CoPaw 是什么？阿里通义开源的个人 AI 助理完整教程（2026 最新）

2026-02-28 13:55
72
今天，阿里云通义 AgentScope 团队正式宣布 CoPaw 开源——这款对标 OpenClaw 的国产个人 AI 助理，不仅代码全部公开（Apache 2.0 协议，支持免费商用），更在易用性、本地部署、记忆管理和可扩展性四个方向进行了全面升级。三条命令本地跑通，支持接入钉钉、飞书、QQ、Discord、iMessage 等聊天软件，还能自定义模型、编写 Skills、对接自己的频道。

本文将详细介绍 CoPaw 的核心功能、与 OpenClaw 的区别，并提供一份从零开始的安装部署教程，帮助你快速搭建属于自己的 AI 智能搭档。

一、CoPaw 是什么？

CoPaw 全称 Co Personal Agent Workstation（协同个人智能体工作台），由阿里云通义实验室基于 AgentScope 生态构建。"Co-Paw"寓意"你的搭档小爪子"，定位为一款可本地可云端部署的个人 AI 助理。
与传统"一问一答"的 AI 聊天工具不同，CoPaw 是一个可以长期陪伴用户、主动执行任务、能力可无限扩展的智能体平台。它能跑在你自己的电脑上，连着你常用的聊天软件，按照设定的时间自动完成各种日常事务。

CoPaw 核心功能一览

功能特点
说明
开源免费
Apache 2.0 协议，支持免费商用，源码可审计
本地+云端双模部署
本地三条命令跑通，也支持 Docker 和云端一键部署
多平台接入
钉钉、飞书、QQ、Discord、iMessage、原生 Console
多模型支持
云端 API、Ollama、llama.cpp、MLX（Apple 芯片），自由切换
长期记忆
学习你的偏好和习惯，越用越懂你
Skills 扩展
内置 cron、文件处理、新闻等能力，支持自定义和社区导入
定时任务
自动执行邮件阅读、新闻查找、待办整理、天气查询等
MCP 热插拔
运行时动态新增工具，无需重启

二、CoPaw 开源版升级了什么？

这次开源版本的核心逻辑是：降低门槛，打开上限。降低门槛让本地部署更轻量；打开上限让开发者可以自由扩展。

1. 全面升级模型管理

CoPaw 不再局限于内置模型供应商。你可以自由增删模型提供方，无论是私有部署的大模型服务还是新兴的模型 API，都能灵活接入。具体包括：
  • 自定义模型供应商：自由增加和删除模型提供方
  • Ollama 全面支持：后端模型自动同步，控制台卡片展示与增删管理
  • llama.cpp 与 MLX 本地后端：跨平台和 Apple Silicon 本地推理，真正实现全链路本地化——数据不出你的电脑

2. 记忆模块改进

  • 记忆模块复用主对话链路的 Chat Model，无需单独配置，维护成本更低
  • 新增 local 模式，无需安装三方向量数据库也能使用向量检索
  • 修复 Windows 兼容性问题，Windows 用户开箱即用

3. Agent 架构模块化重构（最大升级）

这是本次升级幅度最大的部分：
  • 模块化拆分：Prompt、Hooks、Tools、Memory 等核心组件解耦，开发者可独立替换或扩展任意模块
  • 自定义 Skills 同步：编写的自定义 Skill 自动与控制台 UI 同步
  • Skills Hub 接入：支持从社区 Skills Hub（如 ClawHub）一行命令导入 Skills
  • MCP 热插拔：运行中动态新增工具，无需重启
  • 核心参数可配置：Context Length、ReAct 轮数等关键参数均可自定义

4. 频道架构系统重构

  • 协议与消息类型统一，强类型约束更规范
  • 异步消费模式，消息处理更可靠
  • 插件化频道管理，支持 list / install / remove / config 等 CLI 命令

三、CoPaw 与 OpenClaw 的区别

CoPaw 经常被拿来与 OpenClaw 对比。两者都是个人 AI 助理，但在设计理念和使用体验上有明显差异：
对比项
OpenClaw（开源）
CoPaw（开源）
开发团队
Peter Steinberger（奥地利）
阿里云通义 AgentScope 团队
开源协议
开源
Apache 2.0，支持免费商用
安装难度
配置相对复杂
三条命令本地跑通
国内平台支持
Telegram、Discord 为主
钉钉、飞书、QQ 原生支持
本地模型
支持
Ollama + llama.cpp + MLX 全面支持
记忆系统
有
ReMe 记忆系统，长期记忆+向量检索
Skills 生态
社区丰富
Skills Hub + 自定义 + 社区导入
中文体验
依赖模型能力
原生中文优化，文档中文友好
Docker 支持
支持
支持，两条命令启动
适合用户
海外用户/技术极客
国内用户/开发者/团队
简单来说：如果你主要使用钉钉、飞书、QQ 等国内通讯工具，希望安装简单、中文体验好，CoPaw 是更适合的选择。如果你更偏向海外生态，OpenClaw 的社区更为成熟。

四、CoPaw 安装部署完整教程

CoPaw 提供了三种安装方式，适配不同用户需求。

方式一：一键脚本安装（推荐）

最简单的方式，自动帮你搞定 Python 环境。
macOS / Linux：
curl -fsSL https://copaw.agentscope.io/install.sh | bash
Windows（PowerShell）：
请关注 CoPaw 官网主页获取最新安装命令，或先采用下方 Pip 方式安装。

方式二：Pip 安装

要求 Python 版本 >= 3.10，< 3.14。
pip install copaw
如需本地模型支持：
pip install "copaw[llamacpp]"   # llama.cpp（跨平台）
pip install "copaw[mlx]"       # MLX（Apple Silicon）

方式三：Docker 安装

如果你已安装 Docker，两条命令即可启动：
docker pull agentscope/copaw:latest
docker run -p 8088:8088 -v copaw-data:/app/working agentscope/copaw:latest

启动 CoPaw

安装完成后，执行以下命令：
copaw init --defaults
copaw app
然后在浏览器打开 http://127.0.0.1:8088/ 即可进入 CoPaw 控制台。

配置模型

CoPaw 支持两种模型使用方式：
云端模型（推荐，能力更强）： 配置 DashScope 等主流平台的 API Key，即可使用通义千问等强大模型。
本地模型（完全离线）： 通过 Ollama、llama.cpp 或 MLX 运行本地模型，数据完全不离开你的电脑。在控制台中即可一键完成模型选择和下载。
提示： 较小参数量的本地模型（如 1.7B、0.5B）资源占用低，但处理复杂任务的能力有限。为了完整体验 CoPaw 的能力，建议配合云端大模型使用。

接入聊天频道

CoPaw 启动后，默认可通过浏览器控制台对话。如需接入钉钉、飞书、QQ 等频道，运行交互式初始化命令：
copaw init
系统会引导你逐步配置频道和 Skills。详细的各平台接入教程请参见官方文档：https://copaw.agentscope.io/

让 CoPaw 24 小时在线

本地运行的 CoPaw 关机后会离线。如需全天候在线，可将 CoPaw 部署到云服务器上，执行相同的安装命令即可持续运行。

五、常见问题解答（FAQ）

Q1：CoPaw 完全免费吗？

CoPaw 本身开源免费，采用 Apache 2.0 协议，支持免费商用。但如果使用云端模型（如通义千问），需要自行购买对应的 API 调用额度。使用本地模型（Ollama 等）则完全免费。

Q2：对电脑配置有什么要求？

基本要求是 Python 3.10 以上版本，支持 Linux、macOS 和 Windows。如果运行本地模型，建议至少 8GB 内存；使用云端模型则对本地配置无特殊要求。

Q3：CoPaw 与 MaxClaw 有什么区别？

MaxClaw 是 MiniMax 基于 OpenClaw 打造的云端 AI 助手，无需本地部署但需要付费订阅。CoPaw 是阿里通义团队开源的本地+云端双模方案，代码完全开放，用户拥有更多控制权。两者定位不同：MaxClaw 偏向开箱即用的云端体验，CoPaw 偏向可深度定制的个人智能体平台。

Q4：支持哪些大模型？

CoPaw 支持几乎所有主流模型：通义千问（DashScope）、OpenAI 兼容接口、Ollama 本地模型、llama.cpp、MLX 本地推理等。还支持自定义模型供应商，接入任何兼容 API。

Q5：数据安全吗？

本地部署模式下，所有数据（对话、记忆、文件）都保存在你自己的电脑上，不与任何外部服务器同步。使用 Ollama 等本地模型时，可实现完全离线运行，隐私性最高。

Q6：怎么给 CoPaw 添加新能力？

三种方式：一是在工作目录 skills/ 下编写自定义 Skill 文件；二是通过 Skills Hub 一行命令导入社区共享的 Skill；三是在对话中直接让 CoPaw 自主创建新 Skill。

六、CoPaw 实际应用场景

CoPaw 的应用场景覆盖工作和生活的方方面面：
  • 日常办公：接入钉钉或飞书，自动整理会议纪要、回答团队常见问题、翻译文档、起草邮件
  • 信息监控：设置定时任务，自动抓取行业新闻、监控股价变动、查询天气并推送提醒
  • 文件处理：批量处理 PDF、Word、Excel、PPT 文档，提取内容、生成摘要、格式转换
  • 个人助理：管理待办事项、设置日程提醒、整理笔记，长期记忆让它越来越了解你的习惯
  • 开发辅助：运行 Shell 命令、操作浏览器、代码生成与审查，成为开发者的效率倍增器
  • 内容创作：辅助撰写文案、生成报告、整理资料，配合多模态能力处理图文内容

七、CoPaw 未来规划

AgentScope 团队透露，CoPaw 开源只是起点，后续将持续推进以下方向：
  • 多模态交互：支持与 CoPaw 进行语音和视频通话
  • 专项训练模型：针对 CoPaw 核心场景训练可本地部署的小模型，提升本地模式体验
  • 大小模型协同：轻量本地模型处理隐私数据，强大云端模型处理复杂任务
  • 云原生架构优化：结合 AgentScope Runtime，深度利用云端算力和工具生态
  • Skills Hub 社区建设：持续丰富技能仓库，让好用的 Skill 被更多人发现和使用

八、总结

CoPaw 作为国内首个对标 OpenClaw 的开源个人 AI 助理，最大的优势在于三点：第一，对国内生态的原生支持——钉钉、飞书、QQ 开箱即用，中文体验流畅；第二，安装部署极简——三条命令本地跑通，Docker 两条命令启动；第三，完全开源可控——Apache 2.0 协议，代码可审计，支持深度定制。
当然也有不足：本地小模型的能力仍然有限，复杂任务仍需依赖云端大模型；相比 OpenClaw 已经积累的庞大社区生态，CoPaw 的 Skills Hub 还在建设初期。但随着开源社区的参与和后续版本的迭代，这些差距正在快速缩小。
相关链接：
  • GitHub：https://github.com/agentscope-ai/CoPaw
  • 官网与文档：https://copaw.agentscope.io/
  • 钉钉交流群：105130040570
0
好文章，需要你的鼓励