Обзор QwenPaw (CoPaw): open source персональный агент от Alibaba

QwenPaw — open source персональный ассистент от команды AgentScope в Alibaba. Если вы знали его как CoPaw, это тот же проект: он вышел под именем CoPaw в феврале 2026 года и был переименован в QwenPaw в апреле 2026 года, как объясняют release notes v1.1.0. Старое имя всё ещё встречается в старых руководствах и в пакете copaw на PyPI. На момент нашей проверки 8 ноября 2026 года у репозитория было 37 495 звёзд на GitHub.

Что это такое

QwenPaw — из того же семейства, что OpenClaw и nanobot: агент на вашей машине, к которому вы обращаетесь из веб-консоли, терминального UI или чат-приложений, который помнит вас, выполняет задачи по расписанию и может действовать через браузер, shell, MCP-инструменты, навыки и плагины. Выделяют его две вещи: он рассчитан на работу полностью на локальных моделях и умеет запускать несколько независимых агентов бок о бок.

Установка

Установить можно через pip (Python от 3.11 до 3.13), скрипт установки или Docker. Скрипт — самый простой путь: он настраивает Python, Node.js и веб-консоль на macOS, Linux или Windows. Alibaba также предлагает бесплатное развёртывание в облаке в один клик на своей AgentScope Platform, хотя это уже не self-hosting. Десктопные приложения для Windows и macOS существуют, но находятся в beta.

Веб-консоль охватывает каналы, cron-задачи, heartbeat, навыки, MCP и файлы, а документация разбирает каждый пункт. Релизы выходят часто, с множеством beta-версий, так что готовьтесь часто обновляться и читать release notes.

Телеметрия: читайте команду init

QwenPaw отправляет анонимные данные об установке один раз для каждой версии во время qwenpaw init: версию, способ установки, операционную систему, версию Python, архитектуру CPU и наличие GPU. Команда утверждает, что не собирает персональные данные, файлы, учётные данные или IP-адреса (README).

Подвох — в том, как устроено согласие. Интерактивная настройка спрашивает, согласны ли вы, но команда быстрого старта, которую рекомендует документация, qwenpaw init --defaults, принимает его автоматически. Если не хотите ничего отправлять, запустите интерактивный qwenpaw init и откажитесь. Данных немного, но если следовать быстрому старту, отправка включена по умолчанию.

Песочница: выключена, а в Docker ещё слабее

У QwenPaw больше уровней безопасности, чем у большинства агентов этой категории. Документация по безопасности описывает Tool Guard, File Guard, сканирование навыков, политики доступа и опциональную песочницу для команд на уровне ядра.

Эта песочница по умолчанию выключена (исходный код), а внутри Docker она откатывается к полному отсутствию изоляции. Второй момент контринтуитивен: запуск QwenPaw в Docker не даёт песочницы для команд, только то разделение, которое обеспечивает сам контейнер. Если устанавливаете его на основную машину, включите песочницу до подключения любого чат-канала.

Локальные модели — сильная сторона

QwenPaw работает с 20+ облачными провайдерами, включая DashScope (Qwen), OpenAI, Anthropic, Gemini, DeepSeek, Kimi и OpenRouter. Он также может работать полностью офлайн без API-ключа: у него есть встроенная среда выполнения llama.cpp, поддержка Ollama и LM Studio, а команда публикует собственные небольшие модели QwenPaw-Flash, обученные для задач агентов (документация по моделям).

Такое сочетание — среда выполнения и настроенная под неё модель от одной команды — требует меньше настройки, чем самостоятельное подключение агента к отдельному локальному серверу моделей. Что потянет локальная модель, по-прежнему зависит от вашего железа, поэтому проверьте свои реальные задачи, прежде чем отказываться от облачного провайдера.

Несколько агентов и память

У каждого агента своя память, навыки и heartbeat, и агенты могут работать вместе (документация по мультиагентности). Память — это трёхуровневое хранилище в Markdown, которое можно читать и редактировать. Проверки heartbeat и cron-задачи позволяют агентам работать, пока вас нет. Генерация изображений доступна через официальные плагины для Qwen-Image или GPT Image 2.

Каналы

Лучше всего покрыты китайские платформы: DingTalk, Feishu, WeChat и QQ, наряду с Telegram, Discord и Slack. iMessage работает только на Mac со сторонним помощником и Full Disk Access, а это широкий доступ. Канала WhatsApp нет (документация по каналам).

Кому он подходит

QwenPaw подойдёт тем, кому нужен self-hosted агент, полностью работающий на локальных моделях, пользователям DingTalk, Feishu, WeChat или QQ и всем, кто хочет небольшую команду специализированных агентов на одной машине. Это более слабый выбор, если вам нужен WhatsApp или песочница, включённая без вашего вмешательства в настройки.

Сравнение с другими

• nanobot — самый близкий вариант: Python, MIT, отполированный WebUI, локальные модели и никакой телеметрии по умолчанию, хотя его shell-песочница тоже по умолчанию выключена.
• ZeroClaw включает песочницу ОС в рекомендуемом профиле и не отправляет телеметрию, но конфигурация — это файл TOML.
• OpenClaw обладает более крупной экосистемой и поддержкой WhatsApp, но песочница по умолчанию выключена.

Больше — на страницах лучших локальных AI-агентов и альтернатив OpenClaw.