QwenPaw知识介绍及安装使用

一、QwenPaw 概述

1.1 什么是 QwenPaw

QwenPaw（原名 CoPaw）是 AgentScope 团队开源的个人 AI 助手。名称中的“Qwen”代表与通义千问（Qwen）开源生态的深度整合。它采用AgentScope和AgentScope Runtime构建，后端通过FastAPI提供 RESTful 接口和 SSE 流式推送，前端控制台采用Vue + Vite构建。

QwenPaw 的核心定位是：本地优先、数据自主、可自托管的个人 AI 智能体。它支持本地或云端部署，可通过 Token Plan 个人版/团队版、Coding Plan 或按量计费接入阿里云百炼。

1.2 核心特性

记忆系统（三层记忆）

• 实时工作上下文
• 完整逐字历史记录
• 基于 ReMe 的自我进化个人知识库

部署灵活，免费运行

• QwenPaw-Flash 模型（2B/4B/9B）专为 Agent 任务训练
• 内置本地运行时，无需 API Key，无云端依赖
• 同时支持 Ollama、LM Studio 及 14+ 云服务商

安全防护

• 内核级沙箱、Tool Guard、File Guard、Skill Scanner、访问策略

多智能体与并行

• 可生成独立智能体，各自拥有独立记忆和技能
• 支持 Agent Communication Protocol（ACP）跨系统编排

多渠道接入

• 支持钉钉、飞书、微信、Discord、Telegram、iMessage、QQ 等

可扩展性

• Skills 技能系统（定时任务、文档处理、浏览器、新闻等）
• Plugin 插件架构 + 官方插件市场
• MCP 集成外部工具

自动化与任务调度

• 新闻摘要、报告生成、多频道广播等定时任务

1.3 项目结构

QwenPaw 源码结构如下：

QwenPaw/ ├── src/qwenpaw/ # Python 后端核心 │ ├── agents/ # 智能体核心（QwenPawAgent 主类） │ ├── model_factory.py # LLM 模型工厂 │ ├── skills_manager.py # 技能管理器 │ ├── tool_guard_mixin.py # 工具安全拦截 │ ├── memory/ # 长期记忆管理 │ └── ... ├── console/ # 前端控制台（Vue + Vite） └── ...

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二、本地部署 QwenPaw

2.1 系统要求

• Python：3.10 ~ 3.13
• 操作系统：macOS / Linux / Windows

2.2 安装方式

方式一：一键安装脚本（推荐）

macOS / Linux

curl-fsSLhttps://qwenpaw.agentscope.io/install.sh|bash

Windows（CMD）

curl -fsSL https://qwenpaw.agentscope.io/install.bat -o install.bat && install.bat

Windows（PowerShell）

irmhttps://qwenpaw.agentscope.io/install.ps1|iex

脚本会自动安装 uv、创建虚拟环境并下载依赖，无需手动配置 Python。

方式二：pip 安装

pipinstallqwenpaw qwenpaw init--defaultsqwenpaw app

方式三：Docker 部署

dockerpull agentscope/qwenpaw:latestdockerrun-p127.0.0.1:8088:8088\-vqwenpaw-data:/app/working\-vqwenpaw-secrets:/app/working.secret\agentscope/qwenpaw:latest

方式四：源码安装（开发/测试）

gitclone https://github.com/agentscope-ai/QwenPaw.gitcdQwenPaw# 安装依赖并构建前端cdconsolepnpminstallpnpmrun build

2.3 启动服务

安装完成后，在新终端执行：

qwenpaw app

启动成功后，在浏览器中访问http://127.0.0.1:8088/即可打开 QwenPaw Console。

2.4 配置模型接入凭证

在 Console 中点击设置 > 模型，根据计费方案配置对应的提供商。

配置 Coding Plan（推荐）

1. 进入内置的 Aliyun Coding Plan (International) 提供商设置页面
2. 填入 Coding Plan 专属 API Key
3. 模型已预设常用模型，可直接使用

配置 Token Plan 个人版

1. 点击添加提供商，协议选「OpenAI 兼容（Chat Completions）」
2. 基础 URL：https://token-plan.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
3. 填入 Token Plan 个人版专属 API Key

配置 Token Plan 团队版

1. 类似个人版配置
2. 基础 URL：https://token-plan.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
3. 填入团队版专属 API Key

配置按量计费（DashScope）

• 进入内置的 DashScope 提供商设置页面，填入 API Key 即可

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三、将 QwenPaw 网页签入 Vue 3 项目

3.1 核心思路

QwenPaw 本身就是一个Vue + Vite构建的前端应用，前端控制台位于console/目录。将 QwenPaw 网页签入 Vue 3 项目，主要有以下两种方案：

3.2 方案一：iframe 嵌入（最简单）

在 Vue 3 组件中使用 iframe 直接嵌入 QwenPaw Console：

<template> <div class="qwenpaw-container"> <iframe src="http://127.0.0.1:8088/" width="100%" height="100%" frameborder="0" allow="microphone; camera; clipboard-read; clipboard-write" /> </div> </template> <script setup> // 可根据需要动态设置 src，例如从环境变量读取 const qwenpawUrl = import.meta.env.VITE_QWENPAW_URL || 'http://127.0.0.1:8088/' </script> <style scoped> .qwenpaw-container { width: 100%; height: 100vh; } </style>

注意事项：

• 确保 QwenPaw 服务已启动（qwenpaw app）
• 跨域问题可通过配置 QwenPaw 的 CORS 或使用同源部署解决
• iframe 方式无法深度定制 UI 和交互逻辑

3.3 方案二：直接集成源码（深度定制）

将 QwenPaw 的console/目录作为子模块或直接复制到你的 Vue 3 项目中。

步骤 1：获取 QwenPaw 前端源码

# 克隆 QwenPaw 仓库gitclone https://github.com/agentscope-ai/QwenPaw.git# 前端控制台位于 console/ 目录cdQwenPaw/console

步骤 2：安装依赖并开发

# 安装依赖pnpminstall# 启动开发服务器（需要先启动后端 qwenpaw app）npmrun dev

步骤 3：可用的 npm 脚本

命令	说明
npm run dev	启动 Vite 开发服务器
npm run build	构建生产版本
npm run build:tauri-bootstrap	构建 Tauri 版本
npm run lint	ESLint 检查
npm run format	Prettier 格式化
npm run test	运行 Vitest 测试

步骤 4：集成到你的 Vue 3 项目

将console/src中的组件、路由、状态管理等按需引入你的项目。QwenPaw 前端通过 RESTful API 和 SSE 与后端通信，你可以复用其 API 调用逻辑。

3.4 方案三：通过 REST API 自定义前端（完全自主）

QwenPaw 后端提供完整的 RESTful API 接口，你可以完全自主开发 Vue 3 前端，直接调用后端 API。

核心 API 端点（示例）

端点	说明
POST /api/chat	发送对话消息
GET /api/chat/stream	SSE 流式接收回复
GET /api/agents	获取智能体列表
POST /api/agents	创建智能体
GET /api/memory	获取记忆内容

Vue 3 调用示例

// services/qwenpaw.tsimport{ref}from'vue'constBASE_URL=import.meta.env.VITE_QWENPAW_API||'http://127.0.0.1:8088'exportfunctionuseQwenPaw(){constloading=ref(false)constmessages=ref([])// 发送消息（SSE 流式）constsendMessage=async(message:string,onChunk:(chunk:string)=>void)=>{loading.value=truetry{constresponse=awaitfetch(`${BASE_URL}/api/chat/stream`,{method:'POST',headers:{'Content-Type':'application/json'},body:JSON.stringify({message})})constreader=response.body?.getReader()constdecoder=newTextDecoder()while(true){const{done,value}=awaitreader?.read()||{}if(done)breakconstchunk=decoder.decode(value)onChunk(chunk)}}finally{loading.value=false}}return{messages,loading,sendMessage}}

Vue 3 组件使用

<template> <div class="chat-container"> <div v-for="msg in messages" :key="msg.id"> {{ msg.content }} </div> <input v-model="input" @keyup.enter="handleSend" /> </div> </template> <script setup lang="ts"> import { ref } from 'vue' import { useQwenPaw } from '@/services/qwenpaw' const input = ref('') const { messages, loading, sendMessage } = useQwenPaw() const handleSend = async () => { if (!input.value.trim()) return const msg = input.value input.value = '' await sendMessage(msg, (chunk) => { // 逐字追加到消息列表 const last = messages.value[messages.value.length - 1] if (last?.role === 'assistant') { last.content += chunk } else { messages.value.push({ role: 'assistant', content: chunk }) } }) } </script>

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四、总结

维度	说明
项目定位	个人 AI 助手，本地优先、数据自主
技术栈	Python (FastAPI) + Vue 3 + Vite
部署方式	一键脚本 / pip / Docker / 源码
默认端口	8088
前端集成方案	iframe 嵌入 / 源码集成 / REST API 自定义

QwenPaw 作为一个开源的个人 AI 智能体框架，具备强大的可扩展性和灵活的部署选项。无论是作为独立应用运行，还是嵌入到现有的 Vue 3 项目中，都能提供完整的 AI 助手能力。建议从一键安装脚本开始快速体验，再根据实际需求选择合适的集成方案。