阿里巴巴通义团队 2 月 14 日推出的 CoPaw（全称 Co-Personal Agent Workstation） 在刚刚过去的 2 月 28 日正式开源。项目后续通过 GitHub 平台开源（https://github.com/agentscope-ai/CoPaw）。
CoPaw 基于 AgentScope 智能体生态构建，支持本地部署和云端部署。不了解 AgentScope 的同学强烈建议学习一下，据说是研发团队后续的重点。
CoPaw 原生支持接入 钉钉、飞书、QQ、iMessage、Discord 等多个主流平台，用户可以在聊天软件中与 Agent 交互。内置 ReMe 记忆系统，能够跨轮次沉淀经验，实现长期记忆存储，让 CoPaw 越用越懂你。支持定时任务和自主执行操作。例如自动整理新闻资讯、整理社交媒体内容等。采用模块化架构，用户可以编写或安装 Skills 来扩展功能。
安装非常简单：
pip install copaw
copaw init --defaults
copaw app
启动后默认监听 8088 端口，可以使用浏览器或者端口进行交互。官方提供了丰富的文档，包括如何编写第一个Skill、如何对接私有模型、如何修改人设 PROFILE.md 等教程。
CoPaw 的开源策略是 “框架开源 + 模型自选 + 生态共建”。团队鼓励社区开发者提交自定义的 Skills 和 Channel Plugins。优秀的插件有望被合并到官方主干版本中。
与 OpenClaw 相比，
- CoPaw 是无头龙虾，采用“身体”与“大脑”分离的设计理念，用户必须自行接入大模型 API。
- CoPaw 使用 Python 语言，Skills 也倾向于 Python 语言；OpenClaw 使用 TypeScript / JavaScript 语言，Skills 倾向于 Node.js 生态。
- CoPaw 原生支持钉钉、飞书、QQ 等国内主流 APP；OpenClaw 原生支持 WhatsApp、Telegram 等全球化 APP，国内 APP 依赖于社区插件。
- CoPaw 内置专业的长期记忆模块，支持向量数据库本地化，强调经验的跨回合沉淀；OpenClaw 通过网关管理会话状态，强调实时任务流的连续性，记忆机制相对轻量。
- CoPaw 需要 Python 环境和模型 API，适合开发者和技术爱好者；OpenClaw 提供一键部署，普通人也能处理。