CoPaw 1.0 リリース：カスタマイズ小型モデル、セキュリティ機構、マルチエージェントの全面的な進化

CoPaw 1.0 のリリース：カスタム小モデル、セキュリティ機構、マルチエージェントの包括的進化

2026 年 3 月 31 日 17:35 浙江にて CoPaw 1.0 を公開したオリジナル記事

ローカル AI アシスタントの包括的アップグレード

先月、AgentScope チームは正式に CoPaw をオープンソース化しました。これはユーザーのローカル環境やクラウド環境へ迅速にデプロイ可能な個人用インテリジェントアシスタントです。CoPaw のオープンソース化以来、コミュニティから多大な注目を集め、多くの貢献が寄せられました。これまでに 900 件以上の PR（プルリクエスト）をマージしています。

本日、私たちは CoPaw 1.0 という新バージョンを発表します。オープンソースコミュニティの 100 名を超える貢献者と共に、CoPaw の能力を以下の 4 つの側面を中心にアップグレードしました：CoPaw に特化した小モデル、セキュリティ機構、マルチエージェントの協調、そしてメモリ管理です。

CoPaw は AgentScope エコシステムに基づいて構築されており、3 つの層からなるコアな基盤に依存しています。

1. フレームワーク層：AgentScope エージェントフレームワークと Runtime（ランタイム）を基盤とし、エージェントの安定したスケジューリングとクロスプラットフォームでのデプロイを保証します。
2. メモリ層：ReMe 機構を深く統合し、文脈認識と長期メモリの協調管理を実現します。
3. モデル層：Trinity-RFT（後訓練）と OpenJudge（評価）によるアライメントを経て最適化されたカスタム小モデルシリーズは、ローカルでの高頻度タスクに特化して設計されています。

「カスタム小モデル」「セキュリティ機構」「マルチエージェント」「メモリ管理」という 4 つの能力が相乗効果を発揮することで、CoPaw は真に制御可能で安定した個人用インテリジェントアシスタントとなっています。

CoPaw 1.0 はローカルモデルのデプロイを完全にサポートしており、ワンクリックで低ハードルなインストールが可能で、インストール直後から即座に使用できます。利用体験、推論コスト、プライバシーセキュリティのバランスを重視するユーザーは、今すぐ CoPaw のために特化して設計された「CoPaw-Flash」シリーズモデルをローカル環境で使用できるようになりました。

より経済的で安全：CoPaw はローカルで動作し、データは端末外へ流出しません

CoPaw 1.0 は Mac、Windows、Linux のローカル環境でのデプロイをサポートしており、一般的なパソコンでも CoPaw-Flash をスムーズに実行できます。クラウドへの依存が不要なため、トークンコストの負担も解消されます。ローカルで動作させることでデータが常に端末内に留まり、機密情報の処理も安心です。個人ユーザーも企業ユーザーも、それぞれのニーズに合わせて利用可能です。

よりネイティブに：CoPaw 特有のシナリオで訓練され、ローカルタスク向けに最適化

CoPaw-Flash は、Trinity-RFT 後学習フレームワーク（https://github.com/agentscope-ai/Trinity-RFT）と OpenJudge エージェントモデル評価フレームワークを基盤に開発された専用小規模モデルです。CoPaw の実際の使用シナリオに基づいてカスタマイズされ、最適化されています。

CoPaw および同様の個人アシスタントシーンにおける頻出タスクに対して能力強化を行い、文書処理、定期タスク、記憶の更新、情報検索などのタスクタイプを重点的にカバーしています。また、これらのタスクに基づいて独自のベンチマーク（benchmark）を構築し、評価を行っています。

主要な大規模言語モデルとの性能比較において、客観的なベンチマーク評価および主観的な体感の両面で、CoPaw-Flash モデルは Qwen3.5-Plus や GPT-5.4 と同等の能力水準を達成しています。

使いやすさ：ワンクリックでローカルモデルをデプロイ、箱を開けてすぐに使用可能

ローカル環境での導入ハードルを下げるため、CoPaw 1.0 は包括的なローカルモデル管理機能を備えています。現在、CoPaw-Flash は 2B、4B、9B の 3 つのサイズを提供しており、各サイズには全量版、Q8 量化版、Q4 量化版の 3 バージョンがあります。これにより、ユーザーは自身のデバイス構成に合わせて柔軟にモデルを選択できます。複雑な環境設定は不要で、CoPaw がデバイスの仕様に基づいて最適な小規模モデルを自動的に推奨します。ユーザーはコンソール上でモデルのダウンロード、有効化、切り替えを完了し、ローカルエージェントの能力をすぐに活用できます。

近日公開：エッジとクラウドのコラボレーション、軽量タスクはローカルで実行、複雑な推論はクラウドで連携

CoPaw-Flash は、使いやすさ・信頼性・安全性を実現するために CoPaw が一歩踏み出した成果です。今後は、さらに賢いエッジとクラウドのモデル協調ソリューションをリリースする予定です。スマート化による向上を楽しみつつ、コストとセキュリティも両立させます。機密性の高い、頻繁に発生する、軽量なタスクはローカルの小規模モデルが引き受け、長いコンテキスト（文脈）や複雑な計画・推論のステップはクラウドの大規模モデルが担当します。これにより、異なるワークフローノードをより適切なモデルに任せることが可能になります。また、複雑なタスクにおいては、より効果的なマルチエージェントと大小モデルの協調連携を実現します。

個人用アシスタントにはファイル操作やツール呼び出しの機能がありますが、セキュリティリスクは異なるレベルに存在する可能性があります。CoPaw 1.0 は階層型防御アーキテクチャを採用し、セキュリティ機能を3つの防衛ラインに分解しています。

🔷 ツールガード（Tool Guard） — ランタイム防御層：エージェントがツールを呼び出す前に、コマンドインジェクション、権限昇格、リバースシェルなどの危険パターンをリアルタイムで検出し、発見され次第即座にブロックします。リスクの高い操作（rm -rf や sudo による権限昇格など）では二次確認を要求し、誤作動や悪意ある誘導を防ぎます。防御ポリシーは完全に設定可能で、ユーザーは使用シーンに応じてカスタムルールとブロックレベルを設定できます。

🔷 ファイルガード（File Guard） — アクセス制御層：敏感なパス（例：~/.ssh/、.env、/etc/passwd）やリスクの高い操作を保護します。ツールガードのスイッチ状態に関わらずファイルガードは常に有効で、自動的にパスを正規化し、ディレクトリを再帰的に保護することで、エージェントがアクセス可能なファイル範囲を効果的に縮小し、誤削除、誤読、パス穿越（パストラバーサル）のリスクを低減します。

🔷 スキルスキャナ（Skill Scanner） — 准入監査層：スキルのインストール時または有効化時に自動的にスキャンを実行し、コマンドインジェクション、データ漏洩、ハードコードされたキーなど9つの主要なリスクパターンを検出します。ブロック/警告/無効化の3つのモードを提供します。すべてのスキャン結果は確認・監査可能であり、CoPaw はオープンな共同作業シーンにおいて Skills による機能拡張を実現しつつ、セキュリティ境界を確実に維持できます。

チャンネルの接続数増加やタスクの複雑化に伴い、CoPaw 1.0 では同一インスタンス内で複数の独立したエージェントワークスペースを実行できるようになりました。各ワークスペースは独自の設定、記憶、スキルを有しており、異なるチャンネルに対して個別にレスポンスすることも可能であり、また連携して複雑なタスクを完了させることもできます。具体的な機能は以下の通りです。

ワークスペースの分離：同一インスタンス内では複数の互いに隔離されたエージェントを実行でき、それぞれが独立した設定、記憶、スキル、会話履歴を持ちます。例えば、業務用と私生活用のアイデンティティに対応するエージェントを相互に隔離し、情報が混在しないようにすることができます。

並列起動と分離：アプリケーション起動時には、有効化されているすべてのエージェントワークスペースが並列ロードされます。各エージェントは異なるタスクを並行して処理でき、ロック機構によって並列実行の安全性とワークスペースの完全な分離を保証します。

ゼロダウンタイムでの再読み込み：単一のエージェント設定に対してホットリロード（熱い再読み込み）をサポートしています。同一プロセス内で新しいインスタンスが準備され次第、原子操作で切り替えが行われ、古いインスタンスは現在のタスク完了後に自動的に終了するため、進行中の会話が中断されることはありません。

非同期協働：エージェント間の明示的な通信とバックグラウンドでの協働をサポートします。複雑なタスクは複数の役割分担によって処理され、メインエージェントがまずタスクを提出し、その後で結果を確認することができます。

これらの機能は単一のコンソール内でオーケストレーション（編成）と分離が行われるため、シナリオに応じて分身を設定したり、システムレベルで協働モードを拡張したりすることが容易になります。

「

具体例として、ある一つの要求が『GitHub 関連のオープンソースプロジェクトの状態を継続的に監視する』『新しい issue や PR が相互に関連しているかを分析する』『issue に対して可能な解決策を提示する』という複数の要素を含む場合、複数のエージェントが並列して協働することができます。エージェント A は対象リポジトリの動向を継続的に監視し、イベントの要約を出力します。エージェント B は新しい issue と PR の関連性を分析し、その信頼度を提示します。エージェント C は過去の事例やリポジトリドキュメント、ディスカッション内容を踏まえて、issue に対する解決策のアイデアを生成します。そしてエージェント D が各側の結果を集約し、高リスクの問題を検知した場合にはアラートを発令したり、人間の確認を求めたりします。

」

協働メカニズムにおいては、CoPaw はマルチエージェント協働のための CLI コマンドを提供しており、組み込みのマルチエージェント協働スキル（Skills）も用意されています。これらの機能に基づき、メインエージェントは複数のエージェントをより柔軟にオーケストレーションして複雑なタスクを処理することができます。これを基盤として、CoPaw 1.0 ではさらに以下の2つの最適化が実施されました。

• 協働用エージェントはデフォルトで新しいセッションを採用し、そのコンテキスト（文脈）がメインエージェントに汚染されることはありません。
• 複雑なタスクでは非同期協働をサポートしており、メインエージェントがタスクを提出した後も他のリクエストの処理を継続できます。

パーソナルアシスタントは、長期間にわたるセッションにおいて一貫性を保つ必要があります。数日を超えたり、異なるタスクを跨いだりした後も、関連情報やユーザーの嗜好を正確に呼び出すことが求められます。CoPaw 1.0 の記憶機能は引き続き ReMe（https://github.com/agentscope-ai/ReMe）によって駆動され、コンテキスト管理と記憶ストレージを実現しています。

コンテキスト管理

階層管理メカニズムを採用し、メモリ内には現在の対話に必要な重要情報と直近のインタラクション内容を保持しつつ、過去の対話履歴、段階的な要約、およびツール結果は永続化ストレージに保存します。推論実行前に CoPaw はコンテキストを動的に整理し、直近で強く関連する情報を優先的に保持するとともに、より初期の情報は構造化された要約として圧縮し、必要に応じてインデックスを通じて元のコンテンツへ遡及します。ツール結果も時間軸に沿って階層的に圧縮することで、対話が進むにつれて自動的に過去のツール結果を薄化处理し、対話の一貫性、情報の完全性、そして処理効率の間に最適なバランスを実現しています。

パーソナライズされた記憶

構造化要約と長期記憶ファイルの組み合わせを通じて、ユーザーの嗜好、タスク経験、および重要な知識を継続的に蓄積します。検索時にはベクトル検索と全文検索能力を融合させ、類似コンテンツの召回と正確な情報位置特定を両立させます。マルチエージェント環境下では、異なる役割の記憶は相互に隔離され、タスク間の干渉を減らし結果の安定性を向上させます。今後はより細粒度な記憶権限制御と、エージェント間での記憶融合メカニズムを提供する予定で、協働シナリオにおける安全かつ効率的な記憶共有をサポートします。

Spark-Design（https://github.com/agentscope-ai/agentscope-spark-design）に基づき、CoPaw 1.0 はインタラクション体験を体系的に刷新し、「対応範囲の拡大」「表示の簡潔化」「設定の細分化」「振り返りの透明性」の 4 つの側面を重点的に強化しました。

🔷 対応範囲の拡大：チャネル機能は引き続き拡張され、現在 10 以上のチャネルをサポートしており、ユーザーの仕事や生活ニーズに応じて自由に接続可能です。

🔷 表示の簡潔化：メッセージフィルタリングはチャネルごとに個別に設定可能で、ツール呼び出しや中間出力をフィルタリングするほか、モデルの思考や推論プロセスも非表示にできます。チャットインターフェースには最終的な回答のみが表示されるため画面がすっきりし、グループチャットでも過程情報が溢れることを防ぎます。

🔷 設定の細分化：コンテキストと実行設定は、コントロールパネルのワークスペースで微調整が可能です。主要な Markdown ファイル（SOUL.md、AGENTS.md など）については、対話コンテキストに含めるかどうかを項目ごとにチェックでき、ドラッグ＆ドロップによるソートもサポートしています。これにより、どの情報を先にモデルに入力するかを決定できます。実行側では、コンテキストの最大入力長さ、記憶圧縮のトリガー割合と閾値、直近のコンテキスト保持比率、超長ツール結果の圧縮機能の有効化などのパラメータを調整可能です。また、ユーザーが「すぐに使える状態」と「詳細なチューニング」の間で柔軟に切り替えられるよう、推奨デフォルト設定も提供しています。

🔷 振り返りの透明性：トークン使用量の可視化機能も同時に整備されました。モデルを使用する際、CoPaw は各モデル呼び出しごとに自動的に入力と出力のトークン数および呼び出し回数を記録し、コントロールパネルにトークン消費ページを設けて集中的な確認と振り返りを可能にしています。

クイックスタートガイド

CoPaw 1.0 の新バージョンでは、6 つの公式インストール方法を提供しています。その中で新しく登場したデスクトップアプリ版は、Python の事前インストールや環境変数の設定が不要な「ダウンロードしてすぐに使用可能」を実現しました。その他のインストール方法には、一行スクリプトによるインストール、pip によるインストール、Docker によるインストール、ワンクリックでのクラウドインストール（例：ModelScope 創空間）などがあります。各方式の詳細手順については、クイックスタートドキュメント（https://copaw.agentscope.io/docs/quickstart）をご覧ください。

驚きのボーナスコンテンツ：HiClaw x CoPaw

HiClaw プロジェクト (https://github.com/agentscope-ai/HiClaw) は AgentScope エコシステムに参加し、CoPaw と協力してマルチエージェントのインフラストラクチャを構築しています。CoPaw は個人向けのスマートアシスタントですが、HiClaw は直接企業向けに設計されています。Manager-Workers 協調アーキテクチャを採用しており、Manager が複数の Workers を統一的にスケジューリングし、企業内の人間とエージェント、およびエージェント同士の協働シーンに特化しています。HiClaw は CoPaw をエージェントの核としてサポートすることで、長期的・並列的・協働的なタスクの実行能力をさらに向上させます。今後は HiClaw と CoPaw が深く連携して最適化を進め、企業ユーザーによりスマートで安全かつ規範的で使いやすい体験を提供していきます。

結びに

CoPaw

CoPaw のオープンソース化以来、コミュニティから多くの注目を集め、貢献も寄せられています。これまでに 900 を超える PR（プルリクエスト）をマージし、100 名以上のオープンソースコミュニティからの貢献者 (https://copaw.agentscope.io/#contributor) が参加してくれました。CoPaw の成長は皆様のサポートあってこそです。Issue や PR を提出してくれたすべてのコミュニティ貢献者に感謝いたします。皆様からの一つひとつの提案と一行ずつのコードが、CoPaw をより良いものに変えています。オープンソースは皆様のおかげで意義深いものです！今後、CoPaw はオープンソースおよびオープン・デベロップメント（open-development）の理念を堅持し続けますので、GitHub でのスター登録、フォーク、Issue の提出、PR の投稿をぜひご検討ください。

🔷 GitHub：https://github.com/agentscope-ai/CoPaw

🔷 公式サイトとドキュメント：https://copaw.agentscope.io/

🔷 AgentScope：https://github.com/agentscope-ai

🔷 CoPaw-Flash シリーズモデル：

https://www.modelscope.cn/organization/AgentScope

https://huggingface.co/agentscope-ai

🔷 釘群（DingTalk）グループチャット：101610061442

🐾 あなたの声を待っています

CoPaw の成長は、すべての開発者からのフィードバックに支えられています。デプロイ時のトラブルや新機能への提案、あるいはより期待するユースケースなど、コメント欄でぜひお聞かせください。皆様からの一つひとつのフィードバックが、次のバージョンの開発ロードマップに反映される可能性があります。🎁 厳選されたコメントには、通義ラボ（Tongyi Lab）カスタムコーヒーカップをプレゼントします。

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