本地部署国产openclaw(CoPaw)

CoPaw

简介

CoPaw 的全称是 Co Personal Agent Workstation,可以理解为“协同个人智能体工作站”。它是一个开源的桌面端AI助手框架,你可以把它看作一个强大的“AI助理底座”

github地址:CoPaw

他的技能

  • 文档处理:Word (.docx)、PDF、PPT (.pptx)、Excel (.xlsx)
  • 邮件管理:通过 himalaya 处理 IMAP/SMTP 邮件
  • 浏览器操作:可以打开网页、截图、点击、填写表单等
  • 定时任务:创建和管理 cron 任务
  • 新闻查询:从指定新闻网站获取最新资讯
  • 文件读取:读取各种文本文件
  • 全域触达:— 钉钉、飞书、QQ、Discord、iMessage 等频道,一个 CoPaw 按需连接

本地部署

首先我们需要安装一个 python 3.10 以上的版本,有的同学可以跳过这一步

安装 python 3.13.3

我们打开python官网,找到 windows 下载地址(就是下面这个地址)

Python Releases for Windows | Python.org

在这里插入图片描述

找到我们想下载的版本:

在这里插入图片描述

这些链接提供了不同类型的 Python 安装文件,适用于不同类型的 Windows 系统和使用情景:

  • Download Windows installer (64-bit):64 位 Windows 系统的安装程序。

  • Download Windows installer (ARM64):适用于 ARM64 架构的 Windows 设备的安装程序。

  • Download Windows embeddable package (64-bit):64 位 Windows 系统的嵌入式包,可用于嵌入到应用程序中。

  • Download Windows embeddable package (32-bit):32 位 Windows 系统的嵌入式包,同样可用于嵌入到应用程序中。

  • Download Windows embeddable package (ARM64):适用于 ARM64 架构的 Windows 设备的嵌入式包。

  • Download Windows installer (32-bit):32 位 Windows 系统的安装程序。

安装python:

在这里插入图片描述

点击 “Customize installation” 进行自定义安装

记得勾选 Add Python 3.6 to PATH

在这里插入图片描述

全选

在这里插入图片描述

选择文件夹(ps:不要在意下面图片的版本信息,因为之前截图截错了,我再另一台机器上安装的3.13.12版本,流程是一样的)

在这里插入图片描述

安装完成,关闭就行

在这里插入图片描述

安装CoPaw

win+R打开cmd框

在这里插入图片描述

三步走
pip install copaw
# 有同学反应下载缓慢的问题,那是pip的镜像源没有配置好
# 可以直接执行下面这条命令替换pip install copaw
# pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple copaw
copaw init --defaults
copaw app
下载CoPaw:pip install copaw

在这里插入图片描述

初始化:copaw init --default (选择 yes 后回车)

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启动CoPaw:copaw app

用浏览器打开http://127.0.0.1:8088即可

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启动成功

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设置模型(DashScope)

在这里插入图片描述

去阿里云百炼获取apiKey

大模型服务平台百炼控制台

登录后,打开免费额度(我这里全部打开了,应该按照你自己的需求打开即可)

在这里插入图片描述

去秘钥管理,创建一个API Key

在这里插入图片描述

去CoPaw设置API Key

在这里插入图片描述

设置API Key

在这里插入图片描述

添加你想用的模型(deepseek-v3.1)

在这里插入图片描述

选择模型后点击保存

在这里插入图片描述

我们就可以使用了

使用测试

我们让他去搜一下新闻,并整理成word给我吗

你去搜索美国跟伊朗的最新的十份新闻,根据新闻整理十份故事,故事要精彩,并以第三人称视角进行讲解,话术要严谨,要当故事讲,故事前后要有关联性,并且有几个关键性的标题,并把这个十个故事生成十个word,word文件名是新闻名,放到桌面的文件夹里面,文件夹叫:新闻

在这里插入图片描述

效果

可以看见他确实给我们生成了十份新闻数据
在这里插入图片描述

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