CoPaw（Co Personal Agent Workstation） 是由阿里巴巴通义实验室 AgentScope 团队于 2026年2月14日 正式开源的个人AI助手框架。作为对标 OpenClaw 的国产开源方案，CoPaw 致力于让每个人都能拥有一个安装极简、本地与云上均可部署、支持多端接入、能力轻松扩展的AI个人助理。
🎯 核心定位
“你的AI个人助理 —— 安装极简、本地与云上均可部署；支持多端接入、能力轻松扩展。”
—— CoPaw 官方 README
🔑 四大核心能力
📊 项目速览
💡 CoPaw vs OpenClaw：一句话概括
OpenClaw 代表开源技术的极致自由，适合追求定制化的开发者；而 CoPaw 通过降低部署门槛、强化记忆与自动化能力，推动AI智能体从极客玩具走向大众工具。
CoPaw 采用模块化技能系统，内置覆盖 20+ 高频场景 的实用技能（包括文档处理、信息检索、日程管理等），同时支持自定义扩展，让用户可根据自身需求灵活扩展AI助手的能力边界。
近年来，大语言模型（LLM）的快速发展催生了大量AI Agent框架，但在实际落地过程中，开发者和普通用户面临诸多痛点：
1.1 行业痛点
- 部署门槛高：大多数AI Agent框架需要复杂的环境配置，普通用户难以上手。
- 数据隐私问题：云端AI助手需要将个人数据上传至第三方服务器，存在隐私泄露风险。
- 多平台割裂：用户在、钉钉、飞书等不同平台间切换，AI助手无法统一管理。
- 本地模型支持不足：大部分框架强依赖云端API，无法在离线或低成本场景下运行。
- 扩展性差：现有工具的技能扩展和自定义能力有限，难以满足个性化需求。
1.2 CoPaw的诞生
CoPaw（Co Personal Agent Workstation） 是由阿里巴巴AgentScope团队于2026年2月正式开源的个人AI助手框架，基于AgentScope底层架构构建。作为首个真正实现”本地优先+多平台接入”的开源个人AI助手框架，CoPaw旨在解决上述行业痛点，让每个人都能拥有自己的AI助理。
2.1 底层架构：AgentScope
CoPaw基于AgentScope框架构建，AgentScope是一个专为AI代理设计的开源框架，提供了构建智能代理所需的核心组件和工具。其主要特点包括：
- 灵活的代理架构：基于ReAct（Reasoning + Acting）模式的代理实现
- 模块化设计：各功能模块松耦合，便于扩展和维护
- 多模型支持：统一的模型接口，支持云端和本地模型无缝切换
AgentScope 官方描述其核心优势为：“使用内置的 ReAct 智能体、工具、技能、人机协作、记忆、计划、实时语音、评估和模型微调轻松构建智能体应用”。
2.2 核心架构设计
CoPaw的架构可以分为以下几个核心层：
┌─────────────────────────────────────────┐ │ 多平台接入层 │ │ ( / 钉钉 / 飞书 / Web / Terminal) │ ├─────────────────────────────────────────┤ │ Agent 调度层 │ │ (ReAct Agent / 记忆管理 / 定时任务) │ ├─────────────────────────────────────────┤ │ Skills 技能层 │ │ (内置技能 / 自定义技能 / MCP扩展) │ ├─────────────────────────────────────────┤ │ 模型服务层 │ │ (云端API / Ollama / llama.cpp / MLX) │ ├─────────────────────────────────────────┤ │ AgentScope 底座 │ └─────────────────────────────────────────┘
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