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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 37548
使用教程
环境要求
- Python 版本 >= 3.11 且 < 3.14（Pip 安装方式必需）
- 若本机没有 Python，可改用官方脚本安装，脚本会自动下载 uv、创建虚拟环境并安装 Node.js 与前端资源
- 网络能正常访问外网；受限网络或企业防火墙环境下脚本安装可能失败
- 本机 8088 端口未被占用（控制台默认地址为 http://127.0.0.1:8088/）
安装与启动步骤
-
1确认 Python 版本
Pip 安装方式要求 Python 版本大于等于 3.11 且小于 3.14，版本不符请先升级或改用脚本安装。
-
2Pip 安装 QwenPaw
用 pip 直接把 qwenpaw 装进当前 Python 环境，这是官方给出的第一种安装方式。
pip install qwenpaw -
3初始化配置
执行默认初始化，生成基础配置；也可用 qwenpaw init 进入交互式配置。
qwenpaw init --defaults -
4启动应用
启动 QwenPaw 服务，它会拉起本地控制台，默认监听 127.0.0.1 的 8088 端口。
qwenpaw app -
5打开控制台配置模型
浏览器访问 http://127.0.0.1:8088/ ，在 Console 中选择或填写模型提供方即可开始对话。
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
DASHSCOPE_API_KEY | 否 | Docker 运行时通过环境变量传模型 API Key | sk-xxxxxxxx |
Base URL | 否 | 在 Settings → Models 中填写模型服务地址，如 Ollama 或 LM Studio | http://host.docker.internal:11434 |
qwenpaw-data | 否 | Docker 卷，保存配置、记忆与技能数据 | qwenpaw-data |
qwenpaw-secrets | 否 | Docker 卷，保存模型提供方设置与 API Key | qwenpaw-secrets |
qwenpaw-backups | 否 | Docker 卷，存放备份归档文件 | qwenpaw-backups |
如何确认成功
命令执行后终端无报错，浏览器打开 http://127.0.0.1:8088/ 能看到 QwenPaw Console 页面即启动成功。
常见问题
Q：本机没有 Python 环境怎么办？
A：改用官方脚本安装，macOS/Linux 执行 curl -fsSL https://qwenpaw.agentscope.io/install.sh | bash，脚本会自动下载 uv 并安装全部依赖；Windows 用对应的 .bat 或 .ps1 脚本。
Q：脚本安装提示 uv 缺失或自动安装失败？
A：先执行 python -m pip install -U uv 手动安装 uv，然后重新运行安装脚本；安装完成后新开终端执行 qwenpaw init --defaults 与 qwenpaw app。
Q：Docker 里的 QwenPaw 连不上宿主机上的 Ollama？
A：容器内 localhost 指向容器自身。给 docker run 加 --add-host=host.docker.internal:host-gateway，并把模型 Base URL 改为 http://host.docker.internal:11434。
Q：国内拉取 Docker 镜像慢怎么办？
A：改用阿里云容器镜像服务地址 agentscope-registry.ap-southeast-1.cr.aliyuncs.com/agentscope/qwenpaw，标签用法与 Docker Hub 完全一致。
Q：如何卸载或彻底清理？
A：执行 qwenpaw uninstall 卸载但保留配置和数据；执行 qwenpaw uninstall --purge 连配置与数据一起删除。
注意事项
- Windows 企业 LTSC 等受限语言模式环境下，.bat 脚本可能装完却写不进 Path，需手动把 %USERPROFILE%\.qwenpaw\bin（必要时再加 uv 目录）加入系统环境变量。
- Docker 方式对应的镜像标签为 latest（稳定版）和 pre（PyPI 预发布版），需要传 API Key 时给 docker run 加上 -e VAR=value 或 --env-file .env。
- 升级最简单的方式就是重新执行一次安装脚本；也可指定版本安装，例如 bash -s -- --version 1.1.0。
- 想接入钉钉、飞书、微信等聊天应用，需要参考官网文档的 Channel setup 章节另行配置。
核心亮点
- 基于AgentScope构建，天然支持多智能体协作与工具调用，架构清晰易扩展
- 支持本地与云端灵活部署，降低个人使用门槛，安装流程简单
- 内置MCP（模型上下文协议）支持，可无缝接入多种外部工具与数据源
不足之处
- 文档/社区待观察
- 依赖AgentScope框架，对非该生态用户存在学习成本
适用场景
- 个人日常任务自动化，如邮件处理、日程管理、信息检索
- 企业私有化部署，构建内部知识库问答与流程助手
- 开发者快速搭建自定义AI Agent原型，集成MCP工具链
替代项目
AutoGen、LangChain、CrewAI
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