），配置 `BOCHA_SEARCH_API_KEY` 即可使用
+- **图像识别**：支持 `gpt-4.1-mini`、`gpt-4.1` 等模型，配置 `OPENAI_API_KEY` 即可使用
+
+<Frame>
+  <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260202213219.png" width="800" />
+</Frame>
+
+### 三方知识库和插件
+
+`linkai-agent` 技能可将 [LinkAI](https://link-ai.tech/) 上的所有智能体作为 Skill 使用，实现多智能体决策：
+
+<Frame>
+  <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260202234350.png" width="750" />
+</Frame>
+
+## 参与共建
+
+2.0 版本后，项目将持续升级 Agent 能力、拓展接入渠道、内置工具、技能系统，降低模型成本和提升安全性。欢迎 [提出反馈](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/issues) 和 [贡献代码](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/pulls)。
--- a/docs/zh/skills.mdx
+++ b/docs/zh/skills.mdx
@@ -0,0 +1,103 @@
+---
+title: 技能
+description: CowAgent 的技能系统 - 为 Agent 提供无限扩展性
+---
+
+# 技能系统
+
+技能系统为 Agent 提供无限的扩展性。每个 Skill 由说明文件、运行脚本（可选）、资源（可选）组成，描述如何完成特定类型的任务。通过 Skill 可以让 Agent 遵循说明完成复杂流程，调用各类工具或对接第三方系统。
+
+## 技能类型
+
+### 内置技能
+
+位于项目的 `skills/` 目录下，根据依赖条件（API Key、系统命令等）自动判断是否启用。内置技能包括：
+
+| 技能 | 说明 |
+| --- | --- |
+| `skill-creator` | 技能创造器，通过对话创建自定义技能 |
+| `bocha-search` | 博查搜索，联网搜索能力 |
+| `openai-image-vision` | 图像识别，使用 OpenAI 视觉模型 |
+| `linkai-agent` | LinkAI 智能体，对接第三方知识库和插件 |
+| `web-scraper` | 网页抓取，获取网页内容 |
+
+### 自定义技能
+
+由用户通过对话创建，存放在工作空间中（`~/cow/skills/`），基于自定义技能可以实现任何复杂的业务流程和第三方系统对接。
+
+## 创建技能
+
+通过内置的 `skill-creator` 技能，可以使用自然语言对话快速创建技能。你可以：
+
+- 将工作流程固化为技能
+- 将接口文档和示例发送给 Agent，让它直接完成对接
+- 创建定制化的自动化流程
+
+<Frame>
+  <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260202202247.png" width="800" />
+</Frame>
+
+## 搜索技能
+
+系统内置了 `bocha-search`（博查搜索）技能，配置步骤：
+
+1. 在 [博查开放平台](https://open.bochaai.com/) 创建 API Key
+2. 通过 `env_config` 工具配置 `BOCHA_SEARCH_API_KEY`，或直接发送给 Agent
+
+## 图像识别
+
+内置 `openai-image-vision` 技能，支持使用 `gpt-4.1-mini`、`gpt-4.1` 等图像识别模型。
+
+配置 `OPENAI_API_KEY` 后即可使用，可通过 `config.json` 或 `env_config` 工具进行维护。
+
+<Frame>
+  <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260202213219.png" width="800" />
+</Frame>
+
+## LinkAI 智能体
+
+`linkai-agent` 技能可以将 [LinkAI](https://link-ai.tech/) 上的所有智能体作为 Skill 交给 Agent 使用，实现多智能体决策。
+
+### 配置方式
+
+1. 配置 `LINKAI_API_KEY`（通过 `env_config` 工具或 `config.json` 中的 `linkai_api_key`）
+2. 在 `skills/linkai-agent/config.json` 中添加智能体说明：
+
+```json
+{
+  "apps": [
+    {
+      "app_code": "G7z6vKwp",
+      "app_name": "LinkAI客服助手",
+      "app_description": "当用户需要了解LinkAI平台相关问题时才选择该助手"
+    },
+    {
+      "app_code": "SFY5x7JR",
+      "app_name": "内容创作助手",
+      "app_description": "当用户需要创作图片或视频时才使用该助手"
+    }
+  ]
+}
+```
+
+Agent 会根据智能体的名称和描述进行决策，通过 `app_code` 调用对应的应用或工作流。
+
+<Frame>
+  <img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260202234350.png" width="750" />
+</Frame>
+
+## 技能文件结构
+
+每个技能目录的结构如下：
+
+```
+skills/
+├── my-skill/
+│   ├── SKILL.md          # Skill description and instructions
+│   ├── run.py            # Execution script (optional)
+│   └── resources/        # Additional resources (optional)
+```
+
+<Tip>
+  自定义技能的开发文档可参考 [Skill创造器说明](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/blob/master/skills/skill-creator/SKILL.md)。
+</Tip>