## 项目概述

QwenPaw 是一个个人 AI 助手，由 AgentScope 团队开发，采用 Apache-2.0 许可证。它支持本地或云端部署，可连接钉钉、飞书、微信、Discord、Telegram、iMessage、QQ 等多种聊天应用，并具备可扩展的技能（Skills）和插件（Plugins）体系。QwenPaw 基于 AgentScope 2.0 构建，强调记忆、安全、多智能体协作和可扩展性。

## 核心功能

- **三层记忆系统**：实时工作上下文、完整历史记录和基于 ReMe 的自我进化个人知识库，将对话和资源转化为可读、可编辑、可搜索、可链接的 Markdown 记忆。
- **本地或云端运行**：提供 QwenPaw-Flash 模型（2B/4B/9B），内置 QwenPaw Local 运行时，无需 API 密钥；也支持 Ollama、LM Studio 及 14+ 云服务提供商。
- **安全机制**：内核级沙箱（Sandbox）、工具守卫（Tool Guard）、文件守卫（File Guard）、技能扫描器（Skill Scanner）和访问策略，危险命令在执行前被阻止。
- **多智能体与并行**：可生成具有独立记忆和技能的智能体，支持运行时子代理，以及跨系统编排的 ACP 协议。
- **文件工作区**：统一文件导航、预览、编辑、差异对比、上传和下载。
- **可扩展性**：支持技能（如日程、文档、浏览器、新闻等）、插件架构和市场，以及 MCP 集成。
- **多渠道接入**：支持钉钉、飞书、微信、Discord、Telegram、iMessage、QQ 等，同时提供控制台、TUI 和桌面应用。
- **数据自主**：本地部署时数据保留在用户机器上，无第三方托管或数据上传。

## 适用与不适用场景

**适用场景**：
- 个人自动化与定时任务（如新闻摘要、报告生成、多渠道广播）。
- 代码开发与审查（统一文件工作区）。
- 文档处理（PDF、Word、Excel、PowerPoint 的读写与转换）。
- 信息收集（网页搜索、订阅、视频摘要、个人知识库查询）。
- 多渠道运营（同时向多个 IM 平台推送内容）。
- 自定义工作流（结合内置能力、插件和定时任务）。

**不适用场景**：
- 需要严格合规或审计的敏感环境（尽管有安全机制，但自托管仍需用户自行评估）。
- 对模型推理速度有极高要求的场景（本地模型可能较慢）。
- 需要官方技术支持的企业级部署（项目主要依赖社区支持）。

## 技术架构与依赖

- **语言**：Python（>=3.11, <3.14）。
- **框架**：基于 AgentScope 2.0 重写，采用 Agent OS 架构，包含工作区、驱动层、循环工程（Loop Engineering）、滚动上下文（Scroll Context）等。
- **记忆**：集成 ReMe v0.4 自我进化个人知识库。
- **模型支持**：云 API（DashScope、OpenAI、Anthropic、Gemini、DeepSeek 等）和本地模型（QwenPaw Local、Ollama、LM Studio）。
- **安全**：Seatbelt（macOS）、Bubblewrap/Landlock（Linux）、AppContainer（Windows）。
- **前端**：控制台使用 Node.js 构建（npm）。
- **部署**：支持 pip、脚本安装、Docker、阿里云 ECS、AgentScope Platform、ModelScope、桌面应用（Tauri）。

## 安装与快速开始

**方式一：pip 安装**
```bash
pip install qwenpaw
qwenpaw init --defaults
qwenpaw app
```
然后浏览器访问 http://127.0.0.1:8088/ 配置模型。

**方式二：脚本安装**（无需 Python 环境）
- macOS/Linux: `curl -fsSL https://qwenpaw.agentscope.io/install.sh | bash`
- Windows CMD: `curl -fsSL https://qwenpaw.agentscope.io/install.bat -o install.bat && install.bat`
- Windows PowerShell: `irm https://qwenpaw.agentscope.io/install.ps1 | iex`

**方式三：Docker**
```bash
docker pull agentscope/qwenpaw:latest
docker run -p 127.0.0.1:8088:8088 \
  -v qwenpaw-data:/app/working \
  -v qwenpaw-secrets:/app/working.secret \
  -v qwenpaw-backups:/app/working.backups \
  agentscope/qwenpaw:latest
```

**方式四：阿里云 ECS 一键部署**（通过计算巢链接）。

**方式五：AgentScope Platform**（免费云端部署）。

**方式六：ModelScope Studio**（需设置为非公开）。

**方式七：桌面应用（Beta）**：从官方下载页下载 Tauri 构建。

## 典型使用方法

- **聊天**：通过控制台、TUI 或 IM 渠道与助手对话。
- **定时任务**：配置 Cron 任务，如每日新闻摘要。
- **技能扩展**：添加技能（如 PDF、Office、浏览器、新闻）。
- **插件市场**：安装社区插件。
- **MCP 集成**：连接外部工具。
- **多智能体**：创建多个智能体并协作。
- **REST API**：通过 HTTP API 集成到其他系统。

## 配置与部署要点

- **模型配置**：在控制台设置中配置 API 密钥或本地模型。
- **环境变量**：如 `DASHSCOPE_API_KEY`、`TAVILY_API_KEY` 等。
- **Docker 网络**：连接宿主机服务时使用 `host.docker.internal` 或 `--network=host`。
- **数据卷**：配置、记忆、密钥和备份分别存储在不同卷中。
- **安全设置**：调整沙箱、工具守卫、文件守卫、技能扫描器的策略。
- **备份与恢复**：支持数据备份和恢复。

## 限制、风险与许可证

- **限制**：桌面应用处于 Beta 阶段，可能存在兼容性和性能问题；Windows LTSC 环境可能遇到脚本安装问题；本地模型推理速度可能较慢。
- **风险**：自托管需自行承担安全责任；云 API 使用需注意密钥管理；遥测数据收集（匿名，可选）。
- **许可证**：Apache License 2.0。

## 官方链接

- GitHub 仓库：https://github.com/agentscope-ai/QwenPaw
- 文档：https://qwenpaw.agentscope.io/
- PyPI：https://pypi.org/project/qwenpaw/
- Docker Hub：https://hub.docker.com/r/agentscope/qwenpaw
- AgentScope Platform：https://platform.agentscope.io/
- ReMe：https://github.com/agentscope-ai/ReMe

## 信息来源和分析时间

- 信息来源：GitHub 仓库 README、CONTRIBUTING.md、最新发布信息（v2.0.1）。
- 分析时间：2026-07-24（基于最新发布信息）。