CoPaw 概述
CoPaw 是基于 AgentScope 智能体生态的国产 AI 数字搭档，支持本地、云端和 Docker 三种部署方式。它把长期记忆、零代码技能扩展、隐私保护这几件事揉在了一起，配置不算重，比较适合想先跑起来、再慢慢调的人。
核心特性
- 长期记忆：能记录偏好、待办和关键决定，适合做长期跟随的助手。
- 日常杂活处理：查天气、查股价、整理桌面、编辑文档、打开浏览器搜资料，这类重复操作它都能接。
- 零代码扩展技能：直接用一句话加新能力，比如摄像头识别、打卡提醒。
- 本地和云端都能用：本地数据留在自己设备上，云端则省去环境搭建，两个方向都比较省事。
环境准备
系统与软件要求
- 操作系统：Windows、Mac、Linux 都可。
- Python 版本：本地部署需要 Python 3.10 到 3.13；云端部署不需要单独装 Python。
- 额外依赖：本地部署主要就是装核心包，云端基本不用管依赖。
硬件配置要求
- 本地部署：普通办公本、家用电脑都能跑。
- 云端部署：只要能打开浏览器，就能用。
部署方式
官方文档给了本地、云端和容器化三条路。实际选的时候，我更建议先看自己有没有折腾环境的耐心：想快点体验就走云端，想数据留在自己手里就上本地或 Docker。
本地部署
推荐用 uv 管理环境；如果本来就没装 Python，这条路最顺手。
Windows（PowerShell）：
irm https://copaw.agentscope.io/install.ps1 | iex
macOS / Linux：
curl -fsSL https://copaw.agentscope.io/install.sh | bash
初始化会在当前工作目录生成 config.json 和 HEARTBEAT.md：
copaw init --defaults
启动服务：
copaw app
默认监听 127.0.0.1:8088。
如果你更习惯 pip，也可以直接装：
pip install copaw
然后再执行初始化和启动。
云端部署
ModelScope 创空间一键配置
这条路几乎没有环境成本，适合先验证功能。
- 注册并登录 ModelScope。
- 打开 CoPaw 创空间，按引导完成配置。
- 把是否公开设成非公开，不然 Token 容易被别人拿去用。
- 复制访问令牌（API Key），模型提供商选 ModelScope。
- 配好 LLM，选你实际要用的模型。
- 接下来就是按自己的习惯慢慢训练助手了。
Docker 容器化部署
如果你已经有云服务器，Docker 是比较稳的一种方式，迁移也省心。
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