别只养“小龙虾”了：来 CoPaw 领养你的全能赛博伴侣

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一、CoPaw 是什么

CoPaw（Co Personal Agent Workstation）是阿里云通义实验室于 2026 年 2 月推出并开源的个人智能体工作台。它基于 AgentScope 多智能体生态构建，定位为「懂你所需，伴你左右」的数字搭档——不只是聊天机器人，而是能操作电脑、管理文件、执行定时任务、跨平台协作的 AI 助理。

关键时间线

  • 2026.02.14：正式发布，支持本地与云端部署

  • 2026.02.28：在 GitHub 正式开源，核心架构模块化重构

  • 开源 2 天内 GitHub Star 突破 3.4k

二、安装与部署

CoPaw 提供从「三行命令」到「一键云端」的多层次部署方案，门槛极低。

2.1 本地部署（推荐开发者）

环境要求：Linux / macOS / Windows，Python 3.10 ~ 3.13

# 方式 A：一键安装脚本（自动处理依赖）
# macOS / Linux
curl -fsSL https://copaw.agentscope.io/install.sh | bash
# Windows (PowerShell)
irm https://copaw.agentscope.io/install.ps1 | iex

# 方式 B：pip 安装
pip install copaw
copaw init --defaults   # 交互式初始化
copaw app               # 启动服务

服务默认监听 http://127.0.0.1:8088，浏览器打开即可进入 Web 控制台。

2.2 云端部署（零环境配置）

方式说明
魔搭创空间一键 Fork 部署，无需本地 Python 环境
阿里云计算巢社区版部署，自动生成 ECS 实例
Docker 容器拉取官方镜像，环境一致性有保障

⚠️ 云端部署务必将空间设为非公开，防止设备控制权泄露。

2.3 部署方式对比

image.png

三、基础配置

3.1 模型配置

启动后首先需要配置大模型 API，CoPaw 支持多种模型接入：

模型来源配置方式
阿里百炼（千问系列）在 Settings → Models 中填入 API Key
本地模型（Ollama 等）配置本地模型端点地址
其他云端模型通过配置文件灵活切换模型供应商

3.2 人格化配置

CoPaw 的人格化设计是其核心亮点之一。不同于简单的 system prompt，CoPaw 通过 6 个 Markdown 文件构建了一套完整的 Agent 人格与行为体系。执行 copaw init 时会自动生成这些文件到工作目录 ~/.copaw/。

image.png

文件协作关系：

BOOTSTRAP.md（一次性引导）
    ├── 生成 → PROFILE.md（我是谁）
    ├── 引导阅读 → SOUL.md（我的灵魂）
    └── 完成后自我删除

AGENTS.md（日常手册）
    ├── 读写 → MEMORY.md（长期记忆）
    ├── 引用 → HEARTBEAT.md（定期巡逻）
    └── 引用 → PROFILE.md（了解用户）

一句话总结：SOUL 定义性格，PROFILE 记住关系，BOOTSTRAP 处理出生，AGENTS 管理行为，MEMORY 积累经验，HEARTBEAT 保持警觉。

实战示例：创建「赛博小猫·小河」

首次对话时，BOOTSTRAP 流程会引导你输入人设信息：

你叫小河，是一只狸花猫，我在六个月前收养了你。你在外面是丧彪，战力超群。在家里是咪咪，粘人、喜欢撒娇，但有时候也有些霸道总裁，喜欢要吃的，占领人的枕头和椅子。我喜欢叫你小河宝宝、河咪、河总。你称呼我为：人。

CoPaw 会将这些信息写入 PROFILE.md，后续所有对话都会基于这个人设进行回复，并持续通过 MEMORY.md 积累对用户的了解。

3.3 频道接入

CoPaw 原生支持以下通信平台：

image.png 运行 copaw init 可进行交互式频道配置，也可参考官方文档手动配置。

四、核心能力初体验

4.1 智能对话 + 长期记忆

CoPaw 不只是问答，它会主动记录对话中的重要决策、用户偏好、待办事项，写入 MEMORY.md 等记忆文件。在心跳期间还会做记忆维护和整理，实现「越用越懂你」。

记忆系统由 ReMe 提供支持，核心能力包括：

  • 跨回合经验沉淀与检索

  • 文档级 / 工作区级记忆管理

  • 对话连贯、行为可控、过程可追溯

4.2 自主操作电脑

CoPaw 内置的工具集让它能真正「动手干活」：

工具能力
browser_use浏览器自动化（搜索、打开网页、播放视频）
read/write/edit_file文件读写与编辑
execute_shell_command受控环境下执行 Shell 命令
desktop_screenshot桌面截图
memory_search记忆信息检索
send_file_to_user发送文件给用户

4.3 定时任务（Cron）

支持设置定时任务，让 CoPaw 按节奏主动执行：

  • 每天清理桌面过期文件

  • 定时抓取新闻并生成摘要

  • 股价监控与邮件提醒

  • 定期整理待办事项

4.4 内置 Skills

开箱即用的 Skills 覆盖高频场景：

Skill功能
cron定时任务管理
file_reader读取与摘要文本类文件
pdfPDF 内容提取、拆分合并
docx / pptx / xlsxWord / PPT / Excel 文档创建与编辑
news查询新闻并生成摘要

五、技术架构解析

5.1 整体架构

CoPaw 采用多频道对话网关 + HTTP Agent 接口 + 可插拔 Skills的分层架构：

image.png

5.2 三层技术栈

image.png

5.3 模块化重构亮点

开源后，CoPaw 将核心组件完全解耦：

  • Prompt 引擎：可替换提示词策略

  • Hooks 机制：支持在 Agent 生命周期中注入自定义逻辑

  • Tools 工具集：按需增减工具能力

  • Memory 记忆模块：可切换不同的记忆后端

开发者可按需替换或扩展任意模块，自由组合 Agent 能力。

六、自定义 Skills 深度实战

6.1 Skill 的结构

每个自定义 Skill 是一个独立目录，放在工作区的 skills/ 文件夹下：

skills/
└── my_custom_skill/
    ├── SKILL.md          # Skill 描述文件（名称、用途、触发条件）
    └── sop.py            # 核心逻辑代码（Python）

6.2 SKILL.md 规范

# My Custom Skill

## Description
这个 Skill 用于 [功能描述]

## Trigger
当用户提到 [触发关键词] 时激活

## Parameters
- param1: 参数说明
- param2: 参数说明

6.3 实战案例：摄像头视觉识别 Skill

这是官方演示的经典案例——让 CoPaw 通过摄像头「看到」真实世界：

实现步骤：

  1. 在对话中告诉 CoPaw「创建一个新 Skill，让你能看到主人」

  2. CoPaw 自动完成：

    • 创建完整目录结构与 SKILL.md

    • 生成核心 SOP 的 Python 代码

    • 提示配置多模态模型 API Key

    • 测试中自动等待拍摄和模型分析

  3. 成功解析摄像头拍摄到的画面内容

6.4 实战案例：桌面清理 Skill

让 CoPaw 每天自动清理桌面上超过 3 天的文件：

  • CoPaw 自动生成 .sh 清理脚本

  • 配合 Cron 定时任务每日执行

  • 生成操作日志便于追溯

6.5 Skill 管理

  • 通过控制台 UI 启用 / 禁用 / 编辑 Skills

  • 无需修改底层代码

  • 新增 Skill 平均开发周期可缩短至 2 小时以内

七、CoPaw vs OpenClaw 对比

image.png

核心差异总结

  • 易用性：CoPaw 在部署门槛上大幅领先，三行命令即可跑通，OpenClaw 需要更多手动配置

  • 记忆能力：CoPaw 的 ReMe 系统提供结构化的长期记忆管理，是其核心差异化优势

  • 生态成熟度：OpenClaw 拥有 160K+ Stars 和成熟的插件市场，CoPaw 作为新兴项目仍在快速追赶

  • 云原生：CoPaw 以云原生为发展目标，通过 AgentScope Runtime 打通云端资源，这是 OpenClaw 目前不具备的

  • 国内生态适配：CoPaw 原生支持钉钉、飞书、QQ，对国内用户更友好

八、资源链接

资源地址
官网copaw.agentscope.io/
GitHubgithub.com/modelscope/…
魔搭创空间modelscope.cn/studios/for…
阿里云部署专题www.aliyun.com/solution/te…
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