# qwenpaw · 项目档案 # 生成于 2026-09-01 · 由 scripts/new_project.py 从 schema 生成 # 人工补完重点：business / scenario / tech / risk.claim_vs_reality / verdict # 字段规范见 schema/project.schema.yaml id: qwenpaw name: "QwenPaw" repo: "agentscope-ai/QwenPaw" homepage: "http://qwenpaw.agentscope.io/" added_at: "2026-09-01" status: active identity: tagline: "Your Personal AI Assistant; easy to install, deploy on your own machine or on the cloud; supports multiple chat apps with easily extensible capabilities" vendor: "AgentScope 团队（阿里巴巴通义实验室）" vendor_type: "vendor" region: "中国" first_seen: "2026-02-24" name_history: # ⚠️ 2026-04-12 改名，检索 4 月前的资料必须按 CoPaw - "CoPaw（2026-02-24 建仓）" - "QwenPaw（2026-04-12 更名）" name_note: |- 更名官方理由是"更深融入 Qwen 开源生态、更聚焦模型层"，原名 CoPaw 的仓库 `agentscope-ai/CoPaw` 与现名仓库指向同一项目。 另注意到 GitHub 上存在同名仓库 `aqua88hn/qwenpaw`（README 内容与官方高度相似）， **检索时容易认错本体**——本档案锁定的是 agentscope-ai 组织下的官方仓库。 business: positioning: |- 与 OpenClaw 同处「个人助理执行层」，是本项目在本体系中唯一的正面对手。 但立足点不同：OpenClaw 靠**渠道覆盖与生态规模**取胜，QwenPaw 靠**安全默认值与 本地可跑**取胜。它把自己定位成"能长期记住你、数据不离开你机器的私人助理"， 而不是功能最全的助理。 团队背景决定了差异化：背靠 AgentScope（AgentScope / AgentScope Runtime / ReMe）， 记忆系统直接建在 ReMe 个人知识框架上。 target_users: - 对数据主权与隐私有硬要求、希望助理完全跑在本地的个人用户 - 需要在钉钉 / 飞书 / 微信 / QQ 等国内渠道里用助理的团队 - 想不买 API key 就先跑起来的尝鲜用户（QwenPaw-Flash 本地模型） - 愿意用功能广度换安全确定性的自用开发者 monetization: |- Apache-2.0 全开源，未见收费层；提供 Docker / 阿里云 ECS / AgentScope 平台 / ModelScope 创空间等多条部署路径（云部署路径隐含云厂商导流）。 与 OpenClaw 一样**没有明示的变现路径**。 license: spdx: "Apache-2.0" name: "Apache License 2.0" openness: L1 redistributable: true key_restrictions: - Apache-2.0 含明确的专利授权条款（对使用者是加分项） - 需保留 NOTICE 文件与版权声明 - 商标条款：不授予 Qwen / 通义等商标使用许可 moat: |- 三层：① 五层安全体系（沙箱 / Tool Guard / File Guard / Skill Scanner / Access Policy） 全部默认开启，这是同类里最完整的；② 无需 API key 即可跑的自研 QwenPaw-Flash 模型系列（2B/4B/9B，Q4/Q8 量化），把"先跑起来"的门槛降到零； ③ 覆盖国内七大渠道（钉钉 / 飞书 / 微信 / QQ / Discord / Telegram / iMessage）。 competitive_risk: |- 两面受敌：向上被 OpenClaw 的生态规模压制（388k vs 34.7k star，差一个数量级）， 向下被任何一家有本地模型的助理框架追赶（安全是可以被快速抄的）。 真正的护城河可能是**渠道**——钉钉 / 飞书 / 微信的对接是海外项目做不了的。 scenario: primary: - 常驻本地的私人助理，通过钉钉 / 飞书 / 微信 / QQ 等 IM 渠道随时触达 - 本地文档与知识库：读 PDF / Office 提取信息进长期记忆，随时从 IM 调取 - 定时任务自动化：每日资讯摘要推送、邮件与日历整理、周报生成 - Coding Mode：三栏 Web IDE（文件树 / diff 预览 / 结构化代码搜索） typical_use_cases: - 每天自动抓小红书 / 知乎 / Reddit 热点生成摘要推到飞书 - 睡前描述目标，助理自动执行，醒来拿到原型 - 多个独立 agent 各自分角色（创意 / 写作 / 校对）协同产出内容 - 用本地 9B 模型处理敏感文档，全程不出本机、不花 API 费用 industries: - 个人事务 / 知识管理 - 内容创作与自媒体 - 小团队办公自动化 interaction_mode: - Web 控制台（默认 127.0.0.1:8088） - Terminal UI（TUI） - IM 渠道（钉钉 / 飞书 / 微信 / QQ / Discord / Telegram / iMessage） - 桌面应用（Beta） human_in_the_loop: |- Access Policy 是声明式访问规则，可对每次能力调用设置 放行 / 拒绝 / 请求人工批准， 粒度到工具级、可按来源匹配。Tool Guard 提供 STRICT / SMART / AUTO / OFF 四档。 deliverables: - code（Coding Mode 三栏 IDE） - 文档处理结果（PDF / Word / Excel / PowerPoint） - 记忆条目（可读可编辑可搜索的 Markdown 记忆） - 定时推送内容（资讯摘要 / 视频脚本） tech: form_factor: |- Python 包（pip / 安装脚本）+ Web 控制台 + TUI + 桌面应用（Beta）+ Docker。 形态偏"服务端 + 多渠道"，与 OpenClaw 的"本地守护进程 Gateway"思路接近， 但更传统——没有 OpenClaw 那套原生伴侣 App 与设备节点。 stack: - Python 59% - TypeScript 37.2% - Less 1.5% - Rust 1.0% - JavaScript / CSS 各约 0.3% engine_abstraction: supported: [] # 不代理外部 agent 引擎 mechanism: |- 与 OpenClaw 相同：**自身即引擎**，不接入第三方 agent。 但它能"派生子 agent"——多 agent 协同时各子体带独立记忆并行处理， 这是 OpenClaw 2.0 之前没有的内生能力。 模型层不绑定：14+ 云厂商（OpenAI / Anthropic / DeepSeek / Kimi 等） 与本地后端（内置 llama.cpp / Ollama / LM Studio）可混用。 abstraction_layer: "无（自身即引擎）；模型层有统一 provider 抽象" depth_notes: |- 注意区分两个"中立"：模型层是真中立（14+ provider 可换）， agent 引擎层不存在中立问题（它自己就是）。横向比较时不要混为一谈。 extension_system: skills: "Skills 文件系统；自定义 skill 自动加载，明确宣称 no lock-in" plugins: "Skill Scanner 在激活前扫描第三方 skill（阻断 / 警告 / 关闭 + 白名单）" mcp: "README 标注 mcp 主题（topics 含 mcp），支持浏览器工具抓取接口文档" model_binding: |- 不绑定。本地侧主推自研 QwenPaw-Flash（2B / 4B / 9B，Q4 / Q8 量化， ModelScope 与 Hugging Face 可下载），云侧 14+ provider。 **"无需 API key 即可跑"是它相对所有竞品的硬差异。** local_first: true multi_agent: |- 可创建多个独立 agent、各自分角色，开启协作 skill 后 agent 间可互相通信； 助理能派生带独立记忆的子 agent 并行处理任务。 permission_sandbox: |- ⚠️ 这是 QwenPaw 最强的维度，也是与 OpenClaw 分道扬镳之处——**默认开启**： ① Sandbox：内核级隔离，macOS 用 Seatbelt、Linux 用 Bubblewrap / Landlock、 Windows 用 AppContainer，shell 命令跑在受限文件系统视图里； ② Tool Guard：YAML 规则引擎 + ShellEvasionGuardian，执行前检查每次工具调用， 识别命令注入、路径穿越、反弹 shell、混淆攻击； ③ File Guard：独立于 Tool Guard，默认保护 ~/.qwenpaw.secret/、~/.ssh 等敏感路径； ④ Skill Scanner：第三方 skill 激活前扫描提示词注入、硬编码密钥、数据外泄； ⑤ Access Policy：声明式规则，工具级粒度的放行 / 拒绝 / 人工批准。 但注意：Tool Guard 提供 **OFF 档**，可以整层关掉。 observability: |- 滚动式上下文管理 + 持久化轮次存储；三层记忆（当前会话工作上下文 / 可搜索的完整对话历史 / 自进化的 Markdown 个人知识库）本身即构成了可审计轨迹。 ecosystem: metrics: stars: 34758 forks: 3052 open_issues: 898 subscribers: 109 created_at: 2026-02-24 pushed_at: 2026-09-01 size_kb: 112038 languages: {Python: 59.0, TypeScript: 37.2, Less: 1.5, Rust: 1.0, JavaScript: 0.3, CSS: 0.3} latest_release: v2.2.0-beta.5 release_cadence: 约 1 天/版本 data_date: 2026-09-01 stale: false community: |- 34.7k star、3k fork，活跃度高（约 1 天一个 beta）。 **巴士系数是七个样本里最健康的**：最近 100 次提交去重 24 位作者， TOP1（yutai78786）仅占 15%，前八名分布在 15%–5% 之间，没有单点依赖。 对比同样在"个人助理"赛道的 OpenClaw（TOP1 独占 64%），差距显著。 standards: [] notable_events: - "2026-02-24：以 CoPaw 之名建仓" - "2026-04-12：正式更名 QwenPaw，官方称将更深融入 Qwen 开源生态" - "2026-08-31：v2.2.0-beta.5（至今所有 release 均为 prerelease）" risk: license_risk: |- Apache-2.0，无实质风险，且含专利授权条款（对企业用户是加分）。 需注意保留 NOTICE 与版权声明，以及商标不授权。 vendor_lockin: |- 模型层无锁定（14+ provider + 本地后端）。隐性锁定在两处： ① 记忆系统建在 ReMe 框架上，沉淀的个人知识库不易整体迁出； ② 云部署路径与阿里云 ECS / ModelScope 绑定，国内合规场景下迁移成本上升。 claim_vs_reality: - claim: "数据归你、本地优先、不上传任何本地使用记录" actual: |- 主力诉求成立（本地模型可完全离线跑，遥测一键可关）。 但 README 的 Telemetry 章节写明：**`qwenpaw init --defaults` 会自动接受遥测**， 且"每升级一个版本会重新收集一次"。而 `--defaults` 恰恰是快速上手文档 推荐的默认路径。收集的是匿名环境数据、不影响功能，但"默认接受" 与"数据归你"的叙事存在张力——尤其对把隐私当核心卖点的产品。 source: "README Telemetry 章节原文（'If you choose --defaults, telemetry is accepted automatically.'）" - claim: "34.7k star 的成熟个人助理" actual: |- 星标属实，但**至今没有任何正式 release**。查最近 8 个 release， v2.1.1-beta.1 到 v2.2.0-beta.5 全部 prerelease=True。 也就是说它处在"高关注度 + 持续 beta"状态，与同赛道 OpenClaw （有 v2026.8.1 正式版）相比，发布纪律反而更松。 source: "GitHub releases API（per_page=8，全部返回 prerelease=true）" - claim: "五层安全，内核级沙箱" actual: |- 五层的实现描述相当具体（Seatbelt / Bubblewrap+Landlock / AppContainer， ShellEvasionGuardian 检测命令注入与反弹 shell），可信度高。 但 **Tool Guard 提供 OFF 档**，整层可以关掉；Access Policy 也是"可配置为放行"。 安全强度取决于用户配置，不是不可绕过的硬边界。 source: "README Security Features 章节（列出 Tool Guard 的 STRICT / SMART / AUTO / OFF 四档）" - claim: "无需 API key，本地模型即可跑" actual: |- 技术上成立：QwenPaw-Flash 2B / 4B / 9B（Q4 / Q8 量化）内置 llama.cpp 后端， 在 Web UI 点下载即可用，并提供硬件感知推荐。 但要清醒：**2B / 4B 量级的模型在复杂 agent 任务上的能力天花板很低**， "无需 key 跑起来"和"无需 key 好用"是两件事，重度任务仍要接云端 provider。 source: "README Local Models 章节（列出 2B/4B/9B 与 Q4/Q8 量化）" - claim: "（历史）QwenPaw 是一个 2026 年 4 月后出现的全新项目" actual: |- 不是。它是 2026-02-24 以 **CoPaw** 之名建仓的项目，2026-04-12 才更名。 检索 2026 年 4 月之前的社区讨论、issue 与技术文章时必须按 CoPaw 检索， 否则会严重低估它的历史沉淀与已知问题。 source: "GitHub repo API（created_at=2026-02-24）+ README News 章节的更名公告" - claim: "（检索风险）github.com/agentscope-ai/QwenPaw 是唯一官方仓库" actual: |- 存在同名仓库 `aqua88hn/qwenpaw`，README 内容与官方高度相似。 以 star 数（官方 34.7k）与组织归属判断，官方仓库在 agentscope-ai 组织下； 但同名仓库的存在会让"按名字搜仓库"直接得到错误结果。 source: "GitHub 搜索结果与 repo API 交叉核对（agentscope-ai/QwenPaw = 34758 star，非 fork）" maturity: |- 工程治理（巴士系数最健康、安全分层最完整）明显强于它的星标邻居们， 但**发布纪律是短板**——所有 release 都是 beta，且一天能发多个 beta。 功能面广、迭代快，适合自用与尝鲜；不适合作为团队关键链路的基础设施。 maturity_level: "beta 活跃期" chart: # 与 OpenClaw 同为"个人助理"，但安全默认值与本地能力都更强，形态更传统。 form_depth: 5 # Web 控制台 + TUI + 桌面 beta，形态传统，无原生设备节点 engine_neutral: 2 # 自身即引擎（不代理外部 agent），但模型层 14+ provider 真中立 local_first_score: 9 # 内置 llama.cpp + 自研 Flash 模型，无需 API key 即可跑 deliverable_depth: 4 # Coding Mode 三栏 IDE + 文档处理 + 定时推送，但非可编辑交付物体系 chart_note: "与 OpenClaw 同赛道对照看：形态略浅、本地优先更强、安全默认值显著更高" verdict: one_liner: |- 安全默认值最完整、巴士系数最健康的个人助理—— 但至今没有发过一个正式版，且 `--defaults` 安装路径会默认打开遥测。 who_should_use: |- 把数据与隐私放第一位、希望助理完全跑在本地的个人与小团队； 需要在钉钉 / 飞书 / 微信 / QQ 渠道里用助理的国内团队； 想不买 API key 先把流程跑通的尝鲜者。 who_should_not: |- 需要正式版与稳定升级路径的团队（它全是 beta）； 指望 2B / 4B 本地模型扛复杂 agent 任务的人； 把「五层安全」当成不可绕过硬边界的人（Tool Guard 有 OFF 档）。 mirror: gitea_repo: gitinbox/qwenpaw visibility: public upstream: "https://github.com/agentscope-ai/QwenPaw" last_sync: 2026-09-01 mode: source-only sync_note: |- 已于 2026-09-01 完成 source-only 镜像（gitinbox/qwenpaw，public）。 109 MB 裸仓超 Gitea 50 MB 推送上限，故剔除图片/音视频/字体等素材后按快照提交： 推送 18 MB；完整保真裸仓（281 MB）保留在 .mirrors/qwenpaw.git，增量更新重跑脚本即可。 article: emlog_id: 0 # emlog 文章 ID，发布后回写 published_at: "" url: ""