QwenPaw | 阿里开源本地智能体——迎接AI的豹豹

🌟A I 应 用 深 度 体 验

🙏🏻愿 助 力¹⁰⁰⁰⁰⁰人 · 打 开 A I 新 视 界

「 引言 」

🐆🐆🐆「2026上半年，这么多的Claw，这么多的Paw」

来自阿里 AgentScope 团队的个人助理—QwenPaw—一个开源的本地智能体

AgentScope 一词 同时也是阿里巴巴通义实验室推出的开源生产级多智能体（Multi-Agent）开发框架

by Qwen

🌟

今儿不卷参数、不比模型；轻松看QwenPaw的实力卖萌

🟠支持本地运行大模型，无需 API Key，完全离线工作。

🟠 数据全在本地 — 不依赖第三方托管。

🟠 多层安全防护 — 内置工具防护、文件访问控制、技能安全扫描等机制，保障运行安全。

就冲这三点，也得冲一冲甚至还能：🕊连微信/钉钉/飞书，⏰定时任务，⚙️使用Skills，访问。。。
v0版本到v1的变化较大，改名（CoPaw➡️QwenPaw），更巩固自家Qwen的江湖地位。改logo▼

QwenPaw可以部署在自己电脑中，部署很简单，运行的话，对于电脑配置有基础要求（本篇以Windows电脑为例）

在使用 QwenPaw 之前，您需要配置至少一个可用模型，QwenPaw 支持多种模型提供商。
QwenPaw 当前支持的本地供应商包括：QwenPaw Local (llama.cpp)OllamaLM Studio

官方

QwenPaw Local就是自嵌入大模型，下载即用；Ollama咱有啊就是说：Ollama提供大脑，QwenPaw提供手脚
本期目录：

1. 安装
2. 配置
3. 对话

安装

QwenPaw是全新的应用，得重新下载，之前用的CoPaw无法原地升级

🌍QwenPaw下载链接（应该v1.1.10+了）https://qwenpaw.agentscope.io/downloads

安装包按需下载；也可调用命令安装习惯了封装好的.exe setup，建议安装C盘外

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以Windows版本为例装好/运行

CoPaw→QwenPaw后，初始界面⬆️

全英文，左上角切换语言简单来说，QwenPaw 就是 CoPaw 的“新马甲”

这次更名发生在 2026年4月（随 1.1.0 版本发布），主要目的是为了深度整合进“通义千问”的开源生态。Qwen (通义千问)：代表它现在与通义千问（Qwen）开源生态深度绑定。Paw (爪子/陪伴)：保留了原来的后缀，延续其作为“陪伴型个人助手”的定位。

by Qwen

国际惯例，都别动，先点点点

GUI框架变化不大，功能有大幅升级功能不变：核心功能（如本地部署、多平台接入、技能扩展等）保持； 1.1.0 版本后增强了记忆管理、安全机制和多智能体协作能力。

好家伙，专业强大有没有？闭源模型也得拱手车架/车轮已到位，下面配置引擎🧠

配置QwenPaw

从第一句对话开始

说曹操Ollama到QwenPaw既然是一个外壳，就得和Ollama一样，需要安装AI大模型作为大脑驱动，才能成为超级脑力工作者🧠
部署方式和Ollama也一样主要有两种部署方式：
1️⃣本地部署（完全隐私，全靠吃电脑配置，对钱包👛要求高）2️⃣API 调用（购买云端算力，对电脑💻要求低，对钱包👛要求高）

如果第一次接触Ollama，太好了，还有两篇专门为你准备从安装到Open WebUI界面

混合服用效果更佳

回到QwenPaw界面

好先聊个天吧闪退？再一顿点点点，因为没装模型的原因（没脑子🧠）

在“模型”排查到情况（默认是没有的）点QwenPaw Local的模型按钮

下载一个，3GB是个小模型。🛫启动

QwenPaw本地内嵌模型安装成功；llama.cpp安装成功

⚠️注意，默认CPU，如用GPU加速可选Ollama /LM studio，还得是Ollama（刚才不看？绕不过去的，还是这篇▶Ollama | 零代码上手Ollama：三步拥有离线大模型）⌛️配置Ollama要点儿时间也是抱着试一试的心态，先把QwenPaw 跑起来

回到聊天界面

啥呀这。问在线版Qwen（不确定是否概率事件，默认内嵌大模型都下载了啊🤷‍♂️）

原来还是脑子有问题啊，非得请出Ollama🦙：离了我这个家早就。。。此处略过开启Ollama过程

看到这个界面就对了快速验证Ollama是否运行

在浏览器输入http://localhost:11434显示“Ollama is running”则是

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下面配置QwenPaw端连接Ollama（下载的模型，Ollama也是壳）

设置

先选Ollama的模型（此时已默认电脑配置好Ollama并安装了若干大模型，不然进行不下去）基础URL填▼

http://localhost:11434

不用API密钥>保存

如果没出现，点🔍自动发现模型，第一个安装的Qwen3.5-9B出现了

下载的模型在C:\Users\电脑用户名\.ollama

都在C盘可还行？爆红预警🌡

有没有办法，把默认在C盘的这堆软件、超大文件，请出去？有，目录迁移（或搜🔍创建符号链接）这里，必须再植入一篇▼

🤷‍♂️这类「跑题」文章，冒着限流风险，且看且珍惜😄
具体功效很直观，before after▼

看完差不多会了吧，直接来实操一遍▼

1️⃣从你的电脑C:\Users\电脑用户名\.ollama\models📂里找到blobs📂2️⃣复制（或干脆剪切）到其他盘任意📂3️⃣“选择原连接点”4️⃣回到 C:\Users\电脑用户名\.ollama\models📂5️⃣空白处➡️右键➡️创建为➡️符号连接

验证⬇️

看blobs📂属性，指向E盘。

✅成功

回到：模型>Ollama模型>自动发现模型，刷一下多又出几个，个个有名，就问香不香吧同理，其他在C盘的都可以

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对了，顺手看下大模型，是否多模态（至少得支持视觉👀）

测得：Qwen3.5-9B是：👀视觉模型✅

如果觉得本地模型有代差，其他厂商的AI Coding Plan，也可接入（当然要自问自答：图啥呢？）

QwenPaw对话

有模型🧠就能说话

而在安装好Ollama的模型后，QwenPaw嵌入的QwenPaw-Flash-4B模型也接通了（正常不该一开始就连上么？先用着 不纠结）

4B的大模型，相应 / 思考速度相当可以，

甚至也有闭源AI Agent的安全审核功能，点赞👍

写个画面精美的、可玩儿的贪吃蛇页面

思考一下，毕竟是本地运行吃显存，不像云端那种实时响应

一眼AI感，无妨，提示词+丰富+约束+风格化定义，甚至给个参考图，就略过了

只聊天就浪费了QwenPaw的天赋值（不就成Ollama+Open WebUI）当然要用他的Agent功能agent要起飞🛫 得靠Skills

技能 / 市场

QwenPaw可使用Skills🪽

不仅离线，还能下载/安装/调用Skills，真是「如豹添翼」🐆🪽

Skills未动，skill-vetter先行（验证后续Skills安装安全🔐）
然后存的Skills一股脑塞进来

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再看技能市场直接从ClawHub、ModelScope搜索的，但..待进一步规范，比如加点排名、下载量，不然一搜，就是如此乱象▼

于是乎，全面开启探索模式，QwenPaw的功能好多，特别是看了说明书▼

官方说明书

看完变高手，可以横着走

🌍https://qwenpaw.agentscope.io/docs/intro/?lang=zh
通俗易懂，事无巨细、全面剖析以上就是QwenPaw初体验，相信下一篇展示QwenPaw输出的产物，和期待的IM连接
顺便发现。。

一图看懂QwenPaw的全景生态图完全看不懂

直到看到这些熟脸儿，然后就没有然后

📌 总结话术（给小白听）“你看这张图，QwenPaw 就像一个超级智能管家。· 左边告诉我们，它什么脑子都能用（不管是国外的 GPT 还是国内的通义千问）。· 中间是它的核心，它不仅有脑子，还有记忆，甚至懂得指挥别的机器人干活。· 上面显示它能直接连公司的数据库，是真正能干活的，不是只会聊天的。· 下面和右边说明它身强力壮，既能装在个人电脑上，也能扛住大企业的复杂需求。

by Qwen

别整没用的，赶紧下一个上手

🪄

QwenPaw 既是 Qwen Personal Agent Workstation（千问个人智能体工作台），也寓意 Qwen 的智识，Paw 的温度。

我们希望它不是冰冷的工具，而是一只随时准备帮忙的智慧、温暖“小爪子”，是你数字生活中最默契的伙伴。

—AgentScope 团队