阿里云企业级多智能体平台，VT/飞书集成
在办公交互Agent赛道,据易观分析《2026Q2中国办公智能体平台市场洞察》报告,腾讯的WorkBuddy以2079万月活高居第一,字节的TraeIDE以1279万排在第二,阿里的QoderWork仅有788万。 今年3月,OpenClaw的横空出世,改写了AI赛道的发展路径,由原来的“能说会道”向“能想能干”跃迁,Agent不但要有聪明的“大脑”——大模型,还要有会干活的“手脚”——执行。 一时间,“养虾热”席卷全球,各种Agent智能体纷纷上线。 你可能不知道,除了千问和QoderWork外,阿里还有这些AI应用产品: 灵光、阿福、CoPaw、JVS Claw、悟空、MuleRun、AgentOne、秒悟、伶鹊、Meoo、瓴羊、遨虾…… 单单Qoder系列智能体,就有5款。 十几个产品分布在不同团队,互相打架。 但除了千问,没有一款真正跑出来。
KimiClaw、MaxClaw、NullClaw、OpenFang、CoPaw、OpenClawChinese、LobsterAI、Nanobot、NanoClaw、IronClaw、ZeroClaw、PicoClaw、TinyClaw 等 16 大“小龙虾”框架百花齐放,覆盖云端、企业、边缘、中文本地化全场景。
CoPaw:国产AI助理工具快速入门与实战指南 1. 项目概述:CoPaw如何成为OpenClaw的国产平替 去年第一次用OpenClaw时,光是配置YAML文件就花了我整整三个晚上。现在CoPaw把这个过程简化到了10分钟——这可能是今年最让我惊喜的国产AI工具。作为个人助理领域的后来者,CoPaw通过三个关键设计实现了弯道超车:首先是预置了经过优化的本地化模型,其次是采用可视化流程编排替代代码配置,最重要的是接入了国内多个大模型的API聚合层。 2. 核心功能拆解与技术实现 2.1 零配置智能体创建 传统AI助理需要手动配置的intents、entities和dialogue flows,在CoPaw里变成了"选择题"。实测创建天气查询功能时: 在控制台点击"新建技能" 从预置模板选择"生活服务-天气" 勾选需要支持的平台(微信/钉钉/飞书) 设置触发词"查天气" 整个过程不超过2分钟,系统会自动生成对应的NLU模型和对话树。 2.2 多模型智能路由 CoPaw后台接入了包括阿里云、百度、科大讯飞等7个国内主流模型。其路由算法会根据: 查询类型(知识类/创作类/工具类) 当前时段各
CoPaw:国产AI助理工具的零配置实践与模型优化 1. 项目概述:CoPaw如何成为OpenClaw的国产平替 去年第一次用OpenClaw配置个人AI助理时,我对着全英文文档折腾了整整三天。从API密钥获取到环境变量配置,从依赖冲突解决到模型微调,每个环节都在劝退非技术用户。而今天要介绍的CoPaw,用中文可视化界面+预训练模型+一键部署的组合拳,真正实现了"开箱即用"——这是我测试过的首个能在10分钟内完成从安装到对话全流程的国产AI助理工具。 作为OpenClaw的平替方案,CoPaw最核心的突破在于"零配置"设计。其内置了经过优化的千亿参数大模型,通过动态量化技术将运行内存需求压缩到8GB以下,这意味着普通家用电脑也能流畅运行。更关键的是,它用"任务卡片"替代了传统AI工具复杂的参数调整:比如需要写周报时,直接点击"公文写作"卡片,输入"互联网行业三季度运营分析",系统就会自动调用最适合的写作模板和行业数据库。 2. 核心技术解析:国产AI的平民化实践 2.1 模型压缩与加速技术 CoPaw采用的三阶段模型优化方案值得细说: 知识蒸馏:用多个教师模型指导轻量化学生模型 动态量
从真实使用体验出发，深度对比 OpenClaw 与国产 AI Agent（腾讯 QClaw、阿里 CoPaw、字节 ArkClaw）在 Tool 生态、自主决策、上下文管理三个维度的差距，以及为什么我选择混合部署方案。
阿里这波“ai打车”大棋,我看是给程序员挖坑 刚看到哈啰顺风车在2026年4月7号高调宣布上线mcp服务,全网都在吹嘘“ai直接叫车”有多科幻。说实话,我看了一眼copaw的配置文档,差点没笑出声。 大家都在关注ai有了“手脚”,却没人敢说真话:这哪是普惠科技,分明是给广大“手残党”程序员准备的996刑具。 我始终认为,这种所谓的“一键mcp”,就是个巨大的谎言。 为了验证我的判断,我特意去扒了copaw最新的v1.0.1版本日志。结果呢?官方说得天花乱坠,什么“视频分析”、“qq通道打通”,到了实操层面,全是坑。 你要用哈啰打车?行啊,先给我手写一段json配置文件。 这就是最讽刺的地方。哈啰把复杂的供需匹配封装好了,阿里把前端界面做得漂漂亮亮,唯独中间那个mcp协议的配置环节,留给了用户——也就是我们这些倒霉的程序员。 我在测试时发现,只要你的文件路径多了一个斜杠,或者端口号写错一位,copaw直接给你表演“沉默是金”。没有报错,没有提示,就那么干瞪着你。更别说它那个著名的“上下文失忆症”,一旦你中途打断它,后面它就彻底胡言乱语。 这就好比车企造了辆自动驾驶汽车,结果上车前非要你先
2026年,桌面级AI同事成为新战场——腾讯于3月9日推出Workbuddy,阿里则在2月14日抢先发布CoPaw(后更名Qwenpaw,4月12日正式上线)。后续也会陆续有很多工具诞生。对企业而言,最大的陷阱不是选错工具,而是陷入选型纠结、错失试用窗口。腾讯凭借大厂的资源、团队与资金实力,被看好能持续放大AI赋能效应;而阿里钉钉体系近期经历高管震荡,多位副总裁离职,可能造成3至12个月的战略延误,进一步拉大双方差距。普通企业先行动、先试用才是关键。虽然蓝盟因成本考量选择了Qwenpaw,但多数企业用户当前更倾向Workbuddy。AI时代的先手价值远超工具本身的细微差异,犹豫不决才是最大的成本。企业应果断入场,在实战中迭代,而非在门外空耗时机。
阿里云通义团队最近说, 要推一款叫CoPaw的个人智能助理, 能本地和云端两种模式搞, 还要在GitHub上开源。 它设计的理念跟传统AI工具不一样, 把智能体定位成能无缝融入你日常工作的"数字搭档", 通过多条渠道接入和你主动帮你干活, 重新定义人机协作的方式。 在记忆这块, CoPaw玩了个创新——用工作区文档化记忆系统, 用PROFILE. md文件定智能体的基本人格, 第一次对话的时候会让你填点个性化信息, 然后会把你重要的决策、 偏好这些数据一直记成结构化的文档。 它还有个心跳机制, 定期给记忆库维护, 保证你跟它越聊越久, 它对你的需求理解越深。 测试发现, 用了两周之后, 对你的指令响应准确率提升了37%呢。 任务执行能力是它另一个大亮点, 内置的定时任务模块能设复杂的时间, 你想让智能体在某个点发邮件、 订阅新闻啥的, 它都能做。 更厉害的是它的Skill扩展体系, 预置了文档处理、 新闻抓取、 天气查询这些20多种基础能力, 配合能自己写的Skill模块, 你不用改底层代码就能加新功能。 比如测试里演示的"视觉感知"技能, 能通过摄像头加多模态模型, 让智能体能认真实
CoPaw OpenClaw 项目深度报告 好的,作为 AI 智能体与个人 AI 助手领域开源项目分析师,根据您提供的 OpenClaw 项目 GitHub 数据,我为您生成了 2026 年 7 月 16 日的项目动态日报。 OpenClaw 项目日报 | 2026 年 7 月 16 日 今日速览 今日OpenClaw 项目社区极度活跃,24 小时内产生了近 500 条议题 (Issues) 和 500 条拉取请求 (PRs) 更新,显示出蓬勃的开发者生态。项目发布了v2026.7.2-beta.1版本,带来了远程编码会话和支持云 worker 运行的新型节点等亮点功能。然而,v2026.7.1版本引发的严重网关启动崩溃和安全相关的回归问题仍然是社区讨论和修复的焦点,P0 级别的缺陷积压亟待解决。总体而言,项目正处于快速发展期,但稳定性和兼容性修复是当前的首要任务。 版本发布 v2026.7.2-beta.1 链接:openclaw/openclaw Releases v2026.7.2-beta.1 主要更新亮点: 远程编码会话: 支持在云 worker 上运行控制 UI 会话,可在
替代工具横向对比:谁在解决什么问题 目前市场上主流的OpenClaw替代方案分为几类:国产封装工具、极简轻量框架、企业级平台。不同方案解决的问题各不相同,适合的用户画像差异明显。国产封装工具(如Copaw、Molili、SkyWork)的核心优势是本土化适配——兼容钉钉、飞书等国内平台,提供中文界面和可视化操作,大幅降低上手门槛。这类工具对OpenClaw做了封装,将部署流程简化为图形化操作,普通用户3-5分钟即可完成安装。极简轻量框架(如ZeroClaw、CountBot)则主打低资源占用:ZeroClaw采用Rust开发,二进制文件仅3MB左右,后台运行内存不足5MB,冷启动速度不到10毫秒;CountBot核心代码仅2万多行,内存占用约30MB,旧电脑也能稳定运行。这类工具适合对性能敏感、不需要复杂功能的用户,但生态拓展性相对有限。企业级方案(如铠盒智能体计算机)则面向需要完整解决方案的组织——开箱即用的智能体运行环境、预装模型调度和记忆管理能力,适合业务团队快速落地而非技术团队深度定制。
AI Agent 工具又来了家人们,老马基本上已经把市面上已经出了的、刚出的 Agent,都大概测了个遍,如果还有遗漏的,欢迎小伙伴补充。 老话说的,用得多了,除了对 Agent 有更深入的了解,最重要的是能够找到合适自己的 Agent,比如今天要给大家介绍的QwenPaw个人智能体工作台。 QwenPaw,也就是千问爪子,前身叫 CoPaw,很久之前老马就给大家介绍过了,不过那个时候只能云端部署在阿里魔搭上。 QwenPaw 是由阿里云通义实验室推出的个人智能体工作台,平台可以部署在本地或者云端,基于 AgentScope 构建。 01 · FEATURES QwenPaw 核心功能 它的核心功能,老马整理如下。 01、部署友好:提供 pip、脚本、Docker、阿里云 ECS、AgentScope 平台、ModelScope、Tauri 桌面应用共 7 种部署方式,脚本安装约 90 秒可从 0 到控制台运行。 02、交互与配置:默认本地 Web 控制台,端口 8088,可持久化;React + Ant Design 风格,90% 配置可视化,覆盖模型、频道、技能、安全等。 03、支
QwenPaw,也就是千问爪子,前身叫 CoPaw,很久之前老马就给大家介绍过了,不过那个时候只能云端部署在阿里魔搭上。 QwenPaw 是由阿里云通义实验室推出的个人智能体工作台,平台可以部署在本地或者云端,基于 AgentScope 构建。 01 · FEATURES QwenPaw 核心功能 它的核心功能,老马整理如下。 01、部署友好:提供 pip、脚本、Docker、阿里云 ECS、AgentScope 平台、ModelScope、Tauri 桌面应用共 7 种部署方式,脚本安装约 90 秒可从 0 到控制台运行。 02、交互与配置:默认本地 Web 控制台,端口 8088,可持久化;React + Ant Design 风格,90% 配置可视化,覆盖模型、频道、技能、安全等。 03、支持自定义 Agent 人设,PERSONA / PROFILE 无需代码;同时支持 Web、IM、Desktop、TUI 四入口,多端共享记忆。 04、模型与生态:支持 32 个模型提供商,包含 29 个云端和 3 个本地,兼容 OpenAI 协议。 05、内置 32 个 Skill 和 6
作为一个从2023年就开始折腾AI Agent的开发者，我花了两周时间深度体验了腾讯QClaw、阿里CoPaw、字节ArkClaw、智谱AutoClaw四个国产平台。不是跑Demo，而是真的用它们各写了一周实际业务代码。这篇文章聊聊真实的体验，不吹不黑。
QwenPaw1.x升级2.0的踩坑,纯净环境重装最优解 前置背景说明 一、软件四类安装渠道区分 QwenPaw(前身CoPAW)目前一共有四种主流安装方式,不同渠道升级逻辑、报错类型完全不一样,本文仅针对Python pip源码安装用户,其余渠道不在本次踩坑范围内: Python pip 手动安装(本文主角使用方式,Anaconda虚拟环境部署,纯命令行操作,无可视化打包程序) 官方桌面客户端一键安装包(exe可视化程序,自带内置Python,无需自己配置环境) Docker容器镜像部署(服务器/容器化专用) 开源源码本地编译安装(开发者二次修改专用) 二、基础环境背景 本人使用Anaconda管理Python虚拟环境,最初通过pip安装CoPAW 1.x旧版本,想跨大版本升级至QwenPaw 2.0.0; 全程无桌面客户端、无Docker、无源码编译,所有操作仅依靠Anaconda Prompt命令行+Windows批处理启动脚本。 旧虚拟环境命名:copaw-env;后续新建纯净环境命名:copaw-env-new,Python统一选用稳定3.12版本。 核心前置结论 小版本迭代
阿里云开源桌面智能助理工具 支持本地模型部署降低应用门槛 随着数字化转型提速,企业对智能化办公工具的需求持续上升;传统办公软件功能相对单一、适配性不足,难以覆盖不同企业的个性化场景。针对此问题,阿里云推出开源智能助手工具CoPaw,为行业提供了新的选择。CoPaw的技术突破主要体现三个上:首先,模型支持全面升级,既兼容云端主流模型,也支持本地自建模型部署,覆盖Ollama、llama.cpp等多种方案,并针对苹果芯片设备做了优化适配。其次,采用模块化架构,将Prompt、Hooks等核心组件解耦,开发者可按需组合功能模块。第三,多平台接入上引入标准化协议,提升消息处理的稳定性。该产品的发布带来多层价值:对企业用户而言,可降低智能化改造门槛;对开发者社区而言,开源框架提供了更大创新与二次开发空间;对行业而言,有望推动智能办公涉及的能力走向更统一的技术规范。从技术特点看,CoPaw具备三上优势:一是部署更灵活,支持本地与云端两种模式;二是扩展性更强,模块化设计便于深度定制;三是上手更方便,内置邮件汇总、周报生成等常用功能。这些能力使其成为当前市场上值得关注的智能助手解决方案之一。展望后续,
阿里CoPaw 1.0开源!本地跑AI助手保护隐私,2B到9B三种规格普通电脑都能跑 3月31日,阿里巴巴通义实验室发布CoPaw 1.0版本,基于AgentScope框架在定制化模型、安全防护、多智能体协作及记忆管理四大核心领域实现升级。CoPaw-Flash系列同步上线,提供2B、4B、9B三种尺寸,每种尺寸均有全量、Q8、Q4量化三个版本,用户可根据硬件配置自动匹配。1 本地部署:数据不出设备 CoPaw 1.0支持Mac/Windows/Linux本地部署,普通电脑即可运行CoPaw-Flash模型,无需依赖云端。本地运行模式下,所有数据处理均在设备端完成,用户敏感资料不外传。CoPaw根据设备规格自动推荐最适合的小模型,用户在控制台中可完成模型下载、启用与切换。1 三层防护:安全机制拆解 新版采用分层防御架构,拆解为三条防线。“工具守卫”实时监测智能体调用的外部工具;“文件防护”系统对敏感文件路径实施动态访问控制;“技能扫描器”在技能安装前进行全维度风险评估。三重机制为企业级本地化部署提供安全保障。2 多智能体:并行处理复杂任务 1.0版本支持在同一实例内创建多个彼此隔离的智
国内AI助理选OpenClaw还是CoPaw?看完这篇不再纠结 2026年上半年,AI智能体工具圈子里流传着两个名字:OpenClaw和CoPaw。前者被国内用户戏称为"龙虾",后者则被叫作"小龙虾"。两者都是开源的个人AI助理框架,都能帮你自动化处理任务,但背后的平台生态、部署方式和使用成本差异明显。 选哪个,这个问题比"哪款手机更好"更复杂——因为它不仅涉及工具本身,还涉及你用什么IM软件、用谁的API、以及愿不愿意折腾技术细节。这篇不吹不黑,把两者的核心差异摊开来说。 平台生态:你的IM工具决定起点 选AI智能体的第一个门槛,往往不是技术参数,而是你平时用什么聊天软件。OpenClaw(龙虾)的原生支持列表是Telegram、WhatsApp、Discord这几个国际主流IM平台;而CoPaw(小龙虾)的核心优势在于原生打通钉钉、飞书、QQ,甚至iMessage也支持。对于国内办公场景来说,这个差异直接决定了"开箱后能不能用"。 有用户在小红书发帖直言:"别迷恋国际版OpenClaw了,国内版阿里CoPaw够普通人用一段时间了。"这个说法虽然有些绝对,但反映了一个现实——对于已经
上手门槛差多少?小白能直接用吗 OpenClaw的部署对技术背景有硬性要求。用户需要手动配置Python环境、API密钥、网络端口,还要处理可能出现的依赖冲突。有人在实测中折腾了整整两周才让系统稳定运行,另一个用户提到自己请人安装花了800元。CoPaw则把这条路大幅缩短,官方宣称「三条命令完成部署」,实测中确实能在10分钟左右完成从安装到首次对话的全流程。它提供了一键安装脚本和可视化控制台,对命令行完全陌生的用户也可以通过桌面应用完成基础配置。34 不过要注意的是,「部署成功」和「用起来顺手」是两码事。有用户在深度体验后指出,CoPaw的图形界面目前仍是Beta版本,部分功能入口藏得较深,需要花时间熟悉。OpenClaw虽然门槛高,但它的问题排查文档和社区支持更完善,遇到问题更容易找到解决方案。简单来说,CoPaw适合想快速跑起来、不想折腾技术细节的用户;OpenClaw适合有时间投入、愿意深度定制的用户。56 国内办公场景,哪个用起来更顺手 两款工具的核心功能几乎一致——多平台对话、定时任务执行、文件处理、技能扩展。但在本土化适配上,差距很明显。OpenClaw原生支持的是Slac
小白首选(零门槛、免配置):AstronClaw(科大讯飞)、QClaw(腾讯出品)、Molili(国内首个中文版) 技术党 / 极客首选(轻量、可定制):CountBot、ZeroClaw 企业/ 团队首选(安全、协同强):Copaw(阿里云)、HiClaw(阿里云)、LobsterAI(网易有道) 避坑预警:KimiClaw(性价比低)、NanoClaw(功能单一,仅适合安全敏感场景)
正是基于这一洞察,全球首家claw智能体应用中心应运而生。值得注意的是,该中心不锁定于任何单一框架——无论是openclaw、maxclaw、kimi claw还是copaw,中心面向整个claw生态,致力于成为连接技术与应用的超级端口。
AI助理部署完了怎么接入钉钉/飞书?手把手教你5分钟搞定 上期我们部署了CoPaw个人AI助理,但只能在浏览器里用。今天教你把它接入钉钉和飞书,从此在聊天软件里就能直接对话你的专属AI——上班摸鱼、团队协作两不误! 一、为什么要接入钉钉/飞书? CoPaw支持钉钉、飞书、QQ、Discord、iMessage等多种通讯平台,一个AI助理可以按需连接所有频道。接入之后: - 不用打开浏览器:在钉钉/飞书群里@机器人就能对话 - 团队共享:整个群的人都能用,适合协作场景 - 随时随地:手机电脑都能发消息,AI随时响应 CoPaw支持在控制台的“Control→Channels”页面一键配置各频道。下面分别教你怎么配。 二、接入钉钉(约5分钟) Step 1:创建钉钉企业内部应用 1. 打开钉钉开放平台(`open.dingtalk.com`),用钉钉扫码登录 2. 进入“应用开发 → 企业内部应用 → 钉钉应用”,点击“创建应用” 3. 填写应用名称(比如“我的AI助理”),选择所属部门,点击保存 Step 2:添加机器人能力 1. 进入刚创建的应用详情页 2. 点击“添加应用能力”,选择
今天,我想和你深入聊聊一个正在改变这种局面的前沿实践:CoPaw,或者说,基于Selenium的智能测试脚本生成。这不是一个遥不可及的概念,而是我们这些一线从业者正在尝试、踩坑并逐步落地的一种新工作范式。 简单来说,CoPaw所代表的方向,其核心思想是引入AI(人工智能)来辅助甚至主导UI自动化测试脚本的创建过程。它不再要求测试工程师必须像传统开发一样,逐行手写Selenium代码来定位元素、模拟点击、输入文本和添加断言。相反,它试图通过“观察”用户的手动操作,或者理解自然语言描述的需求,自动分析页面结构、理解操作意图,并最终生成结构清晰、可维护、可直接执行的测试代码。这听起来有点像测试领域的“自动驾驶辅助系统”,目标不是完全取代司机(测试工程师),而是接管那些重复、繁琐且容易出错的驾驶操作(编码),让司机能更专注于规划路线(测试设计)和应对复杂路况(探索性测试与业务验证)。 无论你是刚刚接触自动化测试、被Python和Selenium语法困扰的新手,还是疲于应对海量回归用例、苦于脚本维护的资深测试,理解并尝试这种智能生成思路,都可能是你提升个人和团队效能的关键一步。它不仅仅是换了一个
本文系统梳理国内对标腾讯WorkBuddy的桌面AI智能体软件，涵盖大厂原生产品（如阿里QoderWork、字节Trae、百度DuClaw）、轻量化办公助手（WPS AI、元气Bot）及开源可部署方案（CoPaw、OpenClaw）。重点分析其AI自动化能力、本地运行支持、Office集成度、数据隐私机制及系统兼容性，为非技术用户与开发者提供选型依据。
阿里这波“ai打车”大棋,我看是给程序员挖坑 刚看到哈啰顺风车在2026年4月7号高调宣布上线mcp服务,全网都在吹嘘“ai直接叫车”有多科幻。说实话,我看了一眼copaw的配置文档,差点没笑出声。 大家都在关注ai有了“手脚”,却没人敢说真话:这哪是普惠科技,分明是给广大“手残党”程序员准备的996刑具。 我始终认为,这种所谓的“一键mcp”,就是个巨大的谎言。 为了验证我的判断,我特意去扒了copaw最新的v1.0.1版本日志。结果呢?官方说得天花乱坠,什么“视频分析”、“qq通道打通”,到了实操层面,全是坑。 你要用哈啰打车?行啊,先给我手写一段json配置文件。 这就是最讽刺的地方。哈啰把复杂的供需匹配封装好了,阿里把前端界面做得漂漂亮亮,唯独中间那个mcp协议的配置环节,留给了用户——也就是我们这些倒霉的程序员。 我在测试时发现,只要你的文件路径多了一个斜杠,或者端口号写错一位,copaw直接给你表演“沉默是金”。没有报错,没有提示,就那么干瞪着你。更别说它那个著名的“上下文失忆症”,一旦你中途打断它,后面它就彻底胡言乱语。 这就好比车企造了辆自动驾驶汽车,结果上车前非要你先
1. 项目背景与核心价值 国产OpenClaw(又名CoPaw)是一款基于开源架构的本地化机器学习工具包,专为中小规模数据处理和模型训练场景设计。我在实际部署过程中发现,相比主流的TensorFlow或PyTorch,这套工具在中文NLP任务和轻量化视觉识别场景中展现出独特的优势——特别是其内置的预训练模型对中文文本的语义理解准确率比同类开源工具高出12-15%。 这个工具最吸引我的三个特性: 硬件兼容性强:支持从消费级显卡到国产计算卡的多种硬件环境 隐私保护完善:所有数据处理和模型训练均可完全离线进行 资源占用优化:在16GB内存的普通工作站上就能完成亿级参数的模型微调 2. 环境准备与依赖安装 2.1 硬件配置建议 根据实测经验,推荐以下两种典型配置方案: 配置类型 CPU 内存显卡存储适用场景 基础版 i5-12400 32GB RTX 3060 (8GB) 512GB SSD 文本分类/轻量CV 进阶版 i7-13700K 64GB RTX 4090 (24GB) 1TB NVMe 大语言模型微调 特别注意:使用国产计算卡时,需要提前在BIOS中禁用Secure Boot功能
以Qwen3.5为代表的开源模型提供了基础能力,CoPaw等框架实现任务编排,而CursorCloud Agents则直接面向终端用户。
阿里巴巴通义实验室推出copaw1.0新版本,提供定制小模型+安全机制+多智能体+记忆管理四大能力。新版本提供多种安装方式,其中桌面应用版“下载即用”,降低了使用门槛。这体现了大模型正在向更易用、更安全、更个性化的方向发展。阿里通义实验室:copaw1.0新版本发布
最近国产 AI Agent 圈子彻底卷起来了。腾讯 QClaw、阿里 CoPaw、字节 ArkClaw、智谱 AutoClaw 接连上线，个个喊着平替 OpenClaw。作为深度用户，从实际体验出发分析国产 Agent 到底行不行。
2026-04-20 阿里通义实验室推出语音识别大模型Fun-ASR1.5 覆盖30种语言 2026-04-16 被投资企业:通义云启(杭州)信息技术有限公司 投资比例:50.00% 2026-04-08 阿里巴巴新设集团技术委员会,升级通义大模型事业部,加速AI建设 2026-03-31 阿里巴巴(09988)CoPaw 1.0正式发布 支持本地化模型部署与多智能体协同 2026-03-05 阿里否认大模型核心团队集体离职:团队稳定,服务正常,未设置商业化KPI 2026-03-03 授权发明专利,模型训练方法、文本生成方法 2026-03-02 阿里巴巴AI品牌统一为“千问” 2026-01-30 授权发明专利,任务处理模型评测方法、角色扮演模型评测方法及任务处理方法 开庭时间:2025-12-17 新
像hncloud的HK 1C1G 2M198元/年、续费同价的活动,反而更适合长期持有。 部署AI助理的门槛比你想象的低得多: 准备项说明一台服务器1核2G就够用(个人测试完全OK)一个API Key去DeepSeek、通义千问、智谱AI等平台免费申请,新用户通常送大量TokenDocker环境一条命令搞定安装(下面会教) 不需要GPU、不需要域名、不需要写代码。 Step 1:安装Docker SSH登录服务器,执行一键安装命令: bash <(wget -qO- https://xuanyuan.cloud/docker.sh) 安装完成后验证一下: docker -v # 看到版本号就说明成功了 这个脚本会自动配置国内镜像加速,拉取镜像不会卡顿。 Step 2:拉取CoPaw镜像 CoPaw是目前非常火的AI个人助理开源项目,支持多端接入、记忆功能和Skills扩展。执行: docker pull docker.xuanyuan.run/agentscope/copaw:v0.0.4 💡小提示:不要用latest标签,固定版本号更稳定、可复现。 Step 3:启动容器 dock