qwenpaw

QwenPaw es un asistente de IA personal de código abierto diseñado para instalarse y ejecutarse en tu propia máquina o en la nube. Se distribuye a través de PyPI, un script de instalación, imágenes de Docker, una aplicación de escritorio (Tauri, beta) y varias opciones de implementación en la nube, que incluyen Alibaba Cloud ECS, la plataforma AgentScope y ModelScope Studio. Capacidades principales descritas en el README: - Memoria: un sistema de memoria de tres capas que combina contexto de trabajo en vivo, historial completo de conversaciones verbatim y una base de conocimiento personal en evolución impulsada por ReMe. Las conversaciones y recursos se transforman en memorias legibles, editables, buscables y vinculadas en formato Markdown. - Soporte de modelos: entorno local integrado de QwenPaw (llama.cpp) con modelos QwenPaw-Flash 2B/4B/9B entrenados para tareas de agente, además de compatibilidad con Ollama, LM Studio y más de 14 proveedores en la nube como DashScope/Qwen, OpenAI, Anthropic, Google Gemini, DeepSeek, Kimi y OpenRouter. - Seguridad: sandbox a nivel de kernel, Tool Guard, File Guard, Skill Scanner y políticas de acceso que bloquean comandos peligrosos antes de la ejecución. - Multiagente: agentes independientes con su propia memoria y habilidades, subagentes de ejecución y un Protocolo de Comunicación de Agentes (ACP) para orquestación entre sistemas. - Espacio de trabajo: navegación unificada de archivos, vista previa, edición, diff, carga y descarga en archivos de proyecto y de agente. - Extensibilidad: Skills para programación, documentos, navegador, noticias y más; una arquitectura de plugins con un mercado; e integración MCP para herramientas externas. - Canales: DingTalk, Lark, WeChat, Discord, Telegram, iMessage y QQ desde una sola instancia, además de una Consola web, una interfaz de terminal a pantalla completa (TUI) y una aplicación de escritorio. - Privacidad: el despliegue local mantiene los datos en la máquina del usuario sin alojamiento de terceros ni subida de datos. Usos típicos enumerados incluyen automatización y tareas programadas (resúmenes de noticias, generación de informes, transmisión multicanal), lectura/edición/revisión/prueba de código, procesamiento de documentos para PDF, Word, Excel y PowerPoint, búsqueda web y resumen de video, operaciones multicanal y flujos de trabajo personalizados que combinan capacidades integradas, plugins y tareas programadas. Rutas de instalación: `pip install qwenpaw` (Python >= 3.11, < 3.14) seguido de `qwenpaw init --defaults` y `qwenpaw app`; scripts de instalación de una línea para macOS/Linux y Windows; imágenes de Docker en Docker Hub y Alibaba Cloud ACR con volúmenes para datos, secretos y copias de seguridad; y una aplicación de escritorio beta para Windows 10+ y macOS 14+. La Consola se ejecuta en http://127.0.0.1:8088/ por defecto. Las APIs de LLM en la nube requieren una clave API, mientras que los modelos locales no. El proyecto tiene licencia Apache 2.0 y está construido por AgentScope. El README también documenta notas de lanzamiento para las versiones 2.0.0 a 2.2.0, que cubren la arquitectura Agent OS, Loop Engineering, Scroll Context, ReMe v0.4, una TUI integrada, un Hub multiusuario autoalojado y otras características.