qwenpaw

QwenPaw est un assistant IA personnel open source conçu pour être installé et exécuté sur votre propre machine ou dans le cloud. Il est distribué via PyPI, un script d'installation, des images Docker, une application desktop (Tauri, bêta) et plusieurs options de déploiement cloud incluant Alibaba Cloud ECS, la plateforme AgentScope et ModelScope Studio. Capacités principales décrites dans le README : - Mémoire : un système de mémoire à trois couches combinant un contexte de travail en direct, un historique complet de conversation et une base de connaissances personnelle auto-évolutive alimentée par ReMe. Les conversations et ressources sont transformées en mémoire Markdown lisible, éditable, consultable, liée. - Support de modèles : runtime QwenPaw Local intégré (llama.cpp) avec les modèles QwenPaw-Flash 2B/4B/9B entraînés pour les tâches d'agent, plus compatibilité avec Ollama, LM Studio et plus de 14 fournisseurs cloud tels que DashScope/Qwen, OpenAI, Anthropic, Google Gemini, DeepSeek, Kimi et OpenRouter. - Sécurité : sandbox au niveau du noyau, Tool Guard, File Guard, Skill Scanner et politique d'accès qui bloquent les commandes dangereuses avant exécution. - Multi-agent : agents indépendants avec leur propre mémoire et compétences, sous-agents d'exécution, et un protocole de communication entre agents (ACP) pour l'orchestration inter-systèmes. - Espace de travail : navigation unifiée des fichiers, prévisualisation, édition, diffs, téléversement et téléchargement pour les fichiers de projet et d'agent. - Extensibilité : Skills pour la planification, les documents, le navigateur, les nouvelles et plus ; une architecture de plugins avec marketplace ; et intégration MCP pour les outils externes. - Canaux : DingTalk, Lark, WeChat, Discord, Telegram, iMessage et QQ depuis une seule instance, ainsi qu'une console Web, une interface TUI terminal plein écran et une application desktop. - Confidentialité : le déploiement local maintient les données sur la machine de l'utilisateur sans hébergement tiers ni téléversement de données. Utilisations typiques énumérées incluent l'automatisation et les tâches planifiées (résumés d'actualités, génération de rapports, diffusion multi-canal), la lecture/édition/revue/test de code, le traitement de documents pour PDF, Word, Excel et PowerPoint, la recherche web et la synthèse vidéo, les opérations multi-canaux et les workflows personnalisés combinant capacités intégrées, plugins et tâches planifiées. Chemins d'installation : `pip install qwenpaw` (Python >= 3.11, < 3.14) suivi de `qwenpaw init --defaults` et `qwenpaw app` ; scripts d'installation en une ligne pour macOS/Linux et Windows ; images Docker sur Docker Hub et Alibaba Cloud ACR avec volumes pour les données, secrets et sauvegardes ; et une application desktop bêta pour Windows 10+ et macOS 14+. La console s'exécute à l'adresse http://127.0.0.1:8088/ par défaut. Les API LLM cloud nécessitent une clé API, tandis que les modèles locaux non. Le projet est sous licence Apache 2.0 et développé par AgentScope. Le README documente également les notes de version pour les versions 2.0.0 à 2.2.0, couvrant l'architecture Agent OS, Loop Engineering, Scroll Context, ReMe v0.4, un TUI intégré, un Hub multi-utilisateurs auto-hébergé et d'autres fonctionnalités.