Repolode
agentscope-ai

agentscope-ai/QwenPaw

Персональный AI-ассистент для самостоятельного развёртывания на компьютере или в облаке с подключением к DingTalk, Lark, Discord, Telegram и другим чатам.

Звёзды
35,935
Форки
3,200
Открытые issues
1,124
Последний коммит
1 час назад

Что это?

QwenPaw — персональный AI-ассистент, который можно развернуть самостоятельно на своём компьютере или облачном сервере. Он хранит рабочую память, полную историю диалогов и личную базу знаний на Markdown, а также позволяет планировать повторяющиеся задачи, например рассылку дайджестов новостей или создание отчётов.

Ассистент может работать с полностью локальными моделями через встроенный runtime на базе llama.cpp, Ollama или LM Studio либо обращаться к более чем 14 облачным провайдерам моделей по API-ключу. Возможности расширяются с помощью Skills — системы плагинов с маркетплейсом — и интеграции с инструментами MCP. Можно создавать несколько независимых агентов с отдельными памятью и навыками.

Получить доступ к ассистенту можно через веб-консоль, терминальный интерфейс, десктопное приложение и каналы, включая DingTalk, Lark, WeChat, Discord, Telegram, iMessage и QQ. Встроенные средства защиты включают sandbox для shell-команд, проверку вызовов инструментов, ограничения доступа к файлам и сканер навыков.

Ключевые возможности

  • 01Трёхслойная память с доступной для поиска и редактирования базой знаний на Markdown
  • 02Локальные модели через встроенный runtime, Ollama или LM Studio, а также более 14 облачных провайдеров
  • 03Запланированные задачи и регулярные дайджесты
  • 04Несколько агентов с независимыми памятью и навыками
  • 05Подключение к DingTalk, Lark, WeChat, Discord, Telegram и другим сервисам
  • 06Sandbox, проверка инструментов и ограничение доступа к файлам для более безопасного выполнения

Сценарии использования

  • Запуск приватного AI-ассистента на своём компьютере без передачи данных сторонним хостингам
  • Отправка запланированных дайджестов новостей или отчётов в DingTalk, Lark или Discord
  • Чтение, редактирование и преобразование документов и кода проекта в одном рабочем пространстве
  • Управление несколькими специализированными агентами для разных задач

Темы

Частые вопросы

Что такое QwenPaw?
Персональный AI-ассистент для самостоятельного развёртывания на компьютере или в облаке с подключением к DingTalk, Lark, Discord, Telegram и другим чатам. QwenPaw — персональный AI-ассистент, который можно развернуть самостоятельно на своём компьютере или облачном сервере. Он хранит рабочую память, полную историю диалогов и личную базу знаний на Markdown, а также позволяет планировать повторяющиеся задачи, например рассылку дайджестов новостей или создание отчётов.
QwenPaw можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
QwenPaw распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
QwenPaw всё ещё поддерживается?
Активно поддерживается. Последний коммит в QwenPaw — 22 окт. 2026 г..
Для чего можно использовать QwenPaw?
Запуск приватного AI-ассистента на своём компьютере без передачи данных сторонним хостингам Отправка запланированных дайджестов новостей или отчётов в DingTalk, Lark или Discord Чтение, редактирование и преобразование документов и кода проекта в одном рабочем пространстве Управление несколькими специализированными агентами для разных задач
Где скачать QwenPaw?
Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/agentscope-ai/QwenPaw

Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.

Похожие проекты

Платформа AI-ассистентов на Java/Spring Boot для собственного хостинга: рабочие пространства для нескольких пользователей, переключение между LLM-провайдерами, LLM Wiki, MCP и Skills, интеграции с мессенджерами.

1,2 тыс.351JavaApache-2.0Обновлён 2 часа назад

Платформа с открытым исходным кодом для мультиагентных систем: у каждого AI-агента есть собственное облачное пространство с файловой системой, рабочим столом, браузером, сетью и долговременной памятью.

2,7 тыс.258GoAGPL-3.0Обновлён 4 часа назад