前言

前段时间OpenClaw比较火，部署玩了几天感觉还不错。然后今天突然看到沉寂多时的ChatGPT-On-Wechat项目（以下简称COW）又活了，该项目原来主要是实现把AI接入个微、企微、飞书、钉钉之类的渠道，当时主要接个微玩了，后来腾子封禁力度越来越严，基本就没得玩了。然后COW也就几个月没得更新了，毕竟没啥可更，这次更新CowAgent我估摸着是看到OpenClaw的功能，找到了新的开发方向了

https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat

至于目前CowAgent有啥功能，跟OpenClaw差不多，只不过CowAgent原本就是接入国内平台的，在使用体验上来说应该更好一些，至于细节我还没上手试，毕竟我还没部署，这篇文章就是我边首次部署边写的

本篇文章的教程仅包含Linux云服务器部署，因为我个人没有MacOS电脑，没法写，Windows上部署的教程，看情况吧，有时间就写

没有服务器的，还没地方买的，推荐看下方文章

https://www.uomn.cn/archives/rainyun-personal-server

服务器配置

系统：Debian12 （虽说官方推荐Ubuntu 22.04，但是我不用，我用Debian12多一点）

核心：4C

运存：4G

位置：国内

实际上可运行的服务器配置2C2G就够了，我这刚好有一台限制的4C4G就拿来用了

我个人使用的SSH工具是FinalShell，方便改文件啥的

部署

安装Python环境

官方提供了一键安装脚本，但是没有Python环境的安装，想必后边可能会加上，但是现在就得手动安装了

安装依赖

首先安装依赖（以前的COW需要这一步，我不确定CowAgent要不要，所以就当它要好了）

sudo apt update
sudo apt install -y git zlib1g-dev libbz2-dev libssl-dev libncurses5-dev libsqlite3-dev libreadline-dev tk-dev gcc make libffi-dev

安装依赖的时候如果提示【y/n】，则输入y然后回车继续就行了

下载Python

如果下载很慢，可以在本机下载后，手动上传到root目录

wget https://www.python.org/ftp/python/3.8.1/Python-3.8.1.tgz

解压文件

tar -zxvf Python-3.8.1.tgz

进入文件夹并配置安装位置

cd Python-3.8.1
./configure prefix=/usr/local/python3

开始安装（此步骤耗时较长，主要取决于服务器性能）

make && make install

配置软链接

cd ..
# 移除原有软连接（可能不需要此步骤）
sudo rm /usr/bin/python3
sudo rm /usr/bin/pip3
# 创建软连接
ln -s /usr/local/python3/bin/python3.8 /usr/bin/python3
ln -s /usr/local/python3/bin/pip3.8 /usr/bin/pip3

更新pip

pip3 install --upgrade pip

安装CowAgent

官方提供了一键部署命令，直接用，该命令会检查一些必要的环境。一般来说，上边部署完之后，应该只差个Git没有安装了，执行命令后会自动装上（刚更新了上边的安装依赖的命令，git也会默认安装完成）

bash <(curl -sS https://cdn.link-ai.tech/code/cow/run.sh)

安装完成后会进入配置页面

这里我故意Crtl+C中断流程，为了防止有的小小伙伴不小心退出后无法继续初始化

重新进入初始化，需要进入项目目录并执行安装命令

cd chatgpt-on-wechat
# 配置脚本权限
chmod +x run.sh
# 初始化 
./run.sh

接下来就是选模型的阶段，我这刚好有个现成的Minimax密钥，那我就选minimax的了

下一步接入渠道，这里先不接，后边我统一写渠道的接入教程，所以这里先选Web，端口默认即可

常用命令

=========================================
    CowAgent Management Script
=========================================

Usage:
  ./run.sh               # Install/Configure project
  ./run.sh <command>     # Execute management command

Commands:
  start      Start the service
  stop       Stop the service
  restart    Restart the service
  status     Check service status
  logs       View logs (tail -f)
  config     Reconfigure project
  update     Update and restart

Examples:
  ./run.sh start
  ./run.sh logs
  ./run.sh status
=========================================

测试

首先就是得启动程序

./run.sh start

然后尝试访问一下Web看看，服务端口默认为9899，确保端口是开放的

http://<服务器IP>:<服务端口>/chat

提示：目前Web看起来没有鉴权，所有人都可以访问，这很危险，所以，后边要关掉

配置教程

首先，我们需要预先了解配置文件，但是这里我就不多说了，因为配置有很多，官方也有中文的说明，在项目目录下的config.json 是配置文件，config.py 是配置说明文件，几乎所有的配置你都能在config.py 中找到

虽说agent能够帮你一键配置好模型，但是我觉得还是有必要写的

在开始配置前，我会清空配置文件，下方标注必须的，为配置文件必不可少的

注意：配置文件内不要出现注解（我记得好像是不行的，可以试试）

基础设置（必须）

用于启用Agent模式，配置由上到下的说明：

是否启用、工作目录、上下文最大tokens、上下文最大轮数、单次运行最大决策步数

{
    "agent": true,
    "agent_workspace": "~/cow",
    "agent_max_context_tokens": 40000,
    "agent_max_context_turns": 30,
    "agent_max_steps": 15
}

模型设置（必须选一个模型）

由于agent很耗Tokens，建议用那种coding plan付费计划，就是一个月不限制tokens的，爽用

注意：所有支持的渠道配置均在项目目录下的config.py 中找到相应的配置项

模型使用（必须）

具体使用的模型由model控制，同时只能填入一个模型，但是可以让agent自行修改需要的模型，此配置必须存在

我们可以预先配置好多个模型渠道，后边可以让agent只更改模型名

{
    "model": "MiniMax-M2.1"
}

模型类型（可选）

在上边model里我们配置了模型，系统会根据模型名去匹配对应的API地址，那么当使用中转API的时候（OpenAI格式），就会出现错误的匹配API地址，这个时候就要增加模型类型的配置

注意：一旦配置了这个，后续无论使用什么模型，都只会从下方配置中对应类型的API端点发请求

{
    "bot_type": "chatGPT"
}

此处变量支持的值如下图

minimax（可选）

在初始化的时候我就选择接入了minimax的模型，但是实际上写入到配置文件中的配置不是完整的

所以我来补全一下配置，方便自定义

{
    "minimax_api_key": "",
    "Minimax_group_id": "",
    "Minimax_base_url": "https://api.minimaxi.com/v1"
}

中转API（可选）

{
    "model": "gpt-5.2-chat-latest",
    "open_ai_api_key": "",
    "open_ai_api_base": "https://api.hallucodex.com/v1"
}

Linkai（可选）

这个是COW开源团队的另一个平台，使用该平台API能够实现更多的功能，比如工作流、知识库、联网、文档等，但是也会稍贵一些

https://link-ai.tech/home?share=67za68

{
    "use_linkai": false,
    "linkai_api_key": "",
    "linkai_app_code": "",
    "linkai_api_base": "https://api.link-ai.tech"
}

渠道配置（必须选一个渠道）

Web网页（极不推荐，危险）

访问地址：http://<服务器IP>:<服务端口>/chat

{
    "channel_type": "web",
    "web_port": 9899
}

终端（不存在）

我以为有终端渠道的，结果压根用不了，就酱

飞书&企微&公众号&钉钉

官方已经有教程了，这里我就不重复了

公众号

https://docs.link-ai.tech/cow/multi-platform/wechat-mp

企微应用

https://docs.link-ai.tech/cow/multi-platform/wechat-com

飞书

https://docs.link-ai.tech/cow/multi-platform/feishu

钉钉

https://docs.link-ai.tech/cow/multi-platform/dingtalk

前言