CoPaw 个人助理部署与定制指南
CoPaw 是通义实验室基于 AgentScope 智能体生态打造的国产 AI 数字搭档,支持本地及云端部署。本文详解了系统环境准备、本地与 Docker 部署步骤、核心配置文件定制方法,以及接入飞书工作群实现跨平台协作的流程。
一、部署前的准备工作
1. 系统与软件要求
- 操作系统:兼容 Windows、Mac、Linux 系统。
- Python 版本:本地部署需 Python 3.10 至 3.13 版本;若未安装或不想配置环境,可选择云端部署。
- 额外依赖:本地部署需安装核心包,云端部署无需额外依赖。
2. 硬件配置要求
- 本地部署:普通办公本或家用电脑即可流畅运行。
- 云端部署:仅需浏览器访问,不占用本地设备资源。
二、部署方式
官方文档提供了多种部署方式,主要分为本地部署和云端部署。
1. 本地部署
推荐使用 uv 自动管理环境。
步骤一:安装
- Windows(PowerShell):
irm https://copaw.agentscope.io/install.ps1 | iex
- macOS / Linux:
curl -fsSL https://copaw.agentscope.io/install.sh | bash
步骤二:初始化
在工作目录(默认 ~/.copaw)下生成配置文件:
copaw init --defaults
步骤三:启动服务
copaw app
服务默认监听 127.0.0.1:8088。
若使用 pip 安装:
pip install copaw
随后执行初始化和启动命令。
2. 云端部署
(1) 魔搭创空间一键配置
适用于无服务器且对数据安全性要求不高的场景。
- 前往 ModelScope 注册并登录。
- 打开 CoPaw 创空间,一键配置。
- 注意将公开选项设置为非公开,防止 Token 消耗。
- 复制创空间后,在模型设置中配置 API Key。
- 选择 LLM 提供商并完成模型配置。
(2) Docker 容器化部署
适用于希望将数据放在本地的用户。
- 拉取镜像:
docker pull agentscope/copaw:latest
国内用户可使用阿里云 ACR:
docker pull agentscope-registry.ap-southeast-1.cr.aliyuncs.com/agentscope/copaw:latest
- 创建容器:


