Sobre el proyecto

CowAgent (anteriormente chatgpt-on-wechat) es un super asistente de IA de código abierto y un framework de agentes. Según su README, planea proactivamente tareas, controla la computadora y servicios externos, crea y ejecuta Habilidades, construye una base de conocimiento personal y memoria a largo plazo, forma equipos de multi-agentes, y evoluciona con el uso. Se posiciona como una implementación de referencia de ingeniería de Agent Harness. Arquitectura y capacidades - Planificación: descompone tareas complejas y las ejecuta paso a paso, iterando sobre herramientas hasta alcanzar el objetivo. - Multi-Agentes: construye equipos de agentes, cada uno con su propio rol, modelo, habilidades y conocimiento, colaborando en una conversación compartida. - Memoria: arquitectura de tres niveles (contexto, diaria, núcleo) con destilación automática Deep Dream y recuperación híbrida por palabras clave y vectores. - Conocimiento: autocura conocimiento estructurado en un wiki Markdown y construye un grafo de conocimiento evolutivo con navegación visual. - Evolución: revisa conversaciones para mejorar habilidades, dar seguimiento a tareas sin terminar, y consolidar memoria y conocimiento. - Habilidades: instalación con un clic desde Skill Hub, GitHub o ClawHub, o crea habilidades personalizadas mediante conversación en lenguaje natural. - Herramientas: E/S de archivos, terminal, navegador, programador, recuperación de memoria, búsqueda web y más, con integración MCP nativa. - Multimodal: soporte para texto, imágenes, voz y archivos, incluyendo reconocimiento, generación y entrega. Modelos y canales CowAgent soporta muchos proveedores de LLM principales, incluyendo Claude, GPT, Gemini, DeepSeek, Qwen, GLM, Kimi, MiniMax, Doubao, ERNIE, MiMo, LinkAI, y endpoints personalizados. Chat, visión, generación de imágenes, ASR/TTS, y embeddings pueden routingearse a diferentes proveedores, configurados desde la consola Web. Una sola instancia de agente puede atender múltiples canales en paralelo, incluyendo consola Web, Telegram, Slack, Discord, WeChat, Feishu/Lark, DingTalk, WeCom, QQ y Cuenta Oficial de WeChat. Despliegue y uso Un instalador en una línea maneja dependencias, configuración y arranque en Linux/macOS, PowerShell de Windows o Docker. Tras el arranque, la consola Web en localhost:9899 es el centro para chatear, configurar modelos, conectar canales e instalar habilidades. Una CLI cow maneja control de servicio, estado, registros, actualizaciones, instalación de habilidades y automatización de navegador. También se ofrece un cliente de escritorio para macOS y Windows. Comunidad y licencia El proyecto tiene licencia MIT y afirma estar destinado a investigación técnica y aprendizaje. Advierte que el modo agente consume sustancialmente más tokens que el chat regular y tiene acceso al sistema operativo local, por lo que debe desplegarse solo en entornos de confianza. El README señala que el proyecto se llamaba previamente chatgpt-on-wechat y que la antigua URL de GitHub se redirige automáticamente.