CoPaw 与 OpenFang 免费开源 AI 工具部署指南

CoPaw 和 OpenFang，两者软件本体都免费开源，但模型 API 可能产生费用。

CoPaw（阿里云）

• 软件本身：完全免费开源（Apache 2.0），无会员、无广告、无功能限制
• 本地部署：免费，仅需 Python 环境，可跑本地模型（Ollama 等），零 API 费用
• 云端部署：魔搭创空间有免费测试额度；长期使用按云资源（CPU/GPU/存储）计费
• 模型 API：调用通义千问、OpenAI、DeepSeek 等按官方标准按量付费

CoPaw GitHub 地址

https://github.com/agentscope-ai/CoPaw

OpenFang（AI Agent 操作系统）

• 软件本身：完全免费开源（Apache-2.0 + MIT），可商用、可二次开发
• 本地部署：免费，支持 Ollama、LM Studio 等本地模型，零 API 费用
• 云端部署：免费，仅承担云服务器 / 算力成本
• 模型 API：调用云端大模型按各厂商标准付费

OpenFang GitHub 地址

https://github.com/RightNow-AI/openfang

一句话总结：工具免费，模型可能花钱；本地跑模型则全程免费。

Ollama 本地运行的内存需求，核心看模型大小 + 量化等级，CoPaw 调用时和直接用 Ollama 一致。

📌 主流模型内存参考（纯 CPU，Q4 量化）

• 0.5B / 1B：≥4GB 内存即可跑（入门聊天 / 简单任务）
• 3B：≥6GB 内存（日常对话、写文案）
• 7B：≥8GB 内存（流畅对话、代码、写作）
• 13B：≥16GB 内存（强推理、长文本）
• 32B：≥32GB 内存（复杂分析、专业场景）
• 70B：≥64GB 内存（企业级、深度推理）

🧠 关键影响因素

• 量化等级：Q2/Q3 比 Q4 更省内存，但效果略降；Q5/Q8 效果更好但更占内存
• GPU 加速：有 NVIDIA/Apple Silicon 时，显存分担内存压力，16GB 内存 + 4GB 显存可流畅跑 7B
• 上下文窗口：num_ctx 越大越占内存，默认 2048 够用，开 8192 会多占 1–2GB
• 系统占用：Windows/macOS 本身占 2–4GB，建议预留 2GB 冗余

✅ 给 CoPaw 用的最佳实践

• 8GB 内存：选 3B 模型（qwen2.5:3b、llama3.2:3b），别跑 7B
• 16GB 内存：选 7B 模型（qwen2.5:7b、mistral:7b），日常足够
• 32GB+ 内存：可上 13B/32B，体验接近 GPT-3.5

🛠️ 内存不够怎么办

1. 换更小模型（3B 比 7B 省一半）
2. 用更低量化（ollama pull qwen2.5:7b-q2_K）
3. 限制上下文：/set parameter num_ctx 2048
4. 关闭其他软件，释放内存

方式一：原生 Ollama 部署

CoPaw 原生支持 Ollama，配置非常简单。

一、准备工作

1. 安装 Ollama（官网：ollama.com）
2. 启动 Ollama 服务（默认端口 11434）
3. 安装 CoPaw 的 Ollama 依赖：

pip install ollama 

二、CoPaw 配置 Ollama（3 步）

1. 拉取 Ollama 模型（CoPaw CLI）

# 下载模型（示例：qwen2.5:3b、mistral:7b）
copaw models ollama-pull qwen2.5:3b
copaw models ollama-pull mistral:7b
# 查看已下载模型
copaw models ollama-list 

2. 配置 CoPaw 使用 Ollama

# 进入配置向导，选择 Ollama
copaw models config
# 按提示：选择 Ollama → 从列表选模型 → 设为默认 

3. 切换模型（后续）

# 快速切换 Ollama 模型
copaw models set-llm 

三、验证是否生效

# 启动 CoPaw 聊天，用本地 Ollama 模型
copaw chat 

此时 CoPaw 会直接调用本地 Ollama，全程免费、无 API 费用。

四、常见问题

• Ollama 未启动：先运行 ollama run llama3 确保服务正常
• 模型拉取失败：检查网络，或用 ollama pull qwen2.5:3b 直接拉取
• 端口被占用：修改 Ollama 端口，CoPaw 会自动检测

✅ 官方流程（Windows 本地）

1. 安装（必须用 PowerShell，不能用 CMD）
2. 初始化
3. 启动 Web 界面 浏览器自动打开 http://127.0.0.1:8088。控制台对话，配置钉钉机器人（最常用）。启动后，直接在聊天框发送指令：'帮我配置钉钉机器人'。CoPaw 会引导你到 Control → Channels 页面，或直接给出配置入口。后续在 频道 手动填入 client_id、client_secret 并启用。

📌 最终可直接复制的 Windows 一键命令合集（PowerShell）

方式二：Windows 内网穿透部署

本地 Windows 运行 CoPaw，用内网穿透工具让外网能访问。适合：个人使用、稳定长期跑。

工具（免费够用）：

• Sunny-Ngrok
• ZeroTier
• Tailscale

流程：

1. Windows 正常安装启动 CoPaw
2. 开一个内网穿透，映射到 127.0.0.1:8088
3. 外网直接访问穿透给你的域名 / IP 即可

优点：

• 完全 Windows
• 不用买服务器
• 不用学 Linux
• 现在就能用

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方式三：Linux 云服务器部署

可放服务器、外网访问、长期运行。方案为 Linux 云服务器 + 1Panel，专门用来 24 小时运行 CoPaw、钉钉机器人长期在线。适合玩服务器、部署 AI、自建服务的人。

一、1Panel 是什么

1Panel 是现代化开源的 Linux 服务器运维管理面板，主打容器化、轻量化、AI 友好，用 Web 界面就能一键管理服务器、部署应用、建站、配置 SSL、管理数据库与容器。

• 核心定位：Linux 服务器'智能管家'，适合个人 / 团队快速部署网站、AI 模型、智能体（如 CoPaw）。
• 关键优势：
  • 容器化部署（Docker），应用隔离、漏洞面小。
  • 应用商店一键装 AI 工具（Ollama、CoPaw 等）、建站程序。
  • 支持 GPU 监控、本地大模型 / 智能体管理。
  • 一键建站、SSL 证书、密码访问、数据备份。

二、官方网址

• 官网：https://1panel.cn/
• 文档：https://1panel.cn/docs/
• 演示环境：https://demo.1panel.cn
• GitHub：https://github.com/1Panel-dev/1Panel

三、1Panel 部署 CoPaw 智能体 极简完整版

1. 安装 CoPaw

1. 进入 1Panel → 左侧 应用商店
2. 点击 全部 → AI → 找到 copaw
3. 开启 端口外部访问 → 确认
4. 等待安装完成

2. 进入并配置模型

1. 顶部菜单 已安装 → 找到 copaw → 跳转 打开界面
2. 进入 模型设置：
   • 选 Ollama：本地模型，直接用
   • 选 DashScope：需要去阿里云百炼申请 API Key 并填入
3. 选择对应 LLM 模型 → 保存

3. 创建外网可访问的网站

1. 左侧 网站 → 创建网站
2. 选择 已装应用 → 下拉选 copaw
3. 填写你的 域名 → 确认

4. 配置 HTTPS 证书

1. 左侧 证书 → 申请证书
2. 填入域名 → 开启 自动续期 → 确认
3. 回到 网站 → 点击你的网站名称
4. 进入 HTTPS → 开启 HTTPS → 选择证书 → 保存

5. 设置密码访问（安全）

1. 进入网站设置 → 密码访问
2. 点击 创建
3. 设置 用户名 + 密码 → 开启

6. 外网访问

浏览器输入你配置的域名，输入用户名、密码，即可进入 CoPaw 操作界面。