CoPawがオープンソース化！あなた専用のスマートパートナーを自由にカスタマイズしよう

CoPaw オープンソース化！あなたの専用インテリジェントパートナーを自由にカスタマイズしよう

AgentScope チーム 2026-02-28 10:46 浙江

あなたの最初の CoPaw を披露しよう～

年前、私たちは『CoPaw 発表：今すぐあなたの専用インテリジェントパートナーをロード』という記事を通じて、ローカルおよびクラウド環境で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ある CoPaw についてご紹介しました。

皆様からの CoPaw に関する利用フィードバックを収集した後、AgentScope チームは CoPaw を使いやすさ、ローカルデプロイ、メモリ管理、拡張性の 4 つの方向に焦点を当てて一新アップグレードしました。本日、私たちは正式に発表します：CoPaw がオープンソース化されました！

コードの公開だけでなく、CoPaw を本当にあなたの手元に届けるものです。あなたは自由にローカルモデルを接続し、独自の Skills（スキル）を作成し、独自のチャネルと連携させることで、あなただけのインテリジェントパートナーとして CoPaw を作り上げることができます。

GitHub：

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

CoPaw 公式サイトおよびドキュメント：

https://copaw.agentscope.io/

ライセンス：Apache 2.0

商用利用無料 / ソースコード監査可能 / カスタマイズ歓迎

CoPaw（Co Personal Agent Workstation）は、ローカルおよびクラウド環境でデプロイ可能な個人用 AI アシスタントです。DingTalk（釘釘）、Feishu（飛書）、QQ、Discord、iMessage などのチャットソフトウェアを接続し、スケジュールタスクとアクティブなハートビート機能をサポートします。また、Skills メカニズムを通じて能力の無限拡張を実現しています。数コマンドでローカル環境でも動作可能です。

以下では、今回のオープンソース版で何がアップグレードされたかについて重点的にご紹介します。

今回のアップグレードの核心となる論理は、参入障壁を下げ、拡張性を高めることです。参入障壁を下げることで、ローカル環境でのデプロイをより軽量に、設定をよりシンプルにし、拡張性を高めることで、開発者やユーザーがオープンソース版に基づいて自由に拡張し、独自のモデルを接続し、独自のスキル（Skill）を作成し、独自のチャネルと連携できるようにします。

以前、CoPaw には主要なクラウドモデルのサポートが組み込まれていましたが、多くのユーザーはローカルモデルや自社構築のモデルサービスを利用したいと考えていました。今回、モデル管理機能を全面的にアップグレードしました。

カスタムモデルプロバイダー：従来の組み込みプロバイダーに限らず、独自のモデル提供元を自由に追加・削除できます。プライベートデプロイされた大規模言語モデル（LLM）サービスや、新興のモデル API であっても、柔軟に接続可能です。

モデルの追加・削除管理：組み込みプロバイダーのモデルリストに対してもカスタムでの追加・削除が可能となり、実際に使用するモデルバージョンに対応できます。

Ollama の完全サポート：新たに Ollama プロバイダーを追加し、バックエンドのモデル自動同期、コンソール上のカード表示、および追加・削除管理を実現しました。Ollama を使用してローカルモデルを実行中の方であれば、CoPaw とシームレスに連携でき、真の意味でのフルスタックローカライゼーション——データがあなたの PC 外に出ない環境——が可能になります。

llama.cpp および MLX ローカルバックエンド：Ollama のほかにも、組み込みで llama.cpp（クロスプラットフォーム）と MLX（Apple Silicon 向け）の 2 つのローカル推論バックエンドをサポートしています。対応する依存関係（pip install "copaw[llamacpp]" または pip install "copaw[mlx]"）をインストールした後、コンソールまたは CLI を通じてローカルモデルリストを管理でき、クラウドプロバイダーと並んで選択可能です。

つまり、クラウド API の利用、自社構築の推論サービス、Ollama、llama.cpp、あるいは MLX（Apple 芯片でのローカル実行）のいずれを使用する場合でも、CoPaw はすべて対応します。

CoPaw の長期記憶は、あなたの嗜好、意思決定、ToDo リストを学習し、使用を重ねるごとにあなたをより理解していきます。今回、記憶モジュールにおいて 2 つの重要な改善を行いました。

メイン会話チェーンの Chat Model（チャットモデル）の再利用：記憶モジュールに個別のモデル設定が不要となり、メインの会話チェーンと共有されるため、設定が簡潔になり、メンテナンスコストも低下しました。

より高い互換性：新たにローカルモードを追加し、3 つのベクトルデータベースをインストール・設定しなくてもベクトル検索機能を利用可能になりました。また、Windows 環境下での互換性の問題を検証・修正したため、Windows ユーザーにとっては今回がまさに箱を開けてすぐに使える状態となりました。

ローカルで軽量に利用したいだけの方にとって、「ベクトルライブラリのインストールができない」という悩みはもうありません。

これは今回のアップデートにおいて最も大きな変更が行われた部分です。Agent のコアアーキテクチャをモジュール化して再構築し、「拡張性」をより容易にしました。

モジュールの分割：Prompt、Hooks、Tools、Memory などの主要コンポーネントをデカップリング（結合解除）し、開発者は任意のモジュールを独立して置き換えたり拡張したりでき、必要に応じて自分だけの Agent を組み立てることができます。

カスタムスキルとコンソールの同期：ワークディレクトリ内で作成したカスタムスキルは、自動的にコンソール UI と同期され、有効化・無効化・編集が一目で確認できます。

Skills Hub の接続：コミュニティの Skills Hub（例：ClawHub）からスキルをインポートできるようになりました。一行のコマンドでコミュニティ共有の機能を取得し、コミュニティの知見の上に立って開発を進められます。

ChatModel 拡張インターフェース：モデルバックエンドへの新規接続を容易にするための標準化されたモデル拡張インターフェースを提供しています。

ランタイム MCP（Model Context Protocol）のホットスワップ：CoPaw の実行中に動的に MCP（Model Context Protocol）ツールを追加可能で、再起動せずに能力範囲を拡張できます。

主要パラメータの公開：Context Length や ReAct 輪数などの重要なパラメータはすべてカスタム設定が可能で、上級ユーザーが Agent の動作を細かく制御できます。

つまり、CoPaw はもはや単一の形態ではなく、あなたが再定義できる専用プラットフォームとなりました。

マルチチャネル接続は CoPaw の中核的な特徴の一つです。今回はチャネルアーキテクチャに対して体系的な再構築を行いました。

プロトコルとタイプの統一：ChannelAddress やメッセージコンテンツタイプなどの主要プロトコルを再設計し、強制的な型制約によりチャネル開発がより規範的になり、エラー発生リスクを低減しました。

コンシューマとキューメカニズム：Manager キューと Consumer Loop を組み合わせた非同期消費モードを導入し、メッセージ処理の信頼性を高め、メッセージの紛失を防ぎます。

各チャネルの標準化：すべてのチャネルで native → content_parts のメッセージ変換フローを統一しており、新規チャネルを開発する際は差異部分のみを意識すればよいようになりました。

プラグイン化と CLI ツール：チャネルレジストリ（Registry）メカニズムとカスタムチャネルディレクトリを追加し、list / install / remove / config などの CLI コマンドを提供しました。開発者はプラグインをインストールするようにチャネルを管理できます。

もしご自身でよく使う IM ツールを CoPaw に接続したい場合は、ドキュメントを参照して独自の Channel プラグインを開発することが可能です。

ローカル環境へのインストールと起動

ワンクリックで Python 環境をセットアップ

macOS / Linux:

curl -fsSL https://copaw.agentscope.io/install.sh | bash

Windows（PowerShell）:

ホームページの更新にご注意ください。まずは pip を使用したワンクリックインストールをお勧めします

または Pip によるインストール

Python 環境のバージョン要件は >= 3.10、<3.14 です。

pip install copaw

起動

インストール完了後、以下のコマンドを実行して CoPaw を起動すれば、ブラウザで http://127.0.0.1:8088/ にアクセスし、CoPaw コンソールに入ることができます。

copaw init --defaults

copaw app

Docker によるインストールと起動

CoPaw は Docker を通じて直接インストール・起動することも可能です。すでに Docker がインストールされている場合、以下の 2 つのコマンドを実行するだけで、ブラウザで http://127.0.0.1:8088/ にアクセスしコンソールに入ることができます。

docker pull agentscope/copaw:latest

docker run -p 8088:8088 -v copaw-data:/app/working agentscope/copaw:latest

ローカルモードの CoPaw

ローカルのデータや記憶をクラウドモデルに処理させたくないですか？CoPaw は完全なローカルモードをサポートしています。API キーは不要で、クラウドサービスにも依存しません。CoPaw ならワンクリックでモデルの選択とダウンロード設定を完了できます。

ここで注意が必要なのは、モデルの能力はパラメータ数に影響される点です。現在、パラメータ数が少ないモデル（例：1.7B、0.5B）はリソース消費が少なくローカルでのデプロイが容易ですが、複雑な計画立案やコード生成タスクを処理する能力はまだ備えていません。CoPaw の機能を十分に体験していただくためには、引き続きクラウド大規模言語モデルの API サービスを設定することをお勧めします。今後のロードマップでは、よりローカルモードに適したモデルの公開や、大小モデル間の協調メカニズムの探索を進め、CoPaw の利用シーンを多様化し、パーソナルアシスタントとしての能力を最大限に発揮できるよう努めていきます。

ローカルモデルの詳細な設定手順については、以下のドキュメントをご覧ください：https://copaw.agentscope.io/docs/console/#Local-providers-llamacpp--MLX

モデル設定のヒント

CoPaw は複数のモデル接続方式をサポートしています。ローカルで Ollama を実行すれば完全オフラインでの利用が可能です（上記のドキュメントリンクを参照）。もしクラウド上のモデルを利用してより強力な推論能力を得たい場合は、DashScope などの主要モデルプラットフォームも CoPaw でサポートされています。

CoPaw を 24 時間オンラインにしたいですか？

ローカルパソコンで動作している CoPaw は、PC の電源を切るとオフラインになります。もし CoPaw を常時待機状態にして、いつでもメッセージに応答したり、スケジュールされたタスクを正確に実行させたい場合は、クラウドサーバー上にデプロイすることをお勧めします。サーバー上で上記のインストールコマンドを実行するだけで、CoPaw を継続的に稼働させることができます。

今回の CoPaw のオープンソース化はあくまでスタート地点であり、皆様と共に一緒に構築していくことを歓迎します。今後のバージョンでは、以下の方向性を継続して推進していきます：

CoPaw のマルチモーダルインタラクション能力の強化：あなたの CoPaw パーソナルアシスタントと音声通話やビデオ通話をしたいですか？

CoPaw 対応のローカルデプロイ可能モデルの公開：CoPaw のコアとなるネイティブ Skills や一般的なタスクに特化した訓練と最適化を行い、特にローカルで動作可能な小パラメータモデルを強化します。これにより、ローカルモードにおける CoPaw をパーソナルアシスタントとしてより使いやすくします。

大小モデルの協調メカニズムの開発：プライバシーデータを処理するには軽量なローカルモデルを、計画立案やコード記述などの複雑なタスクには強力なクラウドモデルを活用し、安全性、パフォーマンス、そして能力のバランスを図ります。

クラウドネイティブアーキテクチャ（cloud native）の最適化：AgentScope Runtime と連携させることで、CoPaw の機能をクラウド上で継続的に拡張し、クラウド上の強力な計算リソース、ストレージ、およびツールエコシステムをより深く活用できるようにします。

Skills Hub コミュニティ生態系の継続的な構築：AgentScope Skills リポジトリの充実を図り、優れた Skill をより多くの人に見つけてもらい、利用してもらえるようにします。

CoPaw はあなたの AI パートナー「小爪子」——今やそのソースコードもあなたの手元にあります。

Star や Fork、Issue の提出を歓迎します。また、钉钉（DingTalk）の交流グループ（グループ番号：105130040570）へのご参加もお待ちしています。一緒により良い CoPaw を作り上げていきましょう。

🐾 あなたの最初の CoPaw を披露しよう

CoPaw の実行は成功しましたか？ローカルの Ollama に接続したのか、それとも独自の Skills を設定したのか。コメント欄であなたの最初の CoPaw を紹介してください。コメント欄から 5 名の方を選定し、限定グッズをプレゼントいたします。（インストール過程で何か問題が発生しても、記事末尾のコメント欄までお気軽にご連絡ください～）

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