免费开源AI工具:CoPaw与OpenFang整理

免费开源AI工具:CoPaw与OpenFang整理

CoPawOpenFang,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/openfangGitHub

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:

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://127.0.0.1:80885. 控制台对话,配置钉钉机器人(最常用)http://127.0.0.1:8088启动后,直接在聊天框发指令发送指令: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_idclient_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(最简单、最推荐)

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):

  • 钉钉内网穿透
  • 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

方式三:(其他方式整理官方部署说明书

可放服务器、外网访问、长期运行 方案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。不是大众软件适合玩服务器、部署 AI、自建服务的人

一、1Panel 是什么

1Panel 是飞致云出品、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1Panel。

  • 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1Panel。
    • 支持 GPU 监控、本地大模型 / 智能体管理1Panel。
    • 一键建站、SSL 证书、密码访问、数据备份1Panel。

二、官方网址

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
    • Ollama:本地模型,直接用
    • 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。


Read more

【AI深究】决策树(Decision Tree)全网最详细全流程详解与案例(附Python代码演示)|数学原理、案例流程、代码演示及结果解读|ID3、C4.5、CART算法|工程启示、分类、回归决策树

【AI深究】决策树(Decision Tree)全网最详细全流程详解与案例(附Python代码演示)|数学原理、案例流程、代码演示及结果解读|ID3、C4.5、CART算法|工程启示、分类、回归决策树

大家好,我是爱酱。本篇将会系统讲解决策树(Decision Tree)的定义、原理、数学推导、常见算法、代码实现与工程应用。内容适合初学者和进阶读者,配合公式和可视化示例。这期的文章会较简单,如果大家有兴趣可以到爱酱主页搜寻更多分类、回归等的算法! 注:本文章含大量数学算式、详细例子说明及大量代码演示,大量干货,建议先收藏再慢慢观看理解。新频道发展不易,你们的每个赞、收藏跟转发都是我继续分享的动力! 一、决策树是什么? 决策树是一种监督学习算法,既可用于分类(Classification)也可用于回归(Regression)。它通过一系列的“条件判断”将数据集划分成不同的子集,最终在树的叶节点给出类别或数值预测。 * 结构直观:类似流程图或“二十问”游戏,每个节点是一次特征判断,每个分支是判断结果,叶节点给出最终决策。 * 可解释性强:每一步决策都可追溯,便于业务理解和模型解释。 二、决策树的基本结构 * 根节点(Root Node):包含全部数据,

AI影响最大的职业Top10数据分析:程序员排第一,IT技术支持上榜,这张图到底说明了什么?

AI影响最大的职业Top10数据分析:程序员排第一,IT技术支持上榜,这张图到底说明了什么?

🔥 个人主页:杨利杰YJlio❄️ 个人专栏:《Sysinternals实战教程》《Windows PowerShell 实战》《WINDOWS教程》《IOS教程》《微信助手》《锤子助手》《Python》《Kali Linux》《那些年未解决的Windows疑难杂症》🌟 让复杂的事情更简单,让重复的工作自动化 AI影响最大的职业Top10数据分析:程序员排第一,IT技术支持上榜,这张图到底说明了什么? * 1、AI影响最大的职业Top10数据分析:程序员排第一,IT技术支持上榜,这张图到底说明了什么? * 2、先看原始数据:这张图到底给出了什么结论? * 3、为什么程序员排第一?这其实一点都不意外 * 3.1 程序员工作天然高度文本化 * 3.2 编程任务往往有清晰目标和反馈 * 3.3 程序员大量时间并不在“原创设计”,而在“重复实现” * 3.4 程序员不会消失,但分层会更明显 * 4、为什么客服、

大模型——阿里悄悄上线 AI IDE,体验到底怎么样

大模型——阿里悄悄上线 AI IDE,体验到底怎么样

阿里悄悄上线 AI IDE,体验到底怎么样 昨天晚上,阿里悄悄上线了一个 AI IDE - QCoder。 没有发布会,没有大张旗鼓的宣传,就这么静悄悄地出现在了官网上。 阿里终于下场了。 这意味着国内 AI Coding 正式进入了字节、腾讯、阿里三巨头争霸的格局。 今天我第一时间体验了一下,有些话想跟大家说说。 安装:简单粗暴 安装倒是挺简单的,直接去官网下载就行: https://qoder.com/ 进入 IDE 后,熟悉的 chat 模式映入眼帘,目前登录就能免费试用: Quest 模式:野心不小 除了常规的 chat 侧边栏,QCoder 还推出了 Quest 模式。 这个有点意思,类似 CodeBuddy 和

【AI】大语言模型 (LLM) 产品的开发流程参考

【AI】大语言模型 (LLM) 产品的开发流程参考

🔥小龙报:个人主页 🎬作者简介:C++研发,嵌入式,机器人等方向学习者 ❄️个人专栏:《AI》 ✨ 永远相信美好的事情即将发生 文章目录 * 前言 * 一、个人开发者的大语言模型 (LLM) 产品的开发流程参考 * 1.1 准备工作 * 1.2 构建知识库索引 * 1.3 定制大模型 * 1.4 用户交互界面开发 * 1.5 测试与部署上线 * 1.6 监控结果 * 二、组织/商用级别的大语言模型 (LLM) 产品开发流程参考 * 2.1 准备工作 * 2.2 定制大模型 * 2.3 模型部署与集成 * 2.4