CoPaw，即刻加载你的专属智能搭档

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1. CoPaw: 即刻加载你的专属智能搭档 AgentScope Team 通义实验室 https://github.com/agentscope-ai/CoPaw 1

2. 01 背景介绍 02 AgentScope生态与CoPaw的诞生目录 CONTENTS 03 CoPaw的六大核心能力 04 即将发布的新功能 05 CoPaw与OpenClaw的对比 06 社区与参与 07 Q&A 2

3. 背景介绍 • AI Agent的演进：从工具到伙伴 • 过去：AI Agent是“工具” • 用户主动提问， Agent被动回答 • 整合信息类任务为主 • 需编写大量工作流代码扩展能力 • 无用户偏好等长期记忆 3

4. 背景介绍 • AI Agent的演进：从工具到伙伴 • 现在：AI Agent是“伙伴” • 具备心跳机制，有主动性 • 能操作电脑执行复杂任务 • 可通过自然语言交互扩展能力 • 有长期记忆、有人设、能“越用越懂你” 4

5. CoPaw是什么 • CoPaw • Co Personal Agent Workstation • 你的搭档“小爪子” • 定位：运行在你自己环境里的个人AI助手 • 数据本地存储，隐私自主可控 • 多频道统一接入，一个Agent服务所有渠道 • 通过接入技能，能力可无限扩展 5

6. CoPaw的影响力 • GitHub: 10.9k Star 🌟，1.3k Fork • pypi包下载量: 2.14至今下载量250k • 魔搭创空间：访问38.6k，从官方创空间复制10k+ 6

7. CoPaw的影响力 • DockerHub：总下载量100k • 第三方云平台：1Panel最近30天 9.7k • 主页访问量：2月141.51k 7

8. CoPaw的基建：AgentScope生态 8

9. CoPaw的基建：AgentScope生态 … 9

10. CoPaw能帮你做什么例如： • 获取社交资讯 • 每日自动汇总小红书、知乎、Reddit热帖 • 总结B站/YouTube视频内容 • 提高工作效率 • 重要公告摘要推送到钉钉/飞书/QQ • 从邮件和日历中提取联系人信息 • 自动整理文件、生成周报 • 产生创意想法 • 描述目标 → 夜间自动运行 → 第二天收获初稿 10

11. CoPaw能帮你做什么 • 进行研究学习 • 分析时政/科技/经济新闻 • 构建个人知识库 • 成为桌面助手 • 整理文件 • 阅读/摘要文档 • 创建个人应用 • 技能 + 定时任务组合 = 你自己的应用 …… 11

12. Demo 1：定时任务 12

13. Demo 2：操作电脑 13

14. Demo 3：创建新的技能 14

15. CoPaw的六大核心能力 • 要让CoPaw成为个人AI伙伴，我们需要回答六个关键问题： • 在哪里找到它？—— 频道频道 • 它了解我吗？—— 记忆 • 它会主动帮我吗？—— 主动性管理记忆 • 它够聪明吗？—— 模型接入 • 它能做什么？—— 技能 • 我怎么配置它？—— 管理技能主动性模型接入 15

16. 核心能力1：频道 • 什么是频道 (Channel) ？ • 频道即CoPaw与用户交互的“入口”：每一个接入的即时通讯或协作平台构成一个频道 • 为什么需要频道接入？ • 真实工作流往往发生在常用即时通讯软件里，例如：工作（钉钉/飞书/ Discord）、生活（微信/QQ/Telegram） 16

17. 核心能力1：频道 • CoPaw支持多种频道 • 可配置多个频道，在哪发消息，CoPaw就在哪回复 • 可在内置控制台与CoPaw对话前端 … 控制台 17

18. 核心能力1：频道 • 目前支持的频道 ✓ = 已支持，🚧 = 建设中，✗ = 不支持（该频道本身无法支持）频道接收文本接收图片接收视频接收音频接收文件发送文本发送图片发送视频发送音频发送文件钉钉✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓ 飞书✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓ Discord✓✓✓✓✓✓🚧🚧🚧🚧 iMessage✓✗✗✗✗✓✗✗✗✗ QQ✓🚧🚧🚧🚧✓🚧🚧🚧🚧 Telegram✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓ Mattermost✓✓🚧🚧✓✓✓🚧🚧✓ ……………………………

19. 核心能力2：记忆 • 什么是记忆 (Memory)？ • 记忆即Agent对上下文与用户信息的持久化能力：包括单次对话内的上下文管理，以及跨会话的长期记忆。 • 为什么需要记忆系统？ • 传统对话类Agent不记得用户是谁、喜欢什么，用户需反复告诉Agent同样的偏好和背景信息 • 可完成上下文的优化，节省token，提高任务完成成功率 19

20. 核心能力2：记忆 • CoPaw的记忆系统基于ReMe实现 • 可进行上下文，工具调用结果压缩 • 可形成偏好记忆：语言风格、关注领域、常用工具等可持久化 • 可构建人格与身份：SOUL.md定义Agent价值观与行为准则， PROFILE.md 存储用户画像 • 重要对话、任务路径、成功经验可沉淀复用 • 目标：节省token；从每次重新认识到持续理解、持续进化， “越用越懂你” 20

21. 核心能力2：记忆 • 记忆系统即将加入的新功能 • 支持多记忆机制切换 • 经验沉淀：从执行轨迹提炼成功经验与避坑指南，生成 Procedural/Learning Skills • 多模态记忆：支持文本、图像等多模态信息的记忆与融合 • 场景感知与主动推送 21

22. 核心能力3：主动性 • 为什么需要主动性？ • 传统AI Agent纯被动响应，无主动巡检与提醒 • 实际场景需要持续监控：邮件、日历、新闻、待办等，并在关键时点主动触达 • 如何实现主动性？ • 心跳 (Heartbeat) ：Agent按固定周期自主唤醒，执行预设的巡检任务（如查邮件、看日历），并主动推送结果。 • 定时任务 (Cron Job) ：按cron表达式在指定时间触发，执行固定文案发送或向 Agent发起一次对话并转发回复。 22

23. 核心能力3：主动性 • CoPaw的主动性任务适用场景： • 心跳适用场景：多检查合并执行、依赖对话上下文、时间可浮动 • 例如：每小时检查邮箱/日历/待办并主动推送 • 定时任务适用场景：固定时间点、一次性提醒、独立任务 • 例如：每日9:00新闻摘要、每周一周报汇总 23

24. 核心能力4：模型接入 • 为什么需要模型？ • 大语言模型 (LLM) 是Agent所依赖的“大脑” • 模型接入的需求与挑战？ • 模型提供商众多 • 云端大模型能力强但涉及数据外传，本地模型隐私好但能力受限 • 用户对隐私、成本、性能的需求差异大 24

25. 核心能力4：模型接入 • CoPaw支持接入多种云端API与本地模型Runner，可按需选用 • 云端模型提供商：DashScope、OpenAI、Anthropic、AI Coding Plan、自定义OpenAI兼容端点等 • 本地模型部署：llama.cpp、MLX、Ollama等 Dashscope … OpenAI llama.cpp … Ollama 25

26. 核心能力4：模型接入 • 控制台统一配置云端API Key、模型参数，下载本地模型，降低接入门槛 26

27. 核心能力4：模型接入 • 模型接入即将加入的新功能 • 支持更多模型提供商 • 多模型路由 • 针对CoPaw能力，训练可本地部署的小模型 27

28. 核心能力5：技能 • 什么是技能（Skill）？ • 技能即Agent可调用的“能力单元”，以文件形式存储 • 为什么需要技能？ • 技能用自然语言描述能力与调用方式，门槛低，可叠加，传播性、可适配性好 • 可在不改核心代码的前提下扩展Agent能力 28

29. 核心能力5：技能 • CoPaw内置10+基础技能 • 技能可热加载：新增技能自动发现，技能自动更新，无需重启 29

30. 核心能力5：技能 • CoPaw的技能扩展 1. 兼容并支持多个源导入第三方技能： • https://skills.sh/... • https://clawhub.ai/... • https://skillsmp.com/... • https://github.com/... • 控制台一键导入，即装即用 2. 支持自然语言描述创建技能 3. 支持编写技能文件创建技能 30

31. 核心能力5：技能 • CoPaw的技能扩展 1. 兼容并支持多个源导入第三方技能 2. 支持自然语言描述创建技能 3. 支持编写技能文件创建技能 31

32. 核心能力5：技能 • CoPaw的技能扩展 1. 兼容并支持多个源导入第三方技能 2. 支持自然语言描述创建技能 3. 支持编写技能文件创建技能 32

33. 核心能力6：管理 • 如何管理CoPaw？ • 通过控制台 (Console) 、命令行界面 (CLI)、魔法命令 (Magic Commands) • 为什么需要管理CoPaw？ • Agent配置与运行状态若不可见，易产生“黑箱”感，影响信任与可运维性 • 技术用户需要细粒度控制与自动化，非技术用户需要直观操作 33

34. 核心能力6：管理 • CoPaw的控制台 (Console) ：内置的Web UI管理界面，用于配置频道、技能、模型、定时任务、工作区文件等，并可直接与CoPaw对话 34

35. 核心能力6：管理 • CoPaw的命令行界面 (CLI) ：以 `copaw` 开头的终端命令集，便于高级用户与自动化脚本。 35

36. 核心能力6：管理 • CoPaw的魔法命令 • 可在频道中直接输入 • 记忆类魔法命令 • 让用户对记忆有完全掌控权 • Daemon类魔法命令 • 让用户对CoPaw状态有完全掌控权 36

37. 核心能力6：管理 • 记忆类魔法命令 37

38. 核心能力6：管理 • Daemon类魔法命令 38

39. 即将发布的新功能 • 多智能体 • 目标： • 同一个CoPaw程序可以创建多个Agent，Agent之间计算共享，隔离任务，部分资源共享 • 关键能力： • 任务后台执行：耗时任务交由后台Agent异步执行，前台不阻塞 • 多智能体隔离：独立上下文、记忆与权限，互不干扰 • 多智能体通信与协调：消息传递与成果共享，并避免资源竞争 39

40. 即将发布的新功能 • 安全沙箱 • 目标： • 在赋予Agent执行代码与调用工具能力的同时，建立可控、可审计的安全边界 • 关键能力： • 执行沙箱：结合AgentScope Runtime，为工具与技能提供隔离执行环境 • Shell高危指令确认：rm -rf、系统级操作等需用户确认后执行 • 工具/技能安全审查：对第三方技能与工具做安全校验，降低恶意行为风险 • 可配置安全策略：用户可调节安全级别，适配不同信任与使用场景 40

41. 即将发布的新功能 • 大小模型协同 • 目标： • 对数据敏感场景，兼顾隐私与智能：敏感数据不出域，复杂推理上云 • 关键能力： • 本地小模型：处理个人信息、聊天记录、文件等敏感数据，不出本地 • 云端大模型：负责规划、多步推理等强能力任务 • 智能路由：按上下文/任务类型与数据敏感度自动选择模型 41

42. 即将发布的新功能 • 云原生部署 AgentScope Runtime 云资源 • 目标： • 个人AI助手突破单机限制，实现资源随时可用、弹性扩展、持续在线、更复杂应用的创作 • 关键能力： • 自然语言式获取、部署算力资源 • 与AgentScope Runtime深度集成，充分利用云端算力、存储与工具生态 42

43. CoPaw与OpenClaw对比（1/4）分类技术栈维度 OpenClaw CoPaw 主要语言TypeScript / Node.jsPython 智能体框架以Pi-agent SDK为核心智能体引擎• AgentScope • AgentScope-Runtime 记忆系统文件式记忆(JSONL + MD)基于文件的长期记忆系统，由ReMe提供支持安装方式• npm install -g openclaw • openclaw onboard CLI 向导• .dmg、.exe 安装包 • 一行脚本安装 • pip install copaw • Docker 安装 • 一键云端部署自托管通过Docker自托管• 通过Docker自托管（agentscope/copaw:latest，含 Web 控制台）使用体验 43

44. CoPaw与OpenClaw对比（2/4）分类维度 OpenClawCoPaw 通过配置文件指定Ollama llama.cpp端点安装时通过 --extras 按需集成： • --extras llamacpp（跨平台） • --extras mlx（Apple Silicon） • --extras ollama（跨平台，需Ollama服务）技能支持• 支持本地技能 • 从ClawHub安装• 支持本地技能 • 从多个社区技能Hub直接导入（当前支持：https://skills.sh/...、 https://clawhub.ai/...、 https://skillsmp.com/...、 https://github.com/...）频道接入WhatsApp、Telegram、 Slack、Discord、iMessage 钉钉、飞书、QQ、Discord、Telegram、、Signal、Teams、Matrix iMessage、Mattermost 等；可扩展频道支持、Zalo 等；可扩展频道支持本地模型支持使用体验 44

45. CoPaw与OpenClaw对比（3/4）分类维度社区生态开源协议即将加入的新功能 OpenClaw CoPaw MIT（完全开放）Apache 2.0（商业友好）记忆系统社区驱动• 多模态记忆融合增强 • 经验蒸馏与技能提炼 • 上下文感知的主动推送多智能体多智能体隔离，单Gateway内多频道账号通过AgentScope原生多智能体隔离与协作自愈社区驱动Daemon Agent支持长周期任务与健康监控安全社区驱动• 社区驱动 • 工具沙箱未明确说明• 社区驱动 • 通过AgentScope Runtime持续扩展云能力，覆盖云算力、存储与云服务生态云原生架构 45

46. CoPaw与OpenClaw对比（4/4）分类即将加入的新功能维度 OpenClaw CoPaw 大小模型协同未明确说明• 针对CoPaw核心原生技能与常见任务训练与微调可本地部署的 LLM • 轻量本地模型安全处理隐私敏感数据；规划、编码等复杂任务交由云端大模型 — 兼顾安全、性能与能力多模态交互社区驱动支持语音与视频交互社区生态社区驱动；ClawHub持续扩展持续丰富AgentScope Skills仓库，提升优质技能的发现与使用 46

47. 社区与参与 • CoPaw 2.28开源至今 (3.12) • 已closed PR数：421 • 支持中，英，日，俄4种语言 • 社区贡献者50+，感谢各位贡献者！ 47

48. 社区与参与 • 欢迎加入CoPaw社区！ • 开源协议：Apache 2.0 • 贡献方向 • 模型：新增Provider、ChatModel实现 • 频道：新增频道 • 平台：Windows / Linux / macOS兼容性 • 文档：`website/public/docs/` 下完善文档 • … • 参与方式 • GitHub：https://github.com/agentscope-ai/CoPaw，欢迎提PR、Issue、Discussion！ 48

49. 第一时间获取最新动态通过官网访问CoPaw https://copaw.agentscope.io/关注我们 𝕏：@agentscope_ai 通过GitHub访问CoPaw https://github.com/agentscope-ai/CoPaw通过钉钉联系我们群号：101610061442 🍠 小红书：AgentScope 50

50. 感谢聆听！ 51