qwenpaw

QwenPaw는 사용자 자신의 머신 또는 클라우드에 설치 및 실행하도록 설계된 오픈소스 개인 AI 어시스턴트입니다. PyPI, 설치 스크립트, Docker 이미지, 데스크톱 애플리케이션(Tauri, 베타)을 통해 배포되며, 알리바바 클라우드 ECS, AgentScope 플랫폼, ModelScope Studio 등을 포함한 여러 클라우드 배포 옵션도 제공됩니다. README에 설명된 핵심 기능: - 메모리: 실시간 작업 컨텍스트, 전체 원본 대화 기록, ReMe로 구동되는 자가 진화 개인 지식 베이스를 결합한 3층 메모리 시스템. 대화와 리소스는 읽고, 편집하고, 검색하고, 연결할 수 있는 마크다운 메모리로 변환됩니다. - 모델 지원: 에이전트 작업에 훈련된 QwenPaw-Flash 2B/4B/9B 모델을 포함한 내장 QwenPaw Local 런타임(llama.cpp)과 Ollama, LM Studio, 그리고 DashScope/Qwen, OpenAI, Anthropic, Google Gemini, DeepSeek, Kimi, OpenRouter 등의 14+ 클라우드 제공업체와의 호환성을 제공합니다. - 보안: 커널 수준 샌드박스, Tool Guard, File Guard, Skill Scanner, 그리고 위험한 명령을 실행 전에 차단하는 접근 정책. - 멀티 에이전트: 자체 메모리와 기술을 가진 독립적인 에이전트, 런타임 서브-에이전트, 그리고 시스템 간 오케스트레이션을 위한 에이전트 통신 프로토콜(ACP). - 워크스페이스: 프로젝트 및 에이전트 파일 전반에 걸친 통합 파일 탐색, 미리보기, 편집, diff, 업로드 및 다운로드. - 확장성: 일정, 문서, 브라우저, 뉴스 등을 위한 스킬; 마켓플레이스가 있는 플러그인 아키텍처; 외부 도구와의 MCP 통합. - 채널: 하나의 인스턴스에서 DingTalk, Lark, WeChat, Discord, Telegram, iMessage, QQ를 지원하며, 웹 콘솔, 전체 화면 터미널 UI(TUI), 데스크톱 앱도 제공됩니다. - 프라이버시: 로컬 배포 시 사용자 머신에 데이터가 남아 있으며, 제3자 호스팅 또는 데이터 업로드가 없습니다. 일반적인 사용 사례로는 자동화 및 예약 작업(뉴스 다이제스트, 보고서 생성, 멀티채널 방송), 코드 읽기/편집/리뷰/테스트, PDF, Word, Excel, PowerPoint 문서 처리, 웹 검색 및 비디오 요약, 멀티채널 작업, 내장 기능, 플러그인, 예약 작업을 결합한 맞춤형 워크플로 등이 포함됩니다. 설치 경로: `pip install qwenpaw` (Python >= 3.11, < 3.14)를 실행한 후 `qwenpaw init --defaults` 및 `qwenpaw app` 명령을 사용합니다. macOS/Linux 및 Windows용 원라인 설치 스크립트, Docker Hub와 알리바바 클라우드 ACR에 있는 Docker 이미지(데이터, 시크릿, 백업을 위한 볼륨 포함), 그리고 Windows 10+ 및 macOS 14+용 데스크톱 베타도 제공됩니다. 콘솔은 기본적으로 http://127.0.0.1:8088/에서 실행됩니다. 클라우드 LLM API는 API 키가 필요하지만, 로컬 모델은 필요하지 않습니다. 이 프로젝트는 Apache 2.0 라이선스로 배포되며 AgentScope에서 개발되었습니다. README에는 버전 2.0.0부터 2.2.0까지의 릴리스 노트도 문서되어 있으며, Agent OS 아키텍처, Loop Engineering, Scroll Context, ReMe v0.4, 번들된 TUI, 자체 호스팅 멀티유저 허브 및 기타 기능이 포함됩니다.