阿里宣布开源桌面 Agent 工具 CoPaw（Co Personal Agent Workstation），一款可本地可云端部署的个人 AI 助理。连接钉钉、飞书、QQ、Discord、iMessage 等聊天软件，支持定时任务与主动心跳，通过 Skills 机制实现能力的无限扩展。几条命令即可本地跑通。
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公告称，此次开源版本升级的核心逻辑是：降低门槛，打开上限。降低门槛，让本地部署更轻量、配置更简单；打开上限，让开发者和用户可以基于开源版本自由扩展，接入自己的模型、编写自己的Skill、对接自己的渠道。
全面升级了模型管理能力：
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自定义模型供应商：不再限于内置供应商，你可以自由增加和删除自己的模型提供方。无论是私有部署的大模型服务，还是新兴的模型 API，都可以灵活接入。
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模型增删管理：对内置供应商的模型列表也支持自定义增删，适配你实际使用的模型版本。
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Ollama 全面支持：新增 Ollama Provider，实现后端模型自动同步、控制台卡片展示与增删管理。如果你正在用 Ollama 跑本地模型，现在可以无缝衔接 CoPaw，真正实现全链路本地化——数据不出你的电脑。
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llama.cpp 与 MLX 本地后端：除 Ollama 外，内置 llama.cpp（跨平台）与 MLX（Apple Silicon）两种本地推理后端。安装对应依赖（pip install "copaw[llamacpp]" 或 pip install "copaw[mlx]"）后，可通过控制台与 CLI 管理本地模型列表，与云端供应商并列选用。
这意味着，无论你是用云端 API、自建推理服务、Ollama、llama.cpp 还是 MLX（Apple 芯片本地），CoPaw 都能适配。
CoPaw 的长期记忆会学习你的偏好、决策、待办，随着使用、越来越懂你。这次对记忆模块做了两项重要改进：
对于只想在本地轻量使用的用户，不再有「装不上向量库」的困扰。
本次升级幅度最大的部分是对 Agent 的核心架构进行了模块化重构，让「可扩展」更加容易：
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模块化拆分：Prompt、Hooks、Tools、Memory 等核心组件解耦，开发者可以独立替换或扩展任意模块，按需组装自己的 Agent。
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自定义 Skills 与控制台同步：在工作目录下编写的自定义 Skill，会自动与控制台 UI 同步，启用/禁用/编辑一目了然。
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Skills Hub 接入：支持从社区 Skills Hub（如 ClawHub）导入 Skills，一行命令获取社区共享的能力，站在社区的肩膀上。
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ChatModel 扩展接口：提供标准化的模型扩展接口，方便接入新的模型后端。
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运行时 MCP 热插拔：支持在 CoPaw 运行过程中动态新增 MCP（Model Context Protocol）工具，无需重启即可扩展能力边界。
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核心参数暴露：Context Length、ReAct 轮数等关键参数均支持自定义配置，高级用户可以精细调控 Agent 行为。
简单来说：CoPaw 不再只有单一的形态，而是一个可以被你重新定义的专属平台。
以及对频道架构做了系统性的重构：
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协议与类型统一：重新设计了 ChannelAddress、消息内容类型等核心协议，强类型约束让频道开发更规范、更不容易出错。
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消费与队列机制：引入 Manager 队列 + Consumer Loop 的异步消费模式，消息处理更可靠，不会丢消息。
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各渠道标准化：所有渠道统一使用 native → content_parts 的消息转换流程，开发新渠道时只需关注差异部分。
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插件化与 CLI 工具：新增频道注册表（Registry）机制和自定义频道目录，提供 list / install / remove / config 等 CLI 命令，开发者可以像安装插件一样管理频道。
如果你有自己常用的 IM 工具想接入 CoPaw，现在就可以参照文档开发自己的 Channel 插件。
