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作者 | 姚戈
過去幾周,國內(nèi)各大廠紛紛推出了自己的“龍蝦”,而阿里云在這條賽道上的動作尤其引人注目。2026 年,阿里云通義實驗室旗下 AgentScope 團隊開源了 CoPaw,一款本地 / 云端雙部署的個人 AI 助理,主打“全域接入、隱私可控、主動干活”。
與 OpenClaw 相比,CoPaw 在部署便捷性、中文語義優(yōu)化、多智能體協(xié)作和數(shù)據(jù)隱私控制上都體現(xiàn)出優(yōu)勢:云端十分鐘即可完成部署,本地數(shù)據(jù)無需外泄,非技術(shù)用戶也能通過控制臺輕松管理多智能體,同時檢索和記憶能力兼顧語義理解與精確匹配。
在深度體驗并拆解其底層邏輯后,我們發(fā)現(xiàn) CoPaw 可能是目前最接近“正式員工”身份的國產(chǎn)龍蝦。
InfoQ 測評室也已推出 CoPaw 的測評視頻與云端部署教程,為讀者提供直觀操作和落地體驗的參考。
1 從“玩具”到“員工”:兩個真實場景的考驗
在為期兩周的測試中,我嘗試用 CoPaw 重構(gòu)了我的工作流,重點驗證了兩個場景。
首先是自動化新聞搜集。科技行業(yè)信息噪音極大,過去我需要花費大量時間篩選信源。現(xiàn)在,利用“定時任務(wù)”,CoPaw 每天早上 8:45 會自動在"Daily Brief"群里輸出一份優(yōu)先關(guān)注的新聞內(nèi)容,幫助團隊回顧前夜的重要動態(tài)。它不僅能理解我的追蹤偏好、自動過濾噪聲,還能將關(guān)鍵數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化寫入飛書多維表格。
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偶爾遇到日期偏差或重復(fù)條目,我只需在聊天框指出,它便能自我修正并將解決邏輯寫入記憶。這種"反饋 - 修正 - 記憶"的閉環(huán),讓我將精力從信息整理轉(zhuǎn)移到分析判斷,整體效率提升約 30%。當(dāng)然,協(xié)作過程并非一帆風(fēng)順:它偶爾會格式錯亂、日期識別偏差,但通過持續(xù)對話引導(dǎo),這些問題大多能被快速修復(fù)。這也正是"養(yǎng) Agent"的樂趣所在——在與它的交互中共同進化。
其次是個人知識大腦。受 Matthew Berman 使用 OpenClaw 的啟發(fā),我嘗試用 CoPaw 搭建云端知識庫。
這里有一個關(guān)鍵差異值得注意:Matthew Berman 是用 OpenClaw+Telegram 在本地搭建的個人大腦,而我則是用 CoPaw+ 飛書在云端搭建——Agent 框架、IM 軟件、部署方式全變了。這套個人大腦架構(gòu)該如何調(diào)整?
我沒有手動設(shè)計,而是直接把這個問題丟給了 CoPaw:
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它自主設(shè)計出了一套基于云端的記憶架構(gòu)。所有結(jié)構(gòu)都可以在 CoPaw 網(wǎng)頁 Console 的工作區(qū)中找到:在app/working/目錄下,CoPaw 專門建立了knowledge_base文件夾,并按以下邏輯組織內(nèi)容:
原文內(nèi)容存儲在
knowledge_base/sources/articles/論文摘要存儲在
knowledge_base/summaries/知識庫索引存儲在
knowledge_base/
之后,我陸續(xù)投入了論文、微信文章、X 鏈接等不同來源的內(nèi)容。在一周左右的持續(xù)使用中,CoPaw 對這些材料表現(xiàn)出非常穩(wěn)定的記憶能力:它不僅能記住鏈接,還能把后來的問題與過往內(nèi)容關(guān)聯(lián)起來,在提問時進行跨材料聯(lián)想。這種基于長期記憶的推理,讓 Agent 真正具備了"經(jīng)驗"。
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2 拆解 CoPaw 底層原理
CoPaw 之所以能落地,并非單點技術(shù)的突破,而是架構(gòu)設(shè)計對本土場景的深度適配。其核心基于 AgentScope 框架,但在工程化上做了大量“隱形”優(yōu)化。
作為 AgentScope 團隊基于 AgentScope 核心框架、Runtime 運行時與 ReMe 記憶引擎構(gòu)建的應(yīng)用產(chǎn)物,CoPaw 繼承了一套高度模塊化的智能體架構(gòu):模型層支持多模態(tài)與實時推理,智能體層通過 ReAct、Hooking Function 與 A2A 機制實現(xiàn)任務(wù)獨立執(zhí)行與跨角色協(xié)作,工具層內(nèi)置文檔處理、郵件管理與 MCP 協(xié)議支持,編排層負(fù)責(zé)消息調(diào)度與流水線管理,而 Runtime 與 Studio 層則分別提供安全沙箱、雙模部署能力與可視化調(diào)試界面。這一分層設(shè)計使 CoPaw 既能靈活接入多種大模型與存儲系統(tǒng),又能與釘釘、飛書等國內(nèi)辦公生態(tài)無縫兼容,為復(fù)雜任務(wù)的自動化執(zhí)行奠定工程基礎(chǔ)。
在這一架構(gòu)之下,有幾個維度的設(shè)計值得一提:
混合檢索與長期記憶
很多 Agent 死于“遺忘”。CoPaw 采用 Markdown 文件結(jié)合 ReMe 引擎管理長期記憶,檢索機制上采用了向量語義搜索(0.7 權(quán)重)+ BM25 全文搜索(0.3 權(quán)重)的混合模式。這意味著它既能理解“幫我找上次那個關(guān)于大模型的文檔”(語義),也能精準(zhǔn)定位“查找 2024 年 10 月的財報”(關(guān)鍵詞)。這種設(shè)計平衡了模糊意圖與精確查找,是中文語境下的高效解法。
多智能體協(xié)作
它支持在同一實例中運行多個智能體,每個智能體擁有獨立的人設(shè)、技能和對話歷史,并可連接不同渠道(釘釘、飛書、Discord 等),按用途分工,例如工作助手、代碼助手、寫作助手等。啟用 Multi-Agent Collaboration 后,智能體之間可以自動調(diào)用彼此的專業(yè)能力,訪問其他智能體的數(shù)據(jù),甚至在復(fù)雜任務(wù)中進行復(fù)核。這讓 CoPaw 能夠處理復(fù)雜任務(wù),而不依賴單一智能體超負(fù)荷工作。
Skills 與自動化任務(wù)
CoPaw 內(nèi)置 20 多項辦公技能,包括定時任務(wù)、文檔處理、郵件管理和 Excel 操作。用戶可以通過文件或 URL 導(dǎo)入自定義 Skill,社區(qū)技能可直接同步。定時任務(wù)是核心功能之一,可按時間表執(zhí)行任務(wù)并發(fā)送至指定頻道,并結(jié)合多智能體協(xié)作實現(xiàn)跨智能體任務(wù)分配。相比 OpenClaw,CoPaw 對國內(nèi)辦公軟件的原生支持,使部署更加便捷,只需十分鐘即可完成。
安全保障
CoPaw 的安全機制主要通過 Tool Guard 模塊實現(xiàn),該模塊在智能體調(diào)用工具前對執(zhí)行參數(shù)進行掃描,以識別并攔截潛在的危險操作。當(dāng)智能體發(fā)起如 execute_shell_command 或 write_file 等工具調(diào)用請求時,工具守衛(wèi)會依據(jù)內(nèi)置的正則規(guī)則庫對輸入?yún)?shù)進行匹配檢測,覆蓋命令注入(如 rm -rf)、SQL 注入語句、路徑遍歷符號等典型風(fēng)險模式。若檢測到嚴(yán)重級別為 CRITICAL 或 HIGH 的匹配項,系統(tǒng)將中止該次工具調(diào)用,并向智能體返回拒絕執(zhí)行的反饋信息,從而避免惡意輸入或不安全操作對系統(tǒng)環(huán)境造成影響。
Tool Guard 支持通過配置文件或圖形化控制臺進行管理,用戶可靈活設(shè)定防護范圍、添加工自定義規(guī)則或禁用特定策略。
除工具調(diào)用防護外,CoPaw 還在文件訪問與數(shù)據(jù)存儲層面設(shè)置權(quán)限邊界,限制非授權(quán)工具或技能對敏感文件的讀取與修改。結(jié)合多智能體架構(gòu)與沙箱執(zhí)行環(huán)境,系統(tǒng)能夠在任務(wù)執(zhí)行過程中隔離操作權(quán)限,降低因智能體行為異常導(dǎo)致的數(shù)據(jù)泄露或系統(tǒng)破壞風(fēng)險。上述機制共同構(gòu)成 CoPaw 的分層安全體系,為智能體在復(fù)雜任務(wù)場景下的穩(wěn)定運行提供基礎(chǔ)保障。
3 結(jié)語
回顧整個使用過程,CoPaw 通過模塊化架構(gòu)將復(fù)雜的技術(shù)能力封裝為可調(diào)用的技能,適配打通了釘釘、飛書等日常辦公場景,又以分層安全機制打消了數(shù)據(jù)隱私的顧慮。
當(dāng)然,沒有任何 Agent 能一勞永逸地解決所有問題,CoPaw 亦然。"養(yǎng)"的過程本身,就是人與 AI 共同進化的縮影:用戶需要學(xué)會更清晰地表達需求,系統(tǒng)則需要持續(xù)迭代對復(fù)雜場景的理解。
在測試中,我們既體驗過它主動完成任務(wù)的驚喜,也經(jīng)歷過反復(fù)調(diào)試的波折。但值得肯定的是,CoPaw 降低了對技術(shù)背景的門檻,讓普通打工人也能通過快速部署、零代碼搭建,定制化屬于自己的工作流。
當(dāng) AI 工具不再僅是極客的玩具,而是普通人觸手可及的效率助手,這又何嘗不是一種"龍蝦普惠”?
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