QwenPaw

通义出的个人助手，装好就能聊，手机电脑随处用

你的个人 AI 助手：安装简单，可轻松部署在自有机器或云端，支持接入多种聊天应用，且能力易于扩展，开箱即用，随时随地享受智能服务。

开源 free 智能体

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 35215

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类智能体

开发团队agentscope-ai

所属国家

官网地址http://qwenpaw.agentscope.io

GitHubhttps://github.com/agentscope-ai/QwenPaw

定价模式free

价格说明开源项目，Apache-2.0 许可证，可自行部署，免费使用。

访问状态

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言TypeScript

技术栈/模型agent,agent-harness,agentscope,ai-agent,ai-agents,chatbot,harness-engineering,llm-tools,llms,loop-engineering,mcp,personal-ai-assistant,self-hosted,skills,super-agent,webui

GitHub 星标★ 35215

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2026-02-24 00:00:00

最近更新2026-09-22 00:00:00

维护状态活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数6

使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：本地安装 5 步

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%.qwenpawin（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

项目介绍

QwenPaw 是智能体领域的开源项目，由 agentscope-ai 开发，是 2026 年新上线的项目。

在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（35,215）位列前 2%，在智能体分类的 2,517 个项目里位列前 2%。

近 41 天，它的 GitHub 星标从 33,743 增加到 35,215，净增 1,472。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-22。Apache-2.0 许可证，可自行部署，免费使用。从国内网络环境看，可直接访问。

它主要面向的使用场景是：个人日常任务自动化，如邮件处理、日程管理、信息检索。同类可对比的替代方案包括 AutoGen、LangChain、CrewAI。

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