CoPaw 入门：项目介绍与快速开始

什么是 CoPaw？

CoPaw 是一款个人助理型产品

，部署在你自己的环境中。它由 AgentScope 团队基于 AgentScope、AgentScope Runtime 与 ReMe 构建，部分灵感来源于 OpenClaw。

核心特性

1. 多通道对话

CoPaw 支持通过多种平台与你对话：

• 钉钉
• 飞书
• QQ
• Discord
• iMessage（仅 Mac）

一个 CoPaw 实例可以同时接入多个应用，你在哪个频道聊天，它就在哪个频道回复。

2. 定时执行

无需每次手动发消息，CoPaw 可以按你设定的时间自动运行：

• 定时向某频道发送固定文案（如每天 9 点发「早上好」）
• 定时向 CoPaw 提问并将回答发到指定频道（如每 2 小时问「我有什么待办」并发到钉钉）
• 定时执行「自检/摘要」：用你写好的一串问题问 CoPaw，把回答发到你上次对话的频道

3. 能力由 Skills 决定，有无限可能

CoPaw 的能力完全由启用的 Skills 决定：

内置 Skills：

• cron - 定时任务管理
• file_reader - 读取文本类文件
• dingtalk_channel_connect - 辅助完成钉钉频道接入
• himalaya - 邮件管理（IMAP/SMTP）
• news - 新闻查询与摘要
• pdf - PDF 操作（读取、合并、拆分、OCR 等）
• docx - Word 文档操作
• pptx - PPT 操作
• xlsx - 表格操作
• browser_visible - 可见模式浏览器

你还可以从社区 Skills Hub 导入更多 Skills，或者创建自定义 Skills。

4. 数据全在本地

CoPaw 部署在你的环境中，不依赖第三方托管

，所有数据都在本地，确保隐私安全。

官方资源

• 文档地址：https://copaw.agentscope.io/
• GitHub 仓库：https://github.com/agentscope-ai/CoPaw
• AgentScope 官网：https://agentscope.io/

核心概念

在继续之前，先了解几个 CoPaw 中的核心概念：

频道（Channel）

你和 CoPaw 对话的「场所」（钉钉、飞书、QQ、Discord、iMessage 等）。在「频道配置」中按步骤配置。

心跳（Heartbeat）

按固定间隔用你写好的一段问题去问 CoPaw，并可选择把回答发到你上次使用的频道。适合定期检查和汇总信息。

定时任务（Cron Jobs）

多条、各自独立配置时间的任务（每天几点发什么、每隔多久问 CoPaw 什么等），通过 CLI 或 API 管理。

快速开始

CoPaw 提供多种安装方式，我们推荐从脚本安装

开始。

方式一：脚本安装（推荐）

在 macOS 或 Linux 系统上，使用以下命令：

curl -fsSL https://copaw.agentscope.io/install.sh | bash

安装完成后，执行以下命令：

# 初始化 CoPaw
copaw init
启动应用
copaw app

启动后，在浏览器中打开 http://127.0.0.1:8088/

即可进入 CoPaw 控制台。

方式二：pip 安装

如果你习惯使用 Python 包管理器：

# 创建虚拟环境（推荐）
python -m venv copaw_env
source copaw_env/bin/activate  # Linux/macOS
或
copaw_env\Scripts\activate  # Windows
安装 CoPaw
pip install copaw
初始化
copaw init
启动应用
copaw app

方式三：桌面应用

访问 CoPaw 官网

下载桌面应用安装包，按安装向导完成安装即可。

方式四：Docker

如果你使用 Docker：

docker run -d \
--name copaw \
-p 8088:8088 \
-v ~/.copaw:/root/.copaw \
agentscope/copaw:latest

方式五：阿里云 ECS

在阿里云 ECS 上部署，参考官方文档的详细步骤。

第一次运行

初始化完成后，CoPaw 会在你的 home 目录下创建工作目录：

~/.copaw/
├── active_skills/          # 实际激活的 Skills
│   ├── cron/
│   ├── file_reader/
│   ├── pdf/
│   └── ...
├── customized_skills/       # 用户自定义 Skills
├── config.json              # 配置文件
├── AGENTS.md                # 行为规则
├── SOUL.md                  # 核心人设
├── PROFILE.md               # 用户资料
└── MEMORY.md                # 长期记忆

启动 CoPaw

copaw app

启动后，访问 http://127.0.0.1:8088/

即可看到 CoPaw 控制台。

控制台简介

CoPaw 控制台是一个 Web 管理界面，分为四个主要部分：

聊天

• 和 CoPaw 实时对话
• 新建/切换/删除会话

控制

• 频道：启用/禁用频道、配置凭据
• 会话：查看、筛选、删除所有频道的聊天会话
• 定时任务：创建和管理定时任务

智能体

• 工作区：编辑 SOUL.md、AGENTS.md 等人设文件
• 技能：启用/禁用/创建/删除 Skills
• MCP：管理 MCP 客户端
• 运行配置：修改最大迭代次数和最大输入长度

设置

• 模型：配置 LLM 提供商、选择模型
• 环境变量：管理工具和技能需要的环境变量
• Token 消耗：查看 LLM Token 消耗统计

配置模型

在开始使用 CoPaw 之前，你需要配置至少一个 LLM 模型。

云提供商

CoPaw 支持多个云提供商：

• ModelScope（阿里云）
• DashScope（灵积）
• Aliyun Coding Plan
• OpenAI
• Azure OpenAI

配置步骤：

1. 在控制台中进入「设置 → 模型」
2. 找到目标云提供商卡片，点击「设置」
3. 输入你的 API Key，点击「保存」
4. 在「LLM 配置」中选择该提供商和模型，点击「保存」

本地提供商

如果你想在本地运行模型，CoPaw 支持：

llama.cpp / MLX

# 安装后端依赖
pip install 'copaw[llamacpp]'
或
pip install 'copaw[mlx]'
在控制台中下载模型
进入「设置 → 模型」，点击本地提供商卡片的「模型」按钮
填写仓库 ID（如 Qwen/Qwen3-4B-GGUF），点击下载

Ollama

# 安装 Ollama SDK
pip install 'copaw[ollama]'
在控制台配置 Ollama
进入「设置 → 模型」，点击 Ollama 卡片的「设置」
填写 API Key（可随意填写，如 ollama），保存
下载模型（如 qwen3:8b），然后在 LLM 配置中选择

LM Studio

# 安装 LM Studio（从 lmstudio.ai 下载）
在 LM Studio 中加载模型并启动本地服务器（默认 http://localhost:1234）

在控制台配置 LM Studio
进入「设置 → 模型」，点击 LM Studio 卡片的「设置」
确认 Base URL 为 http://localhost:1234/v1，保存
点击「模型」查看已加载的模型，选择后保存

⚠️ 重要提示

：使用本地模型时，必须将上下文长度设置为 32K 或更高，否则 CoPaw 可能无法正常运行。

下一步

现在你已经了解了 CoPaw 的基本概念和快速开始方法。接下来建议：

1. 阅读下一篇：CoPaw 入门：控制台使用指南 - 深入了解控制台的各项功能
2. 配置模型：选择适合你的 LLM 提供商并配置模型
3. 接入频道：配置钉钉、飞书等频道，开始与 CoPaw 对话
4. 探索 Skills：了解内置 Skills 的功能，启用你需要的 Skills

总结

CoPaw 是一个强大的个人助理系统，具有以下特点：

✅ 部署在本地，数据安全

✅ 支持多平台对话

✅ 定时任务和心跳机制

✅ 灵活的 Skills 能力扩展

✅ 丰富的模型支持

通过本教程，你已经完成了 CoPaw 的安装和初始化。下一篇文章将详细介绍 CoPaw 控制台的使用方法。

相关资源

：

• CoPaw 官方文档：https://copaw.agentscope.io/
• CoPaw GitHub：https://github.com/agentscope-ai/CoPaw
• AgentScope 官网：https://agentscope.io/

cnbugsai

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