2026 年 2 月 28 日，阿里云通义实验室 AgentScope 团队正式宣布，个人智能助理 CoPaw 完成核心升级并全面开源。这款支持本地与云端双部署的 AI 工具，以 Apache 2.0 协议开放全部源码，不仅支持免费商用、源码可审计，更通过四大核心升级实现了 “降低使用门槛、打开定制上限” 的目标，让普通用户和开发者都能轻松打造专属智能搭档。开源消息发布后，其 GitHub 仓库星标数短时间内突破 2400，成为国产个人 AI 助理领域的重磅开源项目。

CoPaw（Co Personal Agent Workstation）定位为轻量级个人 AI 助理工作台，核心特色是多平台全域触达、能力无限扩展、数据本地可控，可无缝连接钉钉、飞书、QQ、Discord、iMessage 等主流聊天与办公软件，支持定时任务、主动心跳推送，通过 Skills 机制实现文档处理、新闻摘要、待办管理等多样化能力，几条命令即可完成本地部署，兼顾个人日常使用与企业办公需求。

此次开源版本围绕易用性、本地部署、记忆管理、可扩展性四大方向完成深度升级，让 CoPaw 从 “能用” 升级为 “好用、好玩、好扩展”，核心更新亮点十足。在模型管理方面，CoPaw 打破了内置模型供应商的限制，支持自定义增删模型提供方，可灵活接入私有部署大模型、新兴模型 API；同时全面支持 Ollama、llama.cpp（跨平台）、MLX（Apple Silicon）三大本地推理后端，实现全链路本地化，数据全程保存在本地设备，隐私性拉满。无论是云端 API、自建推理服务还是本地模型，CoPaw 都能完美适配。

记忆系统的优化让本地使用更轻量，记忆模块与主对话链路共享 Chat Model，无需单独配置，维护成本大幅降低；新增的 local 模式无需安装向量数据库即可实现向量检索，同时修复了 Windows 系统兼容性问题，让 Windows 用户真正实现开箱即用，彻底解决了本地轻量使用时 “装不上向量库” 的痛点。

作为本次升级幅度最大的部分，Agent 架构的模块化重构让 CoPaw 的可扩展性实现质的飞跃。Prompt、Hooks、Tools、Memory 等核心组件完成解耦，开发者可独立替换或扩展任意模块；自定义编写的 Skills 会自动与控制台 UI 同步，还能从 ClawHub 等社区 Skills Hub 一键导入共享能力；运行时 MCP 热插拔功能支持动态新增工具，无需重启即可扩展能力，Context Length、ReAct 轮数等核心参数也可自定义配置，高级用户能精细调控 Agent 行为，让 CoPaw 不再是单一形态的工具，而是可重新定义的智能平台。

多频道接入能力也完成系统性重构，重新设计的 ChannelAddress、消息内容类型等核心协议实现强类型约束，让频道开发更规范；引入的 Manager 队列 + Consumer Loop 异步消费模式，保障消息处理不丢失；所有渠道统一消息转换流程，开发新渠道仅需关注差异部分，同时新增的频道注册表和 CLI 工具，让开发者可像安装插件一样管理频道，轻松接入自定义 IM 工具。

为了让不同技术基础的用户都能快速上手，CoPaw 提供了多种极简安装方式，满足不同场景需求。普通用户可通过 Pip 安装（要求 Python3.10~3.14），执行pip install copaw后，仅需copaw init --defaults和copaw app两条命令即可启动，在浏览器访问http://127.0.0.1:8088/就能进入可视化控制台；macOS/Linux 用户还可通过一键安装脚本完成部署，无需手动配置 Python 环境；开发者和企业用户则可通过 Docker 方式快速部署，执行拉取镜像和运行容器命令即可使用。同时，CoPaw 支持完全本地模式，无需 API Key、不依赖云服务，可一键完成本地模型的选择和下载配置，而将其部署到云服务器则能实现 24 小时在线，随时响应消息、执行定时任务。

值得一提的是，CoPaw 的能力可通过 Skills 机制无限扩展，内置了 PDF/Office 文档处理、新闻摘要、定时任务等基础技能，用户在工作目录编写自定义 Skills 脚本即可自动加载，也能通过copaw skill install <skill-name>命令从社区导入共享能力，轻松打造专属的内容创作、数据整理、知识管理等个性化能力。目前较小参数量的本地模型虽资源占用低、易部署，但处理复杂规划和代码生成的能力有限，官方推荐搭配 DashScope 等云端大模型 API 以完整体验全部功能，而后续官方也将推出专为 CoPaw 优化的本地模型。

此次开源只是 CoPaw 发展的起点，AgentScope 团队公布了后续的核心发展规划：将加强多模态交互能力，探索语音、视频通话功能；发布针对 CoPaw 核心 Skills 调优的可本地部署模型，提升本地模式的可用性；开发大小模型协同机制，让本地模型处理隐私数据、云端模型应对复杂任务，兼顾安全与性能；优化云原生架构，结合 AgentScope Runtime 深度整合云端算力、存储与工具生态；同时持续建设 Skills Hub 社区生态，丰富共享能力仓库。

作为立足国内生态的国产个人 AI 助理方案，CoPaw 与海外同类产品相比，更贴合国内用户的使用习惯，原生打通钉钉、飞书等主流办公软件，且依托阿里云的技术生态，在供应链安全、国产软硬件适配、数据可控性等方面具备显著优势，可纳入国产软件清单与企业采购体系，更适合党政、央国企及关键行业的信创需求。而相比其他开源 AI 框架，CoPaw 主打轻量易用，无需专业编程基础即可上手，兼顾个人使用与开发者二次创作，成为个人数字生活和企业智能化办公的优质选择。

目前，CoPaw 的源码已托管至 GitHub（https://github.com/agentscope-ai/CoPaw），官方也提供了详细的文档与教程（https://copaw.agentscope.io/），开发者可自由 Fork、提 Issue，还可加入钉钉交流群（群号：105130040570）参与社区共建。官方还发起了 “晒出你的第一只 CoPaw” 活动，分享使用体验的用户有机会获得定制周边，吸引更多开发者参与到 CoPaw 的生态建设中。

从本地部署到云端拓展，从基础功能到无限定制，CoPaw 的开源为个人 AI 助理领域带来了新的可能。凭借免费商用、高度可扩展、数据本地可控的核心优势，这款 “国产 OpenClaw” 有望成为国内开发者和用户打造专属智能搭档的首选框架，推动个人 AI 助理在生活、办公等场景的落地与普及。