今天我们来聊一下阿里云通义实验室推出的 CoPaw官网地址https://copaw.agentscope.io/1. CoPaw 介绍CoPaw全称Co Personal Agent Workstation协同个人智能体工作台。简单来说CoPaw 是一个轻量级的桌面 AI 代理工具可以利用它来构建专属的 AI 助理。2. 使用CoPaw 能干什么总结下来的几个要点多种部署支持本地和云端部署多种通讯平台在钉钉、飞书、QQ、Discord 或 iMessage仅 Mac等打通通过消息触发行为。定时自动执行支持定时任务实现工作的自动化记忆系统CoPaw的记忆分为会话级临时和持久化长期两种虽然官方介绍得很‘高大上’但我们还是通过实操演示来看看实际效果。3. 简易安装关键两个步骤基本上就能使用了第一步通过 docker 拉镜像部署安装方式有很多如果是体验还是推荐 docker第二步配置一个大模型 Key具体如下拉取镜像docker pull agentscope/copaw:latestdocker run -p 8088:8088 -v copaw-data:/app/working agentscope/copaw:latest安装好访问地址http://127.0.0.1:8088/即可打开控制台再下一步配置一个大模型的 Provider通过上面两个步骤就配置好就能够使用了。4. 快速体验功能不算特别多可以对智能体继续创新使用。简化一些关键功能接下来我们挑选几个关键功能进行测试。分别是聊天、频道、MCP、Skill4.1. 聊天“CoPaw 基于AgentScope构建具备长期记忆系统能主动记录用户偏好与决策。CoPaw让个人 AI 成为真正”懂你所需伴你左右”的数字搭档”其实就是初始化的时候询问的意图将角色等信息写入到文件实现持久化。4.2. 飞书频道通过飞书应用机器人发送消息给大模型大模型处理后返回答案再将结果回传过程飞书创建应用、配置机器人、授权多个API权限等底层逻辑就是一个消息的交互没有特别复杂的逻辑别被那些高大上的术语唬住具体操作https://copaw.agentscope.io/docs/channels#%E9%A3%9E%E4%B9%A6在飞书聊天会将会与大模型的交互结果同步到两边。下面左边是飞书聊天窗、右边是CoPaw的会话窗口。整体而言没有那么流畅、比如有一定延时、回答效果有一些“弱智”不确定是模型能力较弱、交互逻辑问题还是飞书API权限配置有误4.3. MCP 使用创建一个 mysql 的MCP通过 CoPaw 进行交互访问。使用 python 编写了 mysql 的 MCP通过这个 MCP 能够快速交互。MCP的使用就不展开了整体MCP还是用起来不错。4.4. Skill 技能使用使用 PDF 和 PPT 两个 Skill目标是将 PDF 转换成 PPT将 PDF 读取内容后整理输出成 PPT 目前是在容器里最终确实完成将 PDF 转换成 PPT。 不过效果很差下面的排版很一般。整体上效果不是很理想虽然单个 Skill 表现不错但组合使用时效果却不理想这可能与 Prompt 设计或模型能力有关5. 体验总结关于频道主要是通过机器人方式实现会话与大模型交互并将结果同步。目前还不能向飞书发送命令或创建日程排版功能较弱交互流畅度有待提升。关于 MCP 和 Skill整体表现不错可以很好地集成进来。这主要得益于 MCP 和 Skill 本身的能力较强而 CoPaw 成功地将它们整合了进来。如果 MCP 和 Skill 搭配得当使用体验尚可。但其他功能如飞书通道感觉能力偏弱交互不够流畅此外目前的会话窗口仅支持文本尚不支持图片等多模态交互。整体而言产品尚处于初级阶段能跑通流程但体验效果没有那么惊艳。希望后面的 CoPaw 越来越棒。
CoPaw是什么？-- 2026年开源的国产个人AI助手
发布时间：2026/7/30 20:33:40
今天我们来聊一下阿里云通义实验室推出的 CoPaw官网地址https://copaw.agentscope.io/1. CoPaw 介绍CoPaw全称Co Personal Agent Workstation协同个人智能体工作台。简单来说CoPaw 是一个轻量级的桌面 AI 代理工具可以利用它来构建专属的 AI 助理。2. 使用CoPaw 能干什么总结下来的几个要点多种部署支持本地和云端部署多种通讯平台在钉钉、飞书、QQ、Discord 或 iMessage仅 Mac等打通通过消息触发行为。定时自动执行支持定时任务实现工作的自动化记忆系统CoPaw的记忆分为会话级临时和持久化长期两种虽然官方介绍得很‘高大上’但我们还是通过实操演示来看看实际效果。3. 简易安装关键两个步骤基本上就能使用了第一步通过 docker 拉镜像部署安装方式有很多如果是体验还是推荐 docker第二步配置一个大模型 Key具体如下拉取镜像docker pull agentscope/copaw:latestdocker run -p 8088:8088 -v copaw-data:/app/working agentscope/copaw:latest安装好访问地址http://127.0.0.1:8088/即可打开控制台再下一步配置一个大模型的 Provider通过上面两个步骤就配置好就能够使用了。4. 快速体验功能不算特别多可以对智能体继续创新使用。简化一些关键功能接下来我们挑选几个关键功能进行测试。分别是聊天、频道、MCP、Skill4.1. 聊天“CoPaw 基于AgentScope构建具备长期记忆系统能主动记录用户偏好与决策。CoPaw让个人 AI 成为真正”懂你所需伴你左右”的数字搭档”其实就是初始化的时候询问的意图将角色等信息写入到文件实现持久化。4.2. 飞书频道通过飞书应用机器人发送消息给大模型大模型处理后返回答案再将结果回传过程飞书创建应用、配置机器人、授权多个API权限等底层逻辑就是一个消息的交互没有特别复杂的逻辑别被那些高大上的术语唬住具体操作https://copaw.agentscope.io/docs/channels#%E9%A3%9E%E4%B9%A6在飞书聊天会将会与大模型的交互结果同步到两边。下面左边是飞书聊天窗、右边是CoPaw的会话窗口。整体而言没有那么流畅、比如有一定延时、回答效果有一些“弱智”不确定是模型能力较弱、交互逻辑问题还是飞书API权限配置有误4.3. MCP 使用创建一个 mysql 的MCP通过 CoPaw 进行交互访问。使用 python 编写了 mysql 的 MCP通过这个 MCP 能够快速交互。MCP的使用就不展开了整体MCP还是用起来不错。4.4. Skill 技能使用使用 PDF 和 PPT 两个 Skill目标是将 PDF 转换成 PPT将 PDF 读取内容后整理输出成 PPT 目前是在容器里最终确实完成将 PDF 转换成 PPT。 不过效果很差下面的排版很一般。整体上效果不是很理想虽然单个 Skill 表现不错但组合使用时效果却不理想这可能与 Prompt 设计或模型能力有关5. 体验总结关于频道主要是通过机器人方式实现会话与大模型交互并将结果同步。目前还不能向飞书发送命令或创建日程排版功能较弱交互流畅度有待提升。关于 MCP 和 Skill整体表现不错可以很好地集成进来。这主要得益于 MCP 和 Skill 本身的能力较强而 CoPaw 成功地将它们整合了进来。如果 MCP 和 Skill 搭配得当使用体验尚可。但其他功能如飞书通道感觉能力偏弱交互不够流畅此外目前的会话窗口仅支持文本尚不支持图片等多模态交互。整体而言产品尚处于初级阶段能跑通流程但体验效果没有那么惊艳。希望后面的 CoPaw 越来越棒。
