CoPaw — 协作个人智能体工作站 — 是基于 AgentScope 框架构建的开源 AI 助手。支持本地或云端部署，连接你常用的聊天应用，运行本地大模型，完全掌控隐私。一只温暖的小"爪"，随时准备帮助你。
$ curl -fsSL https://copaw.agentscope.io/install.sh | bash
$ pip install copaw
$ docker run -p 8088:8088 agentscope/copaw:latest
CoPaw 不只是一个聊天机器人。它是一个完全模块化的个人智能体工作站，让你完全掌控你的 AI 助手 —— 从运行的模型到连接的渠道。
原生连接钉钉、飞书、QQ、Discord、iMessage 等平台。一个助手，多个渠道 —— 在你沟通的任何地方使用 AI。
在本地完整运行大语言模型 —— 无需 API 密钥，无需云依赖。CoPaw 支持 llama.cpp（跨平台）和 MLX（Apple Silicon M1–M4）。
CoPaw 的 Agent 核心完全模块化 —— Prompt、Hooks、Tools、Memory 均为解耦组件。可独立替换或扩展任何模块，组装你自己的 Agent。
内置定时调度和自定义技能，从工作区自动加载。CoPaw 开箱即用提供实用技能，开发者可通过 CLI 创建、安装或移除技能 —— 无厂商锁定。
CoPaw 通过长期记忆系统主动记住你的决策、偏好和待办事项。其创新的心跳机制让它能自主执行定时任务 —— 查收邮件、汇编报告、整理待办 —— 无需你主动开口。
你拥有每一份数据。在本地或云端部署 CoPaw，选择你自己的模型 —— 主流云端 API、自托管推理、Ollama 或 Apple Silicon 本地运行 —— 一切尽在你的掌控。
CoPaw 是 AgentScope 生态系统中的关键应用 —— 一个面向生产环境、以开发者为中心的智能体构建与运行框架。技术栈结合了 Python（72.8%）用于后端逻辑，TypeScript（22.2%）用于 Console 前端。
统一模型层，支持云端 API（Qwen 系列及主流模型）、自托管推理服务、Ollama、llama.cpp 和 MLX 本地运行（Apple Silicon）。
解耦模块 —— Prompt、Hooks、Tools、Memory —— 可独立替换或扩展。开发者从可互换的构建块组装 Agent。
所有消息平台统一协议和类型。渠道注册机制配合 CLI 命令（list、install、remove、config），像管理插件一样管理渠道。
内置消费和队列机制，确保跨多个并发渠道的可靠消息处理 —— 即使在高负载下也不会丢失消息。
从用户工作区自动加载技能，内置定时调度。技能是一等公民 —— 可发现、可组合、可独立部署。
持久化长期记忆，主动从对话中捕获决策、偏好和待办事项。你使用 CoPaw 越久，它就越了解你。
CoPaw 原生集成你已在使用的消息平台。统一的渠道协议确保跨每个连接平台的一致行为和可靠投递。
开发者可使用渠道注册机制构建自定义渠道插件。通过 CLI 命令安装、移除和配置渠道 —— 像管理包一样管理你的消息集成。
CoPaw 是开源 Agent 工具中部署门槛最低的之一。选择适合你工作流的方式 —— 从一条 pip 命令到 Docker 和云端部署。
适用于 Python 3.10+ 环境。最快的上手方式。
pip install copaw
# 初始化并启动
copaw init --defaults
copaw app
# 在浏览器中打开 http://127.0.0.1:8088/一键安装，自动配置 Python 环境。适合首次使用的用户。
# macOS / Linux
curl -fsSL https://copaw.agentscope.io/install.sh | bash
# Windows — 请参阅文档了解 PowerShell 安装方式容器化部署，持久数据卷。两条命令即可运行。
docker pull agentscope/copaw:latest
docker run -p 8088:8088 \
-v copaw-data:/app/working \
agentscope/copaw:latest在 ModelScope Studio 或阿里云计算巢一键部署 —— 无需本地环境。
# 访问 ModelScope Studio 一键部署
# 或使用阿里云计算巢
# 详细指南请参阅官方文档CoPaw 为真实的日常工作流设计 —— 从自动化邮件摘要到创意内容草稿。结合内置技能与定时调度，构建你自己的 Agent 工作流。
自动汇编小红书、知乎、Reddit 每日热门帖子。总结 Bilibili 和 YouTube 视频。不再信息过载，轻松保持信息灵通。
聚合并总结大量邮件。一键生成和整理周报。从邮件和日历事件中提取联系人，简化你的工作流。
描述你的创作目标，让 CoPaw 通宵工作，第二天早上收到精心打磨的草稿。从视频脚本到社交媒体内容 —— 大规模创意生成。
自动追踪科技和 AI 新闻。构建随你成长的个人知识库。从网络中爬取、整理和总结信息。
整理文件、阅读和总结文档、通过聊天界面请求文件。CoPaw 连接你的桌面和消息应用。
追踪和分析你的日常饮食和健身数据。记录习惯，设置日常提醒，让 CoPaw 帮助你坚持个人目标。
CoPaw 在个人 AI 助手领域占据独特位置 —— 将多渠道聊天集成、本地模型支持和完全用户掌控集于一身的单一开源工作站。
| 能力 | CoPaw | AutoGPT | CrewAI | 云端助手 |
|---|---|---|---|---|
| 核心定位 | 个人智能体工作站 | 自主任务Agent | 多Agent编排 | 通用对话AI |
| 部署方式 | 本地 / 云端 / Docker | 本地 / 云端 | 本地 / 云端 | 仅云端 |
| 多渠道聊天 | ✓ 原生支持（5+ 平台） | 有限 | 有限 | 基于API |
| 本地模型支持 | ✓ llama.cpp + MLX | ✓ | ✓ | ✗ |
| 隐私控制 | 完全（本地部署） | 中等 | 中等 | 有限 |
| 技能/插件系统 | ✓ 内置 + CLI | 插件 | 自定义Agent | 各有不同 |
| 主动调度 | ✓ 心跳 + Cron | ✗ | ✗ | ✗ |
| 许可证 | Apache 2.0 | MIT | MIT | 专有 |
审计范围： src/copaw/ 下全部 190 个 Python 源文件。本审计逐模块对比 CoPaw 与 NGOClaw 的 Agent 设计，识别共享模式、独立实现和归属准确性。
审计日期： 2026-02-28
ReAct loop → LLM → Tool exec → Inject result
├── MiddlewarePipeline (Before/After Model)
├── ContextGuard (token-ratio compaction)
├── DoomLoop detection (sliding window)
├── SecurityHook (tool approval)
└── No MaxSteps (token budget terminates)ReActAgent base → AgentScope framework
├── pre_reasoning Hook (Bootstrap, Compaction)
├── MemoryCompactionHook (token-ratio)
├── CommandHandler (slash commands)
├── max_iters=50 (step limit)
└── No DoomLoop, No SecurityHook结论： 不同框架（Go vs AgentScope/Python），不同步骤策略（token 预算 vs max_iters=50）。Pre-LLM Hook 注入概念有借鉴，但实现有所不同。每步自动压缩行为一致。
// agent_loop.go
ContextHardRatio: 0.85 // trigger at 85%
CompactKeepLast: 10 // keep last 10 msgs
// Extract middle → LLM summary → replace# react_agent.py
threshold = int(max_input_length * 0.8) # 80%
# memory_compaction.py
keep_recent = MEMORY_COMPACT_KEEP_RECENT # 5
# Extract middle → LLM summary → COMPRESSED结论：高度相似。基于 token 比率触发的压缩是 NGOClaw 原创 —— OpenClaw 使用消息计数阈值，而非 token 比率。保留最近 N 条的尾部策略和通过 Hook/Middleware 的每步自动检查在结构上完全一致。CoPaw 文档将灵感归因于"OpenClaw"，但 OpenClaw 并未实现 token 比率压缩。
// Layered: System + Workspace
// ~/.ngoclaw/prompts/*.md (alphabetical)
// workspace/.ngoclaw/prompts/*.md
// Channel-specific overrides
// YAML frontmatter: requires.channel
// rebuild_sys_prompt() at runtime# Single-layer: working_dir only
FILE_ORDER = [
("AGENTS.md", True), # required
("SOUL.md", True), # required
("PROFILE.md", False), # optional
]
# rebuild_sys_prompt() at runtime结论：部分借鉴。".md 文件拼接为系统提示词"的模式源自 NGOClaw。方法名 rebuild_sys_prompt() 完全一致。但 CoPaw 使用单层硬编码顺序，而非 NGOClaw 的双层字母序 + frontmatter 过滤。
// ~/.ngoclaw/skills/[name]/SKILL.md
// Auto-discover → load → inject prompt
type SkillInfo struct {
Name, Description, Path string
}# Three tiers: builtin → customized → active
class SkillInfo(BaseModel):
name: str
content: str
source: str # "builtin"/"customized"/"active"
path: str
# SKILL.md frontmatter → register结论：借鉴。SKILL.md 入口文件约定和 SkillInfo 命名直接来自 NGOClaw/OpenClaw。CoPaw 扩展了三层目录结构（builtin/custom/active），超越了原始的单层设计。
/new — save history → clear
/compact — manual compaction
/clear — wipe history
/stop — interrupt execution
/model — switch model
/security, /trust, /skills, /agent/new — async summary → clear
/compact — manual compaction
/clear — wipe history
/history — display history
# No /stop, /model, /security结论： 核心命令集（/new、/compact、/clear）在名称和语义上完全一致。NGOClaw 独有命令（/stop、/model、/security）在 CoPaw 中不存在。
bash_exec, read_file, write_file, edit_file
search (grep+glob), web_search, web_fetch
browser, send_photo, send_document
python_exec, gemini_agent (sub-agent)execute_shell_command, read_file, write_file
edit_file, grep_search, glob_search
browser_use, desktop_screenshot
send_file_to_user, memory_search结论： edit_file（补丁式编辑）和 grep/glob 搜索拆分展现了相似性，但这些模式在 Aider、Cline 和 Claude Code 中很常见 —— 并非 NGOClaw 原创。NGOClaw 的 Agent-as-Tool 和子 Agent 模式在 CoPaw 中不存在。
Adapter direct-connect
TG + CLI + Web
StagedReply (status → deliver)
DraftStream (streaming edits)
InlineKeyboard (security approval)BaseChannel ABC + ChannelManager
Queue + consumer loop
DingTalk, Feishu, QQ, Discord, iMessage
ConfigWatcher (mtime poll → hot-reload)
MessageRenderer (unified markdown/text)结论：独立架构。NGOClaw 使用直接适配器连接；CoPaw 使用基于队列的渠道管理器。不同的平台目标。NGOClaw 的 StagedReply、DraftStream 和 InlineKeyboard 审批流在 CoPaw 中完全不存在。
Session-memory → ~/.ngoclaw/memory/
YYYY-MM-DD.md file-based
conversation.Repository (SQLite)
// No semantic search (planned: sqlite-vec)MemoryManager (ReMeFs-based)
CoPawInMemoryMemory
AgentMdManager (agent.md)
memory_search tool (semantic search)
Async summary tasks (background)结论：不同实现。NGOClaw 使用文件 + SQLite 存储；CoPaw 使用 ReMeFs + 内存存储。CoPaw 具有语义搜索（更高级）。源码中包含归属声明："灵感来自 OpenClaw 记忆架构"。
User msg → Gateway (WebSocket)
→ runEmbeddedPiAgent() → external Pi SDK
→ stream events (lifecycle/tools/messages)
❌ No in-process ReAct loop
❌ Tools run in external sandboxUser msg → Adapter/Channel → Agent.Run/reply()
→ while(true) { Hook → LLM → Tool → inject }
→ Middleware/Hook intercepts every step
✅ In-process ReAct loop
✅ Tools execute via Toolkit interface| 设计决策 | OpenClaw | NGOClaw | CoPaw | 更接近 |
|---|---|---|---|---|
| 循环位置 | 外部进程（Pi SDK） | 内嵌 Go 循环 | 内嵌 Python 循环 | NGOClaw |
| 工具执行 | 沙箱隔离 | 进程内 ToolExecutor | 进程内 Toolkit | NGOClaw |
| Hook / Middleware | 无（流事件） | Before/After Model | pre_reasoning Hook | NGOClaw |
| 压缩触发 | 自动后端（无命令） | /compact + 自动 | /compact + 自动 | NGOClaw |
| 技能加载 | 工作区 SKILL.md | SkillManager glob | ensure_skills_initialized() | NGOClaw |
| 系统提示词 | system-prompt.ts 模板 | .md 文件拼接 | .md 文件拼接 | NGOClaw |
| 消息格式 | Transcript JSONL | []LLMMessage 数组 | [Msg] 列表 | NGOClaw |
结果：8 项设计决策中有 7 项与 NGOClaw 一致，0 项与 OpenClaw 一致。OpenClaw 是平台型架构，Gateway 将请求分发给外部 Agent SDK。NGOClaw 和 CoPaw 都是单体 Agent —— 在单一进程循环中运行 LLM 调用、工具执行和上下文管理。
| # | 设计模式 | 严重程度 | 证据 |
|---|---|---|---|
| 1 | Token 比率压缩 + keep_recent | 高 | OpenClaw 缺少此功能；参数结构与 NGOClaw 匹配 |
| 2 | SKILL.md 入口 + SkillInfo 命名 | 高 | 命名完全一致 |
| 3 | Pre-LLM Hook 注入架构 | 中 | 概念匹配，但使用 AgentScope 框架 |
| 4 | /compact + /new 命令语义 | 中 | 命令名称 + 行为完全一致 |
| 5 | .md prompt 加载 + rebuild_sys_prompt() | 中 | 模式 + 方法名完全一致 |
| 6 | edit_file 补丁式工具 | 低 | 在 Aider / Cline / Claude Code 中常见 |
| 7 | grep + glob 搜索拆分 | 低 | 行业标准模式 |
| 8 | 配置热重载 | 低 | 常见工程实践 |
Telegram 分阶段卡片渲染（状态 → 投递）
流式文本分段编辑推送
Telegram 内工具执行审批流
滑动窗口重复检测 + 强制反思
按模型行为策略（reasoning_format, repair_tool_pairing）
声明式子 Agent YAML → 工具注册
domain / infrastructure / application / interfaces
通过 gRPC 远程 Agent 执行
无步骤限制 —— 通过 token 耗尽自然终止
CoPaw 对 NGOClaw 的借鉴分为三个层级：
rebuild_sys_prompt() 方法命名核心发现：CoPaw 将灵感归因于"OpenClaw"，但对比揭示了几个关键设计 —— 特别是 token 比率压缩和 Hook 架构 —— 是 NGOClaw 原创，在 OpenClaw 中并不存在。实际借鉴范围比归属声明更广。CoPaw 的执行模型是 NGOClaw 架构的 Python 重写，而非 OpenClaw 的。
本次开源发布只是一个开始。CoPaw 开发团队正在积极探索下一代个人 AI 助手能力。
轻量级本地模型处理隐私和敏感数据，强大的云端模型负责规划、编程和复杂推理 —— 平衡安全性、性能和能力。
与 CoPaw 个人助手进行语音和视频通话。期待更丰富、更自然的文本之外的交互方式。
发展技能市场，拓宽渠道支持，深化 AgentScope 框架集成，打造更强大的个人 Agent。
CoPaw 全称为 Co Personal Agent Workstation（协作个人智能体工作站）。它是由 AgentScope AI 团队开发的、基于 AgentScope 框架构建的开源个人 AI 助手。CoPaw 支持多渠道聊天应用、本地大模型运行和模块化 Agent 架构 —— 旨在让你完全掌控自己的 AI 助手。
推荐方式是 pip install copaw（需要 Python 3.10+）。你也可以使用 macOS/Linux 一键安装脚本，通过 Docker 部署（docker pull agentscope/copaw:latest），或在 ModelScope Studio 上一键云端部署。安装后，运行 copaw init --defaults && copaw app 即可在 http://127.0.0.1:8088/ 启动控制台。
支持。CoPaw 可通过 llama.cpp（跨平台：macOS、Linux、Windows）和 MLX（针对 Apple Silicon M1/M2/M3/M4 优化）在本地运行大语言模型。无需 API 密钥或云服务。使用 copaw models download 管理本地模型。
CoPaw 原生支持钉钉、飞书、QQ、Discord 和 iMessage。开发者还可以使用内置的渠道注册机制构建自定义渠道插件，并通过 CLI 命令（list、install、remove、config）管理。
是的。CoPaw 基于 Apache License 2.0 发布，可自由使用、修改和分发。源代码可在 GitHub 上获取。欢迎社区贡献。
CoPaw 基于 AgentScope 框架构建 —— 一个面向生产环境、以开发者为中心的智能体构建与运行框架，内置工具和模型集成支持。CoPaw 是 AgentScope 生态系统中的参考实现和关键应用，利用其抽象和能力来提供个人 AI 助手功能。
GitHub Stars
Forks
许可证
技术栈
CoPaw 由 AgentScope AI 团队构建和维护，积极欢迎社区贡献。该项目是更广泛的 AgentScope 生态系统的一部分，该生态系统已在学术出版物中被引用，包括 arXiv 上的 "AgentScope 1.0: A Developer-Centric Framework for Building Agentic Applications"，展示了学术严谨性和生产就绪性。
无论你想提交 Pull Request、报告问题，还是构建自定义技能或渠道插件，CoPaw 社区都是开放且不断壮大的。文档同时提供英文和中文版本，以支持全球开发者。