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CoPaw

AgentScope 上のセルフホスト可能な個人エージェント工作台。マルチチャネル連携とローカルLLM、モジュール式スキルと記憶で日常を自動化。
1.1kPythonApache License 2.0
#aiエージェント#パーソナルai#マルチチャネル#ローカルllm#エージェント工作台
#スキル
#長期記憶
#定時実行
#セルフホスト
#autogpt代替
#crewai系

概要

CoPaw はセルフホスト可能な個人エージェント工作台で、モデル・スキル・記憶・チャネル・スケジューリングを分離します。複数チャットに同一アシスタントを接続でき、モデルはクラウド API とローカル推論(Ollama、llama.cpp、MLX)を切り替えられます。基盤は AgentScope で、組み合わせ可能なスキルと定時実行により日常を継続的に自動化します。

課題 vs イノベーション

✕従来の課題✓革新的ソリューション
アシスタントが単一チャネルに閉じがちで、アプリ間の再利用が難しい。AgentScope のモジュール設計で、チャネル/スキル/記憶/スケジューリングを差し替え可能にする。
クラウド専用はプライバシーとコストが課題で、ローカル運用は分断されやすい。モデル層を統一し、クラウド API とローカル推論を併用できる。

アーキテクチャ深掘り

モジュール式の個人エージェント工作台
CoPaw はモデルルーティング、スキル、記憶、チャネル、スケジューリングを分離し、差し替え可能な部品として組み立てます。モデル層はクラウド API とローカル推論を同一抽象で扱い、ワークフローを特定ベンダーに固定しません。チャネル層がイベントを共通型と単一パイプラインに収束させ、スキルが本質的な処理に集中できるようにします。定時実行により、会話応答だけでなく日課を自律的に回せます。

デプロイガイド

1. pip で導入してワークスペースを初期化(Python 3.10+)。

bash
1pip install copaw && copaw init

2. ローカルコンソールを起動して Web UI を開く。

bash
1copaw app  # http://127.0.0.1:8088/

3. Docker でデプロイしてデータを永続化する。

bash
1docker pull agentscope/copaw:latest && docker run -p 8088:8088 -v copaw-data:/app/working agentscope/copaw:latest

導入事例

コアシーン対象読者ソリューション成果
マルチチャネル統合アシスタントリモートチーム複数チャットで同一アシスタントを運用しToDoとリマインドを統一切替コストを削減し一貫性を向上
プライバシー重視のローカル文書助手開発者と法務ローカルモデルで要約とQ&Aを行い嗜好を蓄積データを端末内に保ち効率を継続改善
定時レポート自動化運用担当とPM定時スキルで更新を集約し日次/週次レポートを配信反復作業を削減しアウトプット頻度を向上

制限事項と注意点

制限事項と注意点
  • マルチチャネル連携は各プラットフォームの資格情報と権限設定が必要で、審査やレート制限が発生する場合があります。
  • ローカル推論は端末性能とモデル容量に制約され、重い処理はクラウド併用や高スペックが必要です。
  • 常駐・定時実行はプロセス安定性に依存するため、サーバー運用では監視とログが重要です。

よくある質問

CoPaw は AutoGPT や CrewAI と何が違いますか?▾
CoPaw はマルチチャネル常駐の個人工作台を狙い、ローカル推論とデータ所有権を重視します。一方で AutoGPT は自律タスク実行、CrewAI は多エージェント編成に強みがあります。実際のコミュニケーション入口に置いて毎日回す用途なら CoPaw が合います。
クラウドの API Key なしで動かせますか?▾
可能です。CoPaw は Ollama、llama.cpp、MLX によるローカル推論を選べるため、機密データを端末内に保ちやすいです。必要に応じてクラウドモデルも併用できます。
カスタマイズしやすいですか?▾
しやすいです。Prompt、Hooks、Tools、Memory、チャネルがモジュール化されており、置き換えや拡張が前提です。まずは Skills を追加し、次に記憶とモデルルーティングを育てる流れが実用的です。
GitHubで見る

プロジェクト指標

Star数1.1 k
言語Python
ライセンスApache License 2.0
デプロイ難易度簡単

Table of Contents

  1. 01概要
  2. 02課題 vs イノベーション
  3. 03アーキテクチャ深掘り
  4. 04デプロイガイド
  5. 05導入事例
  6. 06制限事項と注意点
  7. 07よくある質問

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