QwenPaw (CoPaw) रिव्यू: Alibaba का ओपन-सोर्स पर्सनल एजेंट
QwenPaw, पहले CoPaw, Alibaba का Apache-2.0 एजेंट है जो पूरी तरह ऑफ़लाइन चल सकता है। इंस्टॉल विकल्प, सैंडबॉक्स और टेलीमेट्री डिफ़ॉल्ट, और यह किसके लिए है।
QwenPaw, Alibaba की AgentScope टीम का एक ओपन-सोर्स पर्सनल असिस्टेंट है। अगर आप इसे CoPaw के नाम से जानते थे, तो यह वही प्रोजेक्ट है: यह फ़रवरी 2026 में CoPaw के रूप में लॉन्च हुआ और अप्रैल 2026 में इसका नाम QwenPaw रखा गया, जैसा कि v1.1.0 रिलीज़ नोट्स बताते हैं। पुरानी गाइड्स में और PyPI पर copaw पैकेज में आपको अब भी पुराना नाम दिखेगा। 8 नवंबर 2026 को हमारी जाँच के समय रिपो के 37,495 GitHub स्टार थे।
यह क्या है
QwenPaw उसी परिवार का है जिसमें OpenClaw और nanobot हैं: आपकी मशीन पर एक एजेंट जिस तक आप वेब कंसोल, टर्मिनल UI या चैट ऐप्स से पहुँचते हैं, जो आपको याद रखता है, शेड्यूल्ड जॉब चलाता है और ब्राउज़र, शेल, MCP टूल्स, skills और प्लगइन के ज़रिए काम कर सकता है। दो बातें इसे अलग बनाती हैं: यह पूरी तरह लोकल मॉडल पर चलने के लिए बना है, और यह कई स्वतंत्र एजेंट साथ-साथ चला सकता है।
इसे इंस्टॉल करना
आप pip (Python 3.11 से 3.13), एक इंस्टॉल स्क्रिप्ट, या Docker से इंस्टॉल कर सकते हैं। स्क्रिप्ट आसान रास्ता है: यह macOS, Linux या Windows पर Python, Node.js और वेब कंसोल सेट करती है। Alibaba अपने AgentScope Platform पर मुफ़्त वन-क्लिक क्लाउड डिप्लॉयमेंट भी देता है, हालाँकि वह अब सेल्फ़-होस्टिंग नहीं रहता। Windows और macOS के लिए डेस्कटॉप ऐप्स मौजूद हैं लेकिन beta में हैं।
वेब कंसोल चैनल, cron जॉब, heartbeat, skills, MCP और फ़ाइलों को कवर करता है, और डॉक्स हर एक को समझाते हैं। रिलीज़ अक्सर आती हैं, कई betas के साथ, इसलिए बार-बार अपडेट की उम्मीद रखें और अपडेट करते समय नोट्स पढ़ें।
टेलीमेट्री: init कमांड ध्यान से पढ़ें
QwenPaw qwenpaw init के दौरान हर वर्शन पर एक बार गुमनाम इंस्टॉल डेटा भेजता है: वर्शन, इंस्टॉल का तरीक़ा, ऑपरेटिंग सिस्टम, Python वर्शन, CPU आर्किटेक्चर और GPU मौजूद है या नहीं। टीम कहती है कि वह कोई निजी डेटा, फ़ाइलें, क्रेडेंशियल या IP एड्रेस इकट्ठा नहीं करती (README)।
दिक़्क़त यह है कि सहमति कैसे काम करती है। इंटरैक्टिव सेटअप आपसे opt in करने को कहता है, लेकिन डॉक्स जो quick-start कमांड सुझाते हैं, qwenpaw init --defaults, वह इसे अपने आप स्वीकार कर लेता है। अगर आप चाहते हैं कि कुछ न भेजा जाए, तो इंटरैक्टिव qwenpaw init चलाएँ और मना करें। डेटा थोड़ा सा है, लेकिन अगर आप quick start अपनाते हैं तो यह डिफ़ॉल्ट रूप से चालू है।
सैंडबॉक्सिंग: बंद, और Docker में कमज़ोर
QwenPaw में इस श्रेणी के ज़्यादातर एजेंटों से ज़्यादा सुरक्षा परतें हैं। सुरक्षा डॉक्स Tool Guard, File Guard, skill स्कैनिंग, एक्सेस पॉलिसी और कमांड के लिए एक वैकल्पिक kernel-level सैंडबॉक्स का वर्णन करते हैं।
वह सैंडबॉक्स डिफ़ॉल्ट रूप से बंद है (सोर्स), और Docker के अंदर यह बिना किसी आइसोलेशन पर लौट आता है। दूसरी बात उलटी लगती है: QwenPaw को Docker में चलाने से आपको कमांड सैंडबॉक्स नहीं मिलता, सिर्फ़ उतना अलगाव मिलता है जितना कंटेनर ख़ुद देता है। अगर आप इसे अपनी मुख्य मशीन पर इंस्टॉल करते हैं, तो कोई भी चैट चैनल जोड़ने से पहले सैंडबॉक्स चालू करें।
लोकल मॉडल इसकी ताक़त हैं
QwenPaw 20+ क्लाउड प्रोवाइडर्स के साथ काम करता है, जिनमें DashScope (Qwen), OpenAI, Anthropic, Gemini, DeepSeek, Kimi और OpenRouter शामिल हैं। यह बिना API की के पूरी तरह ऑफ़लाइन भी चल सकता है: इसमें बिल्ट-इन llama.cpp रनटाइम है, यह Ollama और LM Studio सपोर्ट करता है, और टीम एजेंट कामों के लिए ट्रेन किए गए अपने छोटे QwenPaw-Flash मॉडल प्रकाशित करती है (मॉडल डॉक्स)।
यह मेल, यानी एक ही टीम से रनटाइम और उसके लिए ट्यून किया गया मॉडल, किसी एजेंट को ख़ुद एक अलग लोकल मॉडल सर्वर से जोड़ने से कम सेटअप माँगता है। लोकल मॉडल क्या संभाल सकता है, यह अब भी आपके हार्डवेयर पर निर्भर है, इसलिए क्लाउड प्रोवाइडर छोड़ने से पहले अपने असली काम आज़माएँ।
कई एजेंट और मेमोरी
हर एजेंट की अपनी मेमोरी, skills और heartbeat होती है, और एजेंट मिलकर काम कर सकते हैं (मल्टी-एजेंट डॉक्स)। मेमोरी एक तीन-परत वाला Markdown स्टोर है जिसे आप पढ़ और एडिट कर सकते हैं। Heartbeat चेक-इन और cron जॉब आपकी ग़ैरमौजूदगी में एजेंटों को काम पर रखते हैं। इमेज जनरेशन Qwen-Image या GPT Image 2 के आधिकारिक प्लगइन के ज़रिए आता है।
चैनल
चीनी प्लेटफ़ॉर्म के लिए कवरेज सबसे मज़बूत है: DingTalk, Feishu, WeChat और QQ, साथ में Telegram, Discord और Slack। iMessage सिर्फ़ Mac पर एक थर्ड-पार्टी हेल्पर और Full Disk Access के साथ काम करता है, जो देने के लिए एक व्यापक पहुँच है। कोई WhatsApp चैनल नहीं है (चैनल डॉक्स)।
इसे किसे इस्तेमाल करना चाहिए
QwenPaw उन लोगों के लिए सही है जो पूरी तरह लोकल मॉडल पर चलने वाला सेल्फ़-होस्टेड एजेंट चाहते हैं, DingTalk, Feishu, WeChat या QQ के उपयोगकर्ताओं के लिए, और उन सभी के लिए जो एक मशीन पर विशेषज्ञ एजेंटों की एक छोटी टीम चाहते हैं। अगर आपको WhatsApp चाहिए, या ऐसा सैंडबॉक्स चाहिए जो बिना सेटिंग्स छुए चालू हो, तो यह कमज़ोर विकल्प है।
तुलना में यह कैसा है
- nanobot सबसे क़रीबी मेल है: Python, MIT, सुघड़ WebUI, लोकल मॉडल, और डिफ़ॉल्ट रूप से कोई टेलीमेट्री नहीं, हालाँकि इसका शेल सैंडबॉक्स भी डिफ़ॉल्ट रूप से बंद है।
- ZeroClaw में सुझाई गई प्रोफ़ाइल के तहत OS सैंडबॉक्स चालू है और यह कोई टेलीमेट्री नहीं भेजता, लेकिन कॉन्फ़िगरेशन एक TOML फ़ाइल है।
- OpenClaw का इकोसिस्टम बड़ा है और WhatsApp सपोर्ट है, जबकि सैंडबॉक्सिंग डिफ़ॉल्ट रूप से बंद है।
और जानकारी के लिए सबसे अच्छे लोकल AI एजेंट और OpenClaw के विकल्प देखें।
कीमतें
| Open source | मुफ़्त |
|
|---|
फ़ीचर
| वेब सर्च | हाँ |
|---|---|
| इमेज बनाना | हाँ |
| वॉइस मोड | हाँ |
| फ़ाइल अपलोड | हाँ |
| मेमोरी | हाँ |
| आपके लिए काम करता है | हाँ |
| ऐप इंटीग्रेशन | हाँ |
| खुद से काम करता है | हाँ |
| पहले ख़ुद मैसेज करता है | हाँ |
| कई बॉट | हाँ |
खूबियाँ
- Runs fully offline with a built-in llama.cpp runtime and purpose-trained QwenPaw-Flash models, no API key needed
- Several independent agents, each with its own memory, skills and heartbeat, that can work together
- Layered security: Tool Guard, File Guard, skill scanning, access policies and an optional kernel-level sandbox
- Broad chat coverage, especially for Chinese platforms such as DingTalk, Feishu, WeChat and QQ, alongside Telegram, Discord, Slack and iMessage
- Well-documented web console for channels, cron jobs, heartbeat, skills, MCP and files
कमियाँ
- The command sandbox is off by default, and inside Docker it falls back to no isolation
- The recommended setup command accepts anonymous install telemetry automatically
- No WhatsApp channel, and iMessage works only on a Mac with a third-party helper and Full Disk Access
- Desktop apps are still in beta, and the project moves fast, with frequent beta releases
किसके लिए सबसे अच्छा
- People who want a self-hosted agent that can run entirely on local models
- Users of DingTalk, Feishu, WeChat or QQ who want an agent in those apps
- Running a small team of specialist agents on one machine
स्रोत
- agentscope-ai/QwenPaw on GitHub (Apache-2.0, README with install options and telemetry)
- QwenPaw documentation
- QwenPaw v1.1.0 release notes: CoPaw rebrands to QwenPaw
- copaw on PyPI (first release February 2026)
- QwenPaw docs: Channels
- QwenPaw docs: Models (cloud providers, llama.cpp, Ollama, LM Studio)
- QwenPaw docs: Security (Tool Guard, File Guard, sandbox)
- QwenPaw source: security.sandbox_enabled defaults to off
- QwenPaw docs: Heartbeat
- QwenPaw docs: Multi-agent
- QwenPaw docs: Comparison (voice and video interaction)
- QwenPaw docs: Desktop application (beta)
- QwenPaw docs: Plugins (GPT Image 2 image generation plugin)
- QwenPaw Qwen-Image tool plugin (image generation and editing)