打造专属AI伙伴：国产助手CoPaw本地化部署与多平台接入指南

前阵子介绍过OpenClaw，那是一款旨在运行于个人设备上的开源助手，其目标是将AI打造为一个能够常驻后台、接入多种沟通渠道、并深度融入个人工作流的智能伙伴。如今，国内也涌现出一个方向高度一致，但风格和侧重点截然不同的项目——CoPaw。相较于OpenClaw追求的通用性与国际化视野，CoPaw带给我的直观感受是：在通往个人AI助手的道路上，已经出现了更注重本土化、更紧密贴合日常协作生态的产品形态。

不过，在我看来，两者并非相互对立，它们更像是同一赛道中基于不同设计理念和功能重心的两种产品表达，甚至可以形成互补。除了提供便捷的一键安装脚本，CoPaw项目也贴心地准备了Docker镜像，本文将以此为基础，分享其部署与初步使用的过程。

项目概览

该项目托管于GitHub，仓库地址为：agentscope-ai/CoPaw。

其设计理念是“懂你所需，伴你左右”，致力于成为你的专属AI个人助理。它的一大亮点是安装部署极其简便，支持在本地环境或云端灵活部署，并能轻松扩展其能力，支持多终端接入。

核心功能与特色

• 全域渠道接入：无论是钉钉、飞书、QQ，还是Discord、iMessage等通讯平台，一个CoPaw实例即可按需连接，实现统一交互入口。
• 数据自主掌控：所有记忆与个性化设置完全由用户掌控，你可以自由选择将数据存储在本地或云端。同时，支持定时任务与协作消息定向发送至指定频道。
• 技能灵活扩展：内置实用的定时任务功能，并开放自定义技能目录。用户添加的技能，CoPaw能够自动发现并加载，无需复杂的绑定流程。

CoPaw能为你做什么？

• 社交媒体管理：自动获取每日热点帖子摘要（覆盖小红书、知乎、Reddit等平台），并对B站或YouTube的新发布视频进行内容提炼。
• 效率工具集成：将重要邮件与新闻简报的核心内容推送到钉钉、飞书或QQ；自动整理邮件与日历中的联系人信息。
• 创意辅助与构建：睡前只需向它说明目标，CoPaw便可自动执行相关任务，次日你便能获得一个初步成果或方案；支持从选题构思到成片输出的全流程辅助。
• 研究与学习助手：持续追踪最新的科技与AI行业资讯；基于个人知识库进行高效检索与信息复用。
• 桌面与文件管家：智能整理与搜索本地文件系统；阅读文档并生成摘要；在对话中直接向它索要特定文件。
• 无限探索可能：通过自由组合各种Skills（技能）与定时任务，你可以亲手打造出高度定制化、具备特定目标的智能体应用。

部署流程详解

本文将以威联通（QNAP）NAS为例，演示如何使用Docker Compose的方式部署CoPaw。部署过程的核心代码非常简单，如下所示：

services:
  copaw:
    image: agentscope/copaw:latest
    container_name: copaw
    restart: always
    ports:
      - 8088:8088 # 此处端口号可根据需要自行修改
    volumes:
      - /share/Container/copaw/data:/app/working

接下来，在威联通的Container Station中创建一个新的应用程序，并将上述代码粘贴至对应区域。

部署命令虽然简洁，但需要注意的是，初始镜像文件体积约为2.8GB，需要耐心等待下载完成。

使用配置指南

部署成功后，在浏览器中输入你的NAS_IP:8088即可访问CoPaw的Web管理界面。首先，建议点击页面右上角的语言选项，将界面切换为中文。

首次尝试与助手对话时，发送消息后系统会立即提示你需要配置大语言模型。

系统默认提供的模型提供商选项较少，均为国际通用的基础款。配置这类模型相对简单，只需填入对应的API接口URL和密钥即可。由于笔者手头没有这些服务的API密钥，此处便跳过演示。我们转而学习如何手动添加国内常见的模型提供商。

对于国内的硅基流动、智谱AI、MiniMax等平台，大多需要手动添加。以MiniMax为例，首先需要知道其兼容的API URL，各平台官方文档通常都会提供。协议类型一般选择“OpenAI兼容”。填写完基础信息后点击创建。

创建提供商后，点击其右侧的“设置”按钮。

由于之前已选择协议，此处通常无法更改。关键步骤是填写该提供商具体的API URL和你的API Key，然后保存。

接着，点击“模型”标签页。在此处填写具体的模型ID和模型名称。模型ID需严格按照提供商文档中指定的格式填写。

添加完成后，可以点击“测试”按钮来验证配置的连通性。如图所示，测试成功。

最后还有关键一步！返回设置页面的最顶部，在“LLM配置”部分，选择你刚刚配置好的提供商和对应的模型，然后保存设置！

其他功能与拓展

CoPaw内置了对钉钉、飞书、Discord、Telegram和QQ的官方支持。具体参数的配置逻辑与OpenClaw类似，但其图形化的配置界面在易用性上提升显著。

在技能（Skills）方面，系统内置了一部分常用功能。用户可以通过URL导入更多社区分享的技能，项目提供的地址中有丰富的技能库可供浏览选择。若有特殊需求，也完全支持自行创建个性化技能。

MCP（Model Context Protocol）模块允许用户自行创建和接入。例如，威联通NAS的MCP Assistant服务也可以接入到CoPaw中，实现更深度的系统集成。

如果在使用过程中遇到任何问题，可以点击页面顶部的“文档”链接，获取更详细的帮助信息。官方文档对各功能模块的介绍都比较详尽。

结语

诚然，对于许多用户而言，此类功能全面的AI助手在当下可能尚未成为刚需，也未必能立即彻底改变固有的工作习惯。然而，保持对这类新兴技术发展的关注至关重要，因为它们正在潜移默化地重塑信息处理、团队协作与个人效率的边界线。今天看来或许可有可无的一项功能，明天就可能演变为工作流中不可或缺的核心环节。主动去理解、尝试并跟进这些工具，至少能让我们在AI助手真正普及至千家万户的时代来临时，具备先行的认知储备与实践经验，从而从容应对，而非被动适应。