Ваш персональный AI-ассистент — простая установка, развертывание локально или в облаке, подключение через любые каналы, легкое расширение возможностей.
Ключевые возможности:
Под вашим контролем — Память и персонализация полностью под вашим контролем. Поддержка локального или облачного развертывания. Никаких сторонних сервисов, никакой загрузки данных.
Расширение через Skills — Встроенное планирование по расписанию, обработка PDF и Office, дайджест новостей и многое другое; пользовательские навыки подгружаются автоматически, без привязки к одному поставщику. Именно Skills определяют, что умеет QwenPaw.
Мультиагентное сотрудничество — Создавайте несколько независимых агентов, каждый со своей ролью; включайте навыки совместной работы для взаимодействия агентов при решении сложных задач.
Многоуровневая безопасность — Защита инструментов, контроль доступа к файлам, сканирование безопасности навыков для обеспечения безопасной работы.
Любые каналы — DingTalk, Feishu, WeChat, Discord, Telegram и другие. Один QwenPaw, подключайтесь по необходимости.
Что можно делать с QwenPaw
- Социальные сети: Ежедневные дайджесты популярных постов (Xiaohongshu, Zhihu, Reddit), резюме видео Bilibili/YouTube.
- Продуктивность: Дайджест важного из почты и email-рассылок в DingTalk/Feishu/QQ; упорядочивание контактов из почты и календаря.
- Творчество и создание: Опишите цель перед сном, автоматическое выполнение, утром получите прототип; полный процесс от выбора темы до финального видео.
- Исследования и обучение: Отслеживание новостей в области технологий и ИИ, поиск и повторное использование материалов личной базы знаний.
- Рабочий стол и файлы: Организация и поиск локальных файлов, чтение и резюмирование документов, запрос файлов в чате.
- Исследуйте больше: Комбинируйте Skills с запланированными задачами в собственное агентное приложение.
-
[2026-04-24] Выпущена версия v1.1.4! Полное описание — в примечаниях к выпуску v1.1.4.
- [v1.1.4] Добавлено: перестройка архитектуры памяти и контекста; режим планирования; настраиваемые проверки обхода Shell; белый список хостов без аутентификации; голосовой канал SIP; контекстное меню сессий; параметры запуска браузера и тайм-аут Shell-команд; модели DeepSeek V4.
- [v1.1.4] Изменено: система одобрения Tool Guard; улучшения сборки Docker; динамическая регистрация плагинов.
- [v1.1.4] Новые участники: @shadowabi, @shaohuaxi, @vincentyzhj, @hlgone, @twz915, @Nioolek.
-
[2026-04-22] Выпущена версия v1.1.3! Полное описание — в примечаниях к выпуску v1.1.3.
-
[2026-04-17] Выпущена версия v1.1.2! Полное описание — в примечаниях к выпуску v1.1.2.
-
[2026-04-14] Выпущена версия v1.1.1! Полное описание — в примечаниях к выпуску v1.1.1.
[2026-04-12] CoPaw официально переходит на бренд QwenPaw. Этот ребрендинг — важный шаг в следующую фазу разработки с открытым исходным кодом.
Новое имя лучше отражает открытую экосистему, которую мы строим, и общее направление, к которому мы последовательно стремимся.
Qwen — более глубокая интеграция с открытой экосистемой Qwen и более чёткий фокус на уровне моделей: локальные модели для агентов и умное взаимодействие компактных и крупных моделей.
Paw — продолжает нашу изначальную миссию: быть рядом с пользователями и оставаться персональным ассистентом, которому можно доверять.
Ребрендинг не меняет нашего видения и целей в сообществе открытого исходного кода:
- создавать более практичного, безопасного и персонализированного ИИ-ассистента;
- сохранять приверженность открытому сотрудничеству и двигаться вперёд вместе с сообществом.
Спасибо всем за поддержку на этом пути. С сегодняшнего дня QwenPaw остаётся с вами и растёт вместе с вами.
Рекомендуемое чтение:
- 🚀 Я новичок и хочу быстро попробовать: Быстрый старт → три команды для запуска → Настройка модели → чат в консоли
- 💬 Я хочу использовать в DingTalk/Feishu/WeChat: Завершите быстрый старт → Настройка модели → Настройка каналов
- 🐍 Я не хочу устанавливать Python: Десктопное приложение или Установка через скрипт или ModelScope Studio
- 💻 Я хочу использовать локальные модели (без API-ключа): Локальные модели → загрузка модели → начало работы
- 🛠️ Я хочу участвовать в разработке или создавать новые функции: Установка из исходников → Участие в проекте
- Новости
- Быстрый старт
- API Key
- Локальные модели
- Документация
- Функции безопасности
- FAQ
- Будьте в курсе
- Дорожная карта
- Установка из исходников
- Участие в проекте
- Почему QwenPaw?
- Кто разрабатывает
- Связаться с нами
- Телеметрия
- Лицензия
- Участники
Если вы предпочитаете самостоятельно управлять Python:
pip install qwenpaw
qwenpaw init --defaults
qwenpaw appЗатем откройте консоль в браузере: http://127.0.0.1:8088/, настройте модель и начните диалог. Для использования в DingTalk, Feishu, WeChat и других приложениях см. документацию Настройка каналов.
Не требуется ручная настройка Python, одна команда автоматически завершает установку. Скрипт автоматически загрузит uv (менеджер пакетов Python), создаст виртуальное окружение, установит QwenPaw и все зависимости (включая Node.js и frontend-ресурсы). Примечание: может не работать в некоторых сетевых окружениях или при корпоративном контроле доступа.
macOS / Linux:
curl -fsSL https://qwenpaw.agentscope.io/install.sh | bashWindows (CMD):
curl -fsSL https://qwenpaw.agentscope.io/install.bat -o install.bat && install.batWindows (PowerShell):
irm https://qwenpaw.agentscope.io/install.ps1 | iexПримечание: Установщик автоматически проверит статус uv. Если он не установлен, будет предпринята попытка автоматической загрузки и настройки. Если автоматическая установка не удалась, следуйте инструкциям на экране или выполните
python -m pip install -U uv, затем повторно запустите установщик.
⚠️ Специальное уведомление для пользователей Windows Enterprise LTSCЕсли вы используете Windows LTSC или корпоративную среду с строгими политиками безопасности, PowerShell может работать в режиме ограниченного языка, что может вызвать следующие проблемы:
При использовании CMD (.bat): Скрипт выполняется успешно, но не может записать в
PathСкрипт завершает установку файлов. Из-за режима ограниченного языка он не может автоматически обновить переменные окружения. Настройте вручную следующим образом:
- Найдите директорию установки:
- Проверьте доступность
uv: Введитеuv --versionв CMD. Если отображается номер версии, настройте только путь QwenPaw. Если появляется сообщение'uv' не является внутренней или внешней командой, исполняемой программой или пакетным файлом, настройте оба пути.- Путь uv (выберите один в зависимости от места установки; используйте, если
uvнедоступен): Обычно%USERPROFILE%\.local\bin,%USERPROFILE%\AppData\Local\uvили папкаScriptsв директории установки Python- Путь QwenPaw: Обычно находится в
%USERPROFILE%\.qwenpaw\bin.- Вручную добавьте в системную переменную окружения Path:
- Нажмите
Win + R, введитеsysdm.cplи нажмите Enter, чтобы открыть свойства системы.- Нажмите "Дополнительно" -> "Переменные среды".
- В "Системных переменных" найдите и выберите
Path, затем нажмите "Изменить".- Нажмите "Создать", последовательно введите оба пути к директориям, затем нажмите OK для сохранения.
При использовании PowerShell (.ps1): Выполнение скрипта прерывается
Из-за режима ограниченного языка скрипт может не суметь автоматически загрузить
uv.
- Установите uv вручную: Обратитесь к GitHub Release, загрузите
uv.exeи поместите его в%USERPROFILE%\.local\binили%USERPROFILE%\AppData\Local\uv; или убедитесь, что Python установлен, и выполнитеpython -m pip install -U uv.- Настройте переменные окружения
uv: Добавьте директориюuvв системную переменнуюPath.- Повторно запустите установку: Откройте новый терминал и снова выполните скрипт установки для завершения установки
QwenPaw.- Настройте переменную окружения
QwenPaw: Добавьте%USERPROFILE%\.qwenpaw\binв системную переменнуюPath.
После установки откройте новый терминал и выполните:
qwenpaw init --defaults # или: qwenpaw init (интерактивный)
qwenpaw appОпции установки
macOS / Linux:
# Установить конкретную версию
curl -fsSL ... | bash -s -- --version 1.1.0
# Установить из исходников (для разработки/тестирования)
curl -fsSL ... | bash -s -- --from-source
# Обновление — просто повторно запустите установщик
curl -fsSL ... | bash
# Удаление
qwenpaw uninstall # сохраняет конфигурацию и данные
qwenpaw uninstall --purge # удаляет всёWindows (PowerShell):
# Установить конкретную версию
irm ... | iex; .\install.ps1 -Version 0.0.2
# Установить из исходников (для разработки/тестирования)
.\install.ps1 -FromSource
# Обновление — просто повторно запустите установщик
irm ... | iex
# Удаление
qwenpaw uninstall # сохраняет конфигурацию и данные
qwenpaw uninstall --purge # удаляет всёПримечание: Для поддержки локальных моделей (llama.cpp, Ollama, LM Studio) см. раздел Локальные модели.
Образы доступны на Docker Hub (agentscope/qwenpaw). Теги образов: latest (стабильная версия); pre (предварительный релиз PyPI).
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:latestДля пользователей в Китае также доступен Alibaba Cloud Container Registry (ACR): agentscope-registry.ap-southeast-1.cr.aliyuncs.com/agentscope/qwenpaw (те же теги).
Затем откройте консоль в браузере: http://127.0.0.1:8088/. Конфигурация, память и навыки сохраняются в томе qwenpaw-data; настройки моделей и API-ключи сохраняются в томе qwenpaw-secrets; архивы резервных копий сохраняются в томе qwenpaw-backups. Для передачи API-ключей (например, DASHSCOPE_API_KEY) добавьте -e VAR=value или --env-file .env в команду docker run.
Подключение к Ollama или другим сервисам на хост-машине из контейнера
Внутри Docker-контейнера
localhostуказывает на сам контейнер, а не на хост-машину. Если Ollama (или другие модельные сервисы) запущены на хосте, можно обеспечить доступ QwenPaw из контейнера следующими способами:Вариант A — Явная привязка к хосту (все платформы):
docker run -p 127.0.0.1:8088:8088 \ --add-host=host.docker.internal:host-gateway \ -v qwenpaw-data:/app/working \ -v qwenpaw-secrets:/app/working.secret \ -v qwenpaw-backups:/app/working.backups \ agentscope/qwenpaw:latestЗатем в QwenPaw Настройки → Модели измените Base URL на
http://host.docker.internal:<порт>— например, для Ollama используйтеhttp://host.docker.internal:11434, для LM Studio —http://host.docker.internal:1234/v1.Вариант B — Сеть хоста (только Linux):
docker run --network=host \ -v qwenpaw-data:/app/working \ -v qwenpaw-secrets:/app/working.secret \ -v qwenpaw-backups:/app/working.backups \ agentscope/qwenpaw:latestНе требуется сопоставление портов (
-p), контейнер напрямую использует сеть хоста. Обратите внимание, что все порты контейнера будут доступны на хосте, что может вызвать конфликты с уже используемыми портами.Подсказка: Если вы монтируете только
/app/workingбез отдельного монтирования/app/working.secret, скрипт точки входа автоматически перенаправит secrets в/app/working/.secret, чтобы они также сохранялись в том же томе.
Образ собирается с нуля. Если нужно собрать образ самостоятельно, см. раздел «Build Docker image» в scripts/README.md, затем отправьте в свой реестр образов.
Если вы хотите развернуть QwenPaw на Alibaba Cloud, используйте развертывание в один клик на ECS: откройте ссылку развертывания QwenPaw на Alibaba Cloud ECS и следуйте инструкциям на странице. Подробные шаги см. в Сообщество разработчиков Alibaba Cloud: Развертывание вашего AI-ассистента за 3 минуты.
Не хотите локальную установку? Используйте ModelScope Studio для облачной настройки в один клик. Установите свою студию как непубличную, иначе другие смогут управлять вашим QwenPaw.
Уведомление о Beta-версии: Десктопное приложение в настоящее время находится на стадии Beta-тестирования со следующими известными ограничениями:
- Неполное тестирование совместимости: Не полностью протестировано на всех версиях систем и конфигурациях оборудования
- Возможны проблемы с производительностью: Время запуска, использование памяти и другие аспекты производительности могут требовать дополнительной оптимизации
- Функции продолжают совершенствоваться: Некоторые функции могут быть нестабильными или отсутствовать
Если вы не привыкли использовать командную строку, можете загрузить и использовать десктопную версию QwenPaw без ручной настройки Python-окружения или выполнения команд.
Загрузите десктопное приложение с GitHub Releases:
- Windows:
QwenPaw-Setup-<version>.exe - macOS:
QwenPaw-<version>-macOS.zip(рекомендуется для Apple Silicon)
- ✅ Нулевая настройка: Загрузите и запустите двойным щелчком, не нужно устанавливать Python или настраивать переменные окружения
- ✅ Кроссплатформенность: Поддержка Windows 10+ и macOS 14+
- ✅ Визуализация: Автоматически открывает интерфейс браузера, не нужно вручную вводить адрес
⚠️ Beta-стадия: Функции продолжают совершенствоваться, приветствуется обратная связь
Важно: Первый запуск может занять 10-60 секунд (в зависимости от конфигурации вашей системы). Приложению необходимо инициализировать Python-окружение и загрузить зависимости. Пожалуйста, дождитесь автоматического открытия окна браузера.
Когда вы загружаете приложение QwenPaw для macOS из Releases, macOS может отобразить: "Apple не может проверить, что 'QwenPaw' не содержит вредоносного ПО". Это происходит потому, что приложение не нотаризовано. Вы все равно можете открыть его следующими способами:
-
Открытие через правый клик (рекомендуется) Щелкните правой кнопкой (или Control + щелчок) по приложению QwenPaw → "Открыть" → в диалоговом окне снова нажмите "Открыть". Это сообщит Gatekeeper, что вы доверяете приложению; после этого можно запускать его двойным щелчком как обычно.
-
Разрешить в системных настройках Если всё ещё заблокировано, перейдите в Системные настройки → Конфиденциальность и безопасность, прокрутите до сообщения типа "'QwenPaw' заблокирован, так как невозможно проверить разработчика", и нажмите "Всё равно открыть" или "Разрешить".
-
Удалить атрибут карантина (не рекомендуется для большинства пользователей) В терминале выполните:
xattr -cr /Applications/QwenPaw.app(или используйте путь к.appпосле распаковки). Это очистит флаг карантина “загружено из интернета”, поэтому предупреждение обычно не появляется, но это менее безопасно и контролируемо, чем использование Правый клик → Открыть.
Для подробных инструкций по использованию, устранению неполадок и частым вопросам см. Руководство по десктопному приложению.
Если вы используете облачный API для LLM (например, Tongyi Qianwen, Gemini, OpenAI), перед началом диалога необходимо настроить API Key. До настройки действительного ключа QwenPaw не будет нормально работать. Подробности см. в официальной документации.
Способы настройки:
- Консоль (рекомендуется) — После запуска
qwenpaw appоткройте http://127.0.0.1:8088/ → Настройки → Модели. Выберите провайдера, введите API Key и активируйте этого провайдера и модель. qwenpaw init— При запускеqwenpaw initвас проведут через настройку LLM-провайдера и API Key. Следуйте подсказкам, выберите провайдера и введите ключ.- Переменная окружения — При использовании DashScope можно установить
DASHSCOPE_API_KEYв терминале или в файле.envв рабочей директории.
Ключи для других инструментов (например, TAVILY_API_KEY для веб-поиска) можно настроить в консоли Настройки → Переменные окружения, подробности см. в Конфигурация.
Используете только локальные модели? Если вы используете Локальные модели (llama.cpp / Ollama / LM Studio), вам не нужен никакой API Key.
QwenPaw может полностью запускать LLM на вашей машине без API-ключей и облачных сервисов. Подробности см. в официальной документации.
| Бэкенд | Подходит для | Установка |
|---|---|---|
| llama.cpp | Кроссплатформенный (macOS / Linux / Windows) | Дополнительная установка не требуется; нажмите «Download llama.cpp» в веб-интерфейсе. |
| Ollama | Кроссплатформенный (требуется сервис Ollama) | Заранее установите и запустите приложение Ollama. |
| LM Studio | Кроссплатформенный (требуется сервис LM Studio) | Заранее установите и запустите приложение LM Studio. |
Также можно использовать командную строку:
qwenpaw models download Qwen/Qwen3-4B-GGUF
qwenpaw models # выберите загруженную модель
qwenpaw app # запустите сервис| Тема | Описание |
|---|---|
| Введение | Что такое QwenPaw и как его использовать |
| Быстрый старт | Установка и запуск (локально или ModelScope Studio) |
| Консоль | Веб-интерфейс: диалог, конфигурация и запланированные задачи |
| Модели | Настройка облачных/локальных/пользовательских провайдеров |
| Каналы | DingTalk, Feishu, WeChat, Discord, Telegram и др. |
| Skills | Расширение и настройка возможностей |
| MCP и инструменты | Управление MCP-клиентами и инструментами |
| Память | Механизм долговременной памяти |
| Память-эволюция и проактивное взаимодействие | Эволюция памяти агента и проактивное взаимодействие |
| Контекст | Механизм управления контекстом |
| Магические команды | Управление состоянием диалога без ожидания AI |
| Безопасность | Защита инструментов, защита файлов, сканирование безопасности навыков |
| Heartbeat | Запланированная самопроверка и дайджест |
| Мультиагенты | Создание нескольких агентов и включение совместной работы |
| Конфигурация и рабочая директория | Рабочая директория и конфигурационный файл |
| CLI | Init, запланированные задачи, Skills, очистка |
| FAQ | Частые вопросы и устранение неполадок |
Полная документация находится в репозитории: website/public/docs/.
QwenPaw включает многоуровневые механизмы безопасности для защиты ваших данных и системы:
- Защита инструментов — Автоматически перехватывает опасные Shell-команды (например,
rm -rf /, fork-бомбы, reverse shells и т.д.) - Защита доступа к файлам — Ограничивает доступ агента к конфиденциальным путям (например,
~/.ssh, файлы ключей, системные директории и т.д.) - Сканирование безопасности навыков — Автоматическое сканирование перед установкой навыков, обнаружение инъекций промптов, инъекций команд, жестко закодированных ключей, утечки данных и других рисков
- Локальное развертывание — Все данные и память хранятся локально, без загрузки третьими сторонами (при использовании облачных LLM API содержимое диалога отправляется соответствующему API-провайдеру)
- Веб-аутентификация — Необязательная защита входа в консоль. По умолчанию отключена; установите
QWENPAW_AUTH_ENABLED=trueдля включения. Подробнее см. Веб-аутентификация.
Подробности см. в документации по безопасности.
Для часто задаваемых вопросов, советов по устранению неполадок и известных проблем посетите страницу FAQ.
Поставьте звезду QwenPaw на GitHub, чтобы получать уведомления о новых релизах первыми.
| Направление | Задача | Статус |
|---|---|---|
| Горизонтальное расширение | Больше каналов, моделей, навыков, MCP и т.д. — приветствуются вклады сообщества | Ищем участников |
| Расширение и улучшение существующих функций | Оптимизация отображения, подсказки при загрузке, совместимость путей Windows и т.д. — приветствуются вклады сообщества | Ищем участников |
| Мультиагенты | Интеграция HiClaw: мультитенантность, междоменное взаимодействие | В работе |
| Agent Swarm / Team | Запланировано | |
| Совместная работа больших и малых моделей | Интеллектуальное переключение между локальной и облачной моделями | В работе |
| Пользовательские модели QwenPaw | Поддержка мультимодальных моделей | Запланировано |
| Система памяти | Проактивная доставка с учётом сценария | В работе |
| Управление контекстом | Абстрактный дизайн | В работе |
| Интеллектуальное сжатие контекста | Запланировано | |
| Выборочное сжатие пользователем (тонкий контроль) | Запланировано | |
| Версионирование и миграция | Сборка в один клик; миграция между версиями и устройствами | В работе |
| Протокол агентов: QwenPaw → QwenPaw | В работе | |
| Протокол агентов: OpenClaw → QwenPaw | Запланировано | |
| Откат в области файлов / chat | В работе | |
| Надёжность и самообслуживание | Самообновление | Запланировано |
| Откат при сбое | Запланировано | |
| Безопасность | Тонкоструйное управление безопасностью (на основе правил) | В работе |
| Возможности безопасности на основе LLM | В работе |
Статусы: В работе — активно ведётся разработка; Запланировано — в очереди или на стадии проектирования, вклады также приветствуются; Ищем участников — мы настоятельно призываем к участию сообщества.
git clone https://github.com/agentscope-ai/QwenPaw.git
cd QwenPaw
# Сначала соберите frontend консоли (необходимо для веб-интерфейса)
cd console && npm ci && npm run build
cd ..
# Скопируйте результат сборки консоли в директорию пакета
mkdir -p src/qwenpaw/console
cp -R console/dist/. src/qwenpaw/console/
# Установите Python-пакет
pip install -e .- Разработка (тесты, форматирование):
pip install -e ".[dev,full]" - Затем: Выполните
qwenpaw init --defaults, затемqwenpaw app.
Примечание при обновлении версии: После выполнения
git pullдля обновления до новой мажорной версии, пересоберите frontend, переустановите Python-пакет (pip install -e .), перезапуститеqwenpaw appи очистите кэш браузера (Ctrl+Shift+RилиCmd+Shift+Rна macOS).
QwenPaw развивается через открытую совместную работу, и мы приветствуем любые формы участия! Ознакомьтесь с Дорожной картой выше (особенно с пунктами, отмеченными как Ищем участников), чтобы найти интересующие вас области, и прочитайте CONTRIBUTING, чтобы начать. Мы особенно приветствуем:
- Горизонтальное расширение — новые каналы, провайдеры моделей, Skills, MCP.
- Расширение и улучшение существующих функций — оптимизация отображения и взаимодействия, подсказки при загрузке, совместимость путей Windows и т.д.
Присоединяйтесь к обсуждениям на GitHub Discussions, чтобы обсуждать идеи или браться за задачи.
QwenPaw расшифровывается как Qwen Personal Agent Workstation (персональная рабочая станция агентов Qwen), а также воплощает мудрость Qwen и теплоту Paw. Мы хотим, чтобы это был не холодный инструмент, а умная и тёплая «маленькая лапка», всегда готовая прийти на помощь — самый надёжный партнёр в вашей цифровой жизни.
Команда AgentScope · AgentScope · AgentScope Runtime · ReMe
| Discord | X (Twitter) | DingTalk | RedNote |
|---|---|---|---|
 |
 |
 |
 |
QwenPaw собирает анонимные данные об использовании при выполнении qwenpaw init, чтобы помочь нам понять пользовательскую среду и оптимизировать продукт. Данные собираются один раз на версию — когда вы обновляете QwenPaw, происходит повторный сбор для отслеживания распределения версий.
Собираемая информация:
- Версия QwenPaw (например, 0.0.7)
- Способ установки (pip, Docker или десктопное приложение)
- Операционная система и версия (например, macOS 14.0, Ubuntu 22.04)
- Версия Python (например, 3.13)
- Архитектура CPU (например, x86_64, arm64)
- Доступность GPU (да/нет)
Не собирается: Никакие персональные данные, файлы, ключи, IP-адреса или идентифицируемая информация.
При интерактивном запуске qwenpaw init вас спросят о согласии. При использовании режима --defaults согласие дается автоматически. Запрос появляется только один раз на версию и не влияет на функциональность QwenPaw.
QwenPaw выпускается под лицензией Apache License 2.0.
Благодарим всех, кто внес вклад в развитие QwenPaw:
