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QwenPaw（CoPaw）評測：阿里巴巴的開源個人代理

QwenPaw（前身為 CoPaw）是阿里巴巴採用 Apache-2.0 授權、可完全離線執行的代理。本文介紹安裝方式、沙箱與遙測預設值，以及它適合哪些人。

前往 QwenPaw

QwenPaw 是阿里巴巴 AgentScope 團隊推出的開源個人助理。如果你知道的是 CoPaw，那就是同一個專案：它在 2026 年 2 月以 CoPaw 之名推出，並於 2026 年 4 月更名為 QwenPaw，v1.1.0 版本說明有解釋。在較舊的指南和 PyPI 上的 copaw 套件中，你仍會看到舊名稱。我們在 2026 年 11 月 8 日查看時，這個儲存庫有 37,495 顆 GitHub 星。

QwenPaw web console with a new chat, model picker set to qwen3.5-plus, and a sidebar listing Channels, Sessions, Cron Jobs, Heartbeat, Files, Skills, Tools, MCP and Agent Management
QwenPaw's web consolegithub.com

它是什麼

QwenPaw 和 OpenClaw、nanobot 屬於同一類：一個在你機器上執行的代理，你可以從網頁主控台、終端機介面或聊天應用程式與它互動；它會記得你、執行排程工作，並能透過瀏覽器、shell、MCP 工具、技能和外掛採取行動。它有兩點與眾不同：它天生就能完全以本機模型執行，而且可以並排執行多個獨立的代理。

安裝方式

你可以透過 pip（Python 3.11 到 3.13）、安裝腳本或 Docker 安裝。腳本是最簡單的路線：它會在 macOS、Linux 或 Windows 上設定好 Python、Node.js 和網頁主控台。阿里巴巴也在其 AgentScope Platform 上提供免費的一鍵雲端部署，不過那就不再是自架了。Windows 和 macOS 有桌面 App，但處於 beta 階段。

網頁主控台涵蓋頻道、cron 工作、heartbeat、技能、MCP 和檔案，文件逐一做了說明。版本發布很頻繁，beta 版也很多，所以請預期要經常更新，並在更新時閱讀說明。

遙測：看清楚 init 指令

QwenPaw 會在 qwenpaw init 期間，為每個版本傳送一次匿名安裝資料：版本、安裝方式、作業系統、Python 版本、CPU 架構，以及是否有 GPU。團隊表示不會蒐集任何個人資料、檔案、憑證或 IP 位址（README）。

問題在於同意的機制。互動式設定會詢問你是否同意，但文件推薦的快速入門指令 qwenpaw init --defaults 會自動接受。如果你不想傳送任何資料，請執行互動式的 qwenpaw init 並拒絕。資料量很小，但如果你照著快速入門操作，它預設就是開啟的。

沙箱：預設關閉，在 Docker 中更弱

QwenPaw 比這個類別中大多數代理擁有更多安全層。安全文件描述了 Tool Guard、File Guard、技能掃描、存取政策，以及一個選用的核心層級指令沙箱。

這個沙箱預設關閉（原始碼），而在 Docker 中它會退回成完全沒有隔離。第二點有點違反直覺：在 Docker 中執行 QwenPaw 並不會給你指令沙箱，只有容器本身提供的那點隔離。如果你把它裝在主要機器上，請在連接任何聊天頻道之前先開啟沙箱。

QwenPaw terminal UI with a pixel-art logo, a status bar showing agent, model, session and token counts, and a short Hello exchange
Chatting with QwenPaw in its terminal UIgithub.com

本機模型是強項

QwenPaw 支援 20 多個雲端供應商，包括 DashScope（Qwen）、OpenAI、Anthropic、Gemini、DeepSeek、Kimi 和 OpenRouter。它也能完全離線執行，不需要 API 金鑰：它內建 llama.cpp 執行環境，支援 Ollama 和 LM Studio，團隊還發布了自家專為代理任務訓練的小型 QwenPaw-Flash 模型（模型文件）。

執行環境和為它調校的模型出自同一個團隊，這種組合比你自己把代理接到另一台本機模型伺服器省事。本機模型能勝任什麼仍取決於你的硬體，所以在捨棄雲端供應商之前，先用你實際的任務試試看。

多代理與記憶

每個代理都有自己的記憶、技能和 heartbeat，代理之間也能協作（多代理文件）。記憶是一個三層的 Markdown 儲存，你可以閱讀和編輯。heartbeat 簽到和 cron 工作讓代理在你不在時持續運作。圖片生成透過 Qwen-Image 或 GPT Image 2 的官方外掛提供。

頻道

對中國平台的支援最完整：釘釘（DingTalk）、飛書（Feishu）、微信（WeChat）和 QQ，另外還有 Telegram、Discord 和 Slack。iMessage 只能在 Mac 上搭配第三方輔助程式和「完整磁碟取用權」使用，這是相當廣泛的授權。沒有 WhatsApp 頻道（頻道文件）。

適合誰使用

QwenPaw 適合想要一個完全以本機模型執行的自架代理的人、釘釘、飛書、微信或 QQ 的使用者，以及想在一台機器上執行一小組專業代理的人。如果你需要 WhatsApp，或想要一個不必動設定就預設開啟的沙箱，它就比較不適合。

比較

  • nanobot 是最接近的選擇：Python、MIT、精緻的 WebUI、本機模型，預設沒有遙測，不過它的 shell 沙箱同樣預設關閉。
  • ZeroClaw 在建議的設定檔下開啟作業系統沙箱，也不傳送遙測，但設定方式是一個 TOML 檔。
  • OpenClaw 擁有更大的生態系並支援 WhatsApp，沙箱預設關閉。

更多內容請參考最佳本機 AI 代理和 OpenClaw 替代方案。

價格

QwenPaw: 價格
Open source免費
  • Apache-2.0 licensed and free to self-host
  • You pay your chosen model provider, or run a local model with no API key

功能

功能
網路搜尋是
圖像生成是
語音模式是
檔案上傳是
記憶是
代你執行操作是
應用程式整合是
自主運作是
主動傳訊息給你是
可執行多個機器人是

優點

  • 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

缺點

  • 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

適合對象

  • 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

來源

  1. agentscope-ai/QwenPaw on GitHub (Apache-2.0, README with install options and telemetry)
  2. QwenPaw documentation
  3. QwenPaw v1.1.0 release notes: CoPaw rebrands to QwenPaw
  4. copaw on PyPI (first release February 2026)
  5. QwenPaw docs: Channels
  6. QwenPaw docs: Models (cloud providers, llama.cpp, Ollama, LM Studio)
  7. QwenPaw docs: Security (Tool Guard, File Guard, sandbox)
  8. QwenPaw source: security.sandbox_enabled defaults to off
  9. QwenPaw docs: Heartbeat
  10. QwenPaw docs: Multi-agent
  11. QwenPaw docs: Comparison (voice and video interaction)
  12. QwenPaw docs: Desktop application (beta)
  13. QwenPaw docs: Plugins (GPT Image 2 image generation plugin)
  14. QwenPaw Qwen-Image tool plugin (image generation and editing)