当OpenClaw这只“国际龙虾”在2026年春天席卷全球极客圈时，大多数人以为中国厂商的剧本只能是“跟随”与“适配”——做云上一键部署、做手机端适配、做安全加固，成为这场AI狂欢的“卖铲人”。
但阿里云通义实验室给出了另一种答案：不做模仿者，做定义者。
2月底，阿里正式开源CoPaw（Co Personal Agent Workstation），一款定位“国产友好型AI智能体”的个人助理工具-1。它不是OpenClaw的中文翻版，而是一次从底层架构到用户体验的全面重构——用“一键部署”取代复杂的Node.js环境配置，用“国产平台原生适配”填补海外项目的水土不服，用“零代码扩展”让普通用户也能拥有专属AI助理。
当行业还在争论“如何让更多中国人养上龙虾”时，阿里已经在回答另一个问题：中国用户到底需要什么样的AI智能体？
OpenClaw的爆火毋庸置疑。这个海外开发者主导的开源项目，凭借“让AI真正动手干活”的能力，上线四个多月便以超过24.8万的GitHub星标数登顶星标榜。但在中国普通用户面前，它始终横亘着三座大山：
第一座山：部署门槛。 OpenClaw基于TypeScript/Node.js技术栈，必须安装Node.js≥22.x，部分技能还需额外Python环境，依赖安装复杂、易出现版本冲突。猎豹移动CEO傅盛曾透露，自己用了14天才完成搭建；电商平台上，上门代装服务被炒到500元至1500元不等。有用户吐槽：“下载了三个小时，报错了二十次，最后连命令行都没跑起来。”
第二座山：平台适配。 OpenClaw仅原生适配海外平台——Telegram、Discord、WhatsApp，对国内钉钉、飞书、几乎零适配。想用微信指挥AI干活？需要第三方插件且配置复杂，大部分中国职场人只能望而却步。
第三座山：本土化缺失。 文档以英文为主，社区交流在海外，遇到问题求助无门。对于没有编程基础的普通用户来说，这只“国际龙虾”更像一个技术玩具，而非生产力工具。
正是这“三座大山”，催生了CoPaw的诞生逻辑。
阿里云通义实验室基于AgentScope框架打造的CoPaw，从诞生之初就瞄准了这些痛点。它的三大核心能力，正在重新定义国产AI智能体的体验标准。
CoPaw采用Python+FastAPI后端、React+TypeScript前端架构，支持本地与云端双模部署。在本地，用户仅需三条命令即可完成安装与启动；在云端，可在魔搭云空间一键配置。官方提供一键安装脚本，配合国内镜像加速，新手10分钟可完成部署。
对比OpenClaw复杂的Node.js环境配置和依赖调试，CoPaw的“零门槛”部署，让AI智能体从极客专属变成了人人可玩的工具。
有企业用户在体验后感慨：“以前请人装OpenClaw花了800元，现在自己10分钟搞定CoPaw，这才是真正面向普通人的产品。”
这是CoPaw最核心的差异化优势。
CoPaw原生打通钉钉、飞书、、Discord、iMessage等全平台，无需额外插件，一个助理多端可用-1。用户可以在日常工作的聊天界面里直接指挥AI干活——查资料、记待办、整理文件，CoPaw在同一App内回复。
对于中国职场人来说，这是一个决定性的优势。当OpenClaw还在等待开发者适配国内IM时，CoPaw已经让数亿钉钉、飞书用户能够在熟悉的环境里“养小爪”。
CoPaw内置了定时任务、PDF/Word/Excel文档处理、新闻摘要、文件管理等20+高频场景技能-1。更关键的是，它支持通过SKILL.md文件自定义技能，无需修改底层代码，系统自动加载-4。
这意味着什么？普通用户只需用自然语言描述需求，CoPaw就能自动生成对应的技能代码。有用户尝试让CoPaw创建一个“看到主人”的技能——用电脑摄像头拍摄画面并通过视觉模型理解，CoPaw自主完成了目录结构创建、核心代码生成、API配置提示的全流程。
这种“对话即可生成新技能”的能力，让AI智能体的扩展门槛降到了零。
除了三大杀手锏，CoPaw在产品理念上还有两个更深层的升级：
ReMe长期记忆系统。 CoPaw内置了混合语义向量+BM25检索的记忆引擎，能自动记录用户偏好与待办事项，跨会话积累关于用户的知识。它会越用越懂你——知道你习惯什么时间处理邮件，知道你关注哪些行业动态。而OpenClaw的记忆仅通过本地Markdown文件管理，需要用户手动编辑。
主动心跳机制。 CoPaw不仅被动响应用户需求，还可通过定时任务主动向指定频道推送内容。用户可以告诉它：“每天上午9点，把昨天的邮件摘要发给我。”它会准时“心跳”，主动汇报。这种从“你问我答”到“主动协作”的进化，让AI从一个工具变成了真正的助理。
从技术栈到产品理念，CoPaw与OpenClaw走的是两条截然不同的路。
阿里云通义实验室相关负责人表示：“这次CoPaw开源只是起点。未来我们将进一步探索大小模型协同机制，让更轻量的本地模型处理隐私数据，让更强大的云端模型处理规划和写代码等复杂任务。”
当然，CoPaw作为新生事物，同样面临挑战。
产品目前极新，GitHub开源尚未完全完成，社区生态需要时间积累。在安全层面，任何赋予AI系统级权限的工具，都必须建立严格的行为审计和权限管控机制。有安全专家指出：“本地Agent已经从少数极客的玩具演变成普通人可体验的产品形态，但如何保证Agent不会越权访问或泄露隐私数据，仍是亟待解决的现实问题。”
此外，AI智能体的价值最终取决于“能干什么”，而非“多好装”。CoPaw需要更多真实场景的落地案例，来证明自己的生产力价值。
CoPaw的出现，标志着中国AI智能体赛道进入新阶段。
它不再是海外项目的跟随者，而是基于本土需求、本土生态、本土用户体验，重新定义产品形态的开创者。当OpenClaw专注于给极客“完全的控制权”时，CoPaw选择给普通人“开箱即用的便利”；当OpenClaw深耕海外IM生态时，CoPaw选择扎根钉钉、飞书、构成的国产数字生活空间。
这是两种不同的产品哲学，也代表着AI智能体赛道的两种可能。而对于中国数亿普通职场人来说，CoPaw的诞生意味着：我们终于有了一个真正为自己设计的AI“打工人”。
从“让更多人养上龙虾”到“让中国人养好自己的小爪”，这条路，阿里走通了第一步。
【背景信息】
 
  
    
    
 
     
CoPaw：阿里云通义实验室基于AgentScope框架于2026年2月开源的个人AI助手，主打“本地/云端双部署、国产平台原生适配、主动执行任务、零代码扩展”OpenClaw：海外开发者主导的开源AI智能体项目，支持私有化部署、主动执行任务及插件扩展，具备操作系统级操作权限。