qwenpaw

QwenPaw é um assistente de IA pessoal de código aberto, projetado para ser instalado e executado na sua própria máquina ou na nuvem. É distribuído via PyPI, um script de instalação, imagens Docker, um aplicativo desktop (Tauri, beta) e várias opções de implantação em nuvem, incluindo Alibaba Cloud ECS, a plataforma AgentScope e o ModelScope Studio. Capacidades principais descritas no README: - Memória: sistema de memória em três camadas combinando contexto de trabalho ativo, histórico completo de conversações e uma base de conhecimento pessoal em auto-evolução, impulsionada pelo ReMe. Conversas e recursos são convertidos em memória legível, editável, pesquisável e com links em Markdown. - Suporte a modelos: runtime local integrado do QwenPaw (llama.cpp) com modelos QwenPaw-Flash 2B/4B/9B treinados para tarefas de agente, além de compatibilidade com Ollama, LM Studio e mais de 14 provedores de nuvem como DashScope/Qwen, OpenAI, Anthropic, Google Gemini, DeepSeek, Kimi e OpenRouter. - Segurança: sandbox em nível de kernel, Tool Guard, File Guard, Skill Scanner e política de acesso que bloqueiam comandos perigosos antes da execução. - Multi-agente: agentes independentes com sua própria memória e habilidades, sub-agentes em tempo de execução e um Protocolo de Comunicação de Agentes (ACP) para orquestração entre sistemas. - Workspace: navegação unificada de arquivos, visualização, edição, diffs, upload e download entre arquivos do projeto e dos agentes. - Extensibilidade: Skills para agendamento, documentos, navegador, notícias e mais; arquitetura de plugins com marketplace; e integração MCP para ferramentas externas. - Canais: DingTalk, Lark, WeChat, Discord, Telegram, iMessage e QQ a partir de uma única instância, além de Console web, interface TUI de tela cheia e aplicativo desktop. - Privacidade: a implantação local mantém os dados na máquina do usuário, sem hospedagem por terceiros ou upload de dados. Usos típicos listados incluem automação e tarefas agendadas (resumos de notícias, geração de relatórios, transmissão multi-canal), leitura/edição/revisão/teste de código, processamento de documentos para PDF, Word, Excel e PowerPoint, pesquisa na web e resumo de vídeos, operações multi-canal e fluxos de trabalho personalizados combinando capacidades integradas, plugins e tarefas agendadas. Caminhos de instalação: `pip install qwenpaw` (Python >= 3.11, < 3.14) seguido por `qwenpaw init --defaults` e `qwenpaw app`; scripts de instalação em uma linha para macOS/Linux e Windows; imagens Docker no Docker Hub e Alibaba Cloud ACR com volumes para dados, segredos e backups; e um beta desktop para Windows 10+ e macOS 14+. O Console roda em http://127.0.0.1:8088/ por padrão. APIs de LLM na nuvem exigem uma chave de API, enquanto os modelos locais não exigem. O projeto é licenciado sob Apache 2.0 e é desenvolvido pela AgentScope. O README também documenta notas de lançamento das versões 2.0.0 a 2.2.0, cobrindo a arquitetura de Agent OS, Loop Engineering, Scroll Context, ReMe v0.4, um TUI embutido, um Hub multiusuário auto-hospedado e outros recursos.