CoPaw 个人助理部署与定制指南
市面上的 AI 智能助理不少,但要么门槛高,要么功能单一。CoPaw 基于 AgentScope 智能体生态构建,既是 OpenClaw 的升级替代方案,也兼顾了易用性与实用性。它支持本地和云端部署,无需复杂配置即可打造专属智能助手。
与传统工具相比,CoPaw 具备长期记忆、自定义人设、零代码技能扩展等特性。数据可本地存储以保障隐私,也可使用云端服务节省资源。对于希望提升效率的用户,它是一个能融入日常工作的得力伙伴。
环境准备
CoPaw 对设备和环境要求较低,主流设备均可运行。
系统与软件要求
- 操作系统:兼容 Windows、macOS 和 Linux。
- 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,可直接选择云端部署。
- 依赖管理:本地部署仅需安装核心包,云端部署无需额外处理。
硬件配置
- 本地部署:普通办公本或家用电脑即可流畅运行,无需高性能显卡。
- 云端部署:仅需浏览器访问,低配设备也能使用。
部署方式
官方文档提供了多种部署路径,主要分为本地部署和云端部署两种模式。
本地部署
若电脑未安装 Python,推荐使用 uv 自动管理环境。
1. 安装脚本
Windows (PowerShell):
irm https://copaw.agentscope.io/install.ps1 | iex
macOS / Linux:
curl -fsSL https://copaw.agentscope.io/install.sh | bash
若习惯使用 pip,也可执行:
pip install copaw
2. 初始化与服务启动
在工作目录(默认 ~/.copaw)下生成配置文件并启动服务:
copaw init --defaults
copaw app
服务默认监听 127.0.0.1:8088。
云端部署
1. ModelScope 创空间
适合无服务器且对数据安全要求不高的场景。ModelScope 提供免费的模型额度。
- 注册并登录 ModelScope。
- 进入 CoPaw 创空间页面进行一键配置。
- 注意将公开选项设置为非公开,防止 Token 被滥用。
- 复制创空间后等待部署完成。
- 在设置中配置 API Key 及 LLM 模型参数。
2. Docker 容器化部署
适合希望数据本地化或拥有服务器的用户。
- 拉取镜像:
docker pull agentscope/copaw:latest
国内用户若拉取困难,可使用阿里云 ACR 镜像:
docker pull agentscope-registry.ap-southeast-1.cr.aliyuncs.com/agentscope/copaw:latest
- 创建容器:


