北京
3 月 31 日，阿里通义实验室今日宣布 CoPaw 1.0 版本正式发布。此次更新重点围绕定制小模型、安全机制、多智能体协同以及记忆管理四大方面进行能力升级。CoPaw 基于 AgentScope 生态构建，其架构依赖框架层、记忆层与模型层三层核心支撑。
新版本全面支持本地化部署，用户可在 Mac、Windows 或 Linux 系统的个人电脑上一键安装并运行。
为优化本地任务，团队同步发布了专为 CoPaw 场景定制的 CoPaw-Flash 系列小模型。该系列提供多种尺寸与量化版本，可根据设备性能自动推荐。本地运行模式旨在降低云端推理成本，并确保用户数据不离开设备。
在安全方面，CoPaw 1.0 采用了分层防御架构，主要包括运行时检测工具调用的“工具守卫”、对敏感文件路径进行访问控制的“文件防护”，以及在技能安装前进行风险扫描的“技能扫描器”。
该版本增强了多智能体协作能力。用户可在同一实例中创建多个彼此隔离的智能体工作区，分别处理不同任务或身份场景。这些智能体能够并行运行、独立配置，并支持相互间的异步通信与协作，以共同处理复杂工作流。
记忆管理功能由 ReMe 机制驱动，采用分层策略管理上下文信息与长期记忆。系统会在对话中动态整理与压缩历史内容，并融合向量检索与全文检索技术来调用沉淀的记忆，旨在平衡对话连贯性与处理效率。
CoPaw 1.0 扩展了可接入的频道数量，并优化了交互体验，例如允许用户过滤消息以保持界面简洁，以及提供更细粒度的上下文配置选项。同时，控制台提供了 Token 用量可视化功能，便于用户复盘资源消耗。
通义团队还提供了包括桌面应用版在内的多种安装方式。此外，面向企业协作场景的项目 HiClaw 已加入 AgentScope 生态，未来将与 CoPaw 进行联合优化。
本文源自：IT之家
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