CowAgent

CowAgent 利用递归推理循环，将用户的高级目标拆解为细粒度的可执行子任务。它在每一步后动态评估进度，若工具调用失败或环境状态发生变化，会自动调整策略，确保无需人工持续干预即可完成复杂的多步骤目标。

系统实现了双层记忆架构：全局长期记忆和每日上下文记忆。通过将数据持久化到本地文件和向量数据库，智能体可在会话间保持连续性。这使智能体能够回溯特定用户偏好或过往任务结果，显著减少后续提示词中冗余上下文的注入需求。

框架提供模块化的“技能中心”（Skill Hub），允许用户安装预构建功能或使用自然语言定义自定义功能。该抽象层使智能体能够与外部 API 交互、执行 Python 脚本或进行文件系统操作，有效将智能体的核心逻辑与其功能解耦。

CowAgent 为企业及个人通信平台提供原生支持，包括微信、钉钉、飞书和 QQ。通过抽象通信层，它允许智能体作为跨不同消息应用的统一接口，使用户能够直接从移动设备触发复杂的工作流。

架构支持广泛的 LLM 后端，包括 OpenAI、Claude、DeepSeek 以及通过 Qwen 或 GLM 运行的本地模型。这种灵活性使用户能根据任务复杂度切换模型，从而优化成本、延迟或隐私，确保智能体在任何底层基础设施下均能保持高性能。