阿里通義實驗室近日宣布，其研發(fā)的智能體協(xié)作框架CoPaw正式推出1.0版本，在定制化模型、安全防護、多智能體協(xié)作及記憶管理四大核心領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突破性升級。該版本基于AgentScope生態(tài)構(gòu)建，采用框架層、記憶層與模型層三層架構(gòu)設(shè)計，支持在Mac、Windows及Linux系統(tǒng)上實現(xiàn)本地化部署，用戶可通過一鍵安裝直接在個人電腦運行。

為適配不同性能設(shè)備，團隊同步發(fā)布CoPaw-Flash系列定制化小模型。該系列提供多種參數(shù)規(guī)模及量化版本，可根據(jù)用戶硬件配置自動匹配最佳模型，在保障任務(wù)處理能力的同時最大限度降低云端推理成本。本地運行模式下，所有數(shù)據(jù)處理均在設(shè)備端完成，確保用戶隱私數(shù)據(jù)零外傳。

安全機制方面，新版本構(gòu)建了分層防御體系：通過"工具守衛(wèi)"實時監(jiān)測智能體調(diào)用的外部工具；"文件防護"系統(tǒng)對敏感文件路徑實施動態(tài)訪問控制；"技能掃描器"則在技能安裝前進行全維度風(fēng)險評估。三重防護機制有效抵御潛在安全威脅，為本地化部署提供企業(yè)級安全保障。

在協(xié)作能力升級上，1.0版本支持在同一實例內(nèi)創(chuàng)建多個獨立智能體工作區(qū)。這些智能體既可并行處理不同任務(wù)，也能通過異步通信機制共同完成復(fù)雜工作流。每個工作區(qū)配備獨立配置系統(tǒng)，確保多身份場景下的任務(wù)隔離與數(shù)據(jù)安全。

記憶管理模塊引入ReMe分層策略，將對話歷史分為上下文信息與長期記憶兩部分。系統(tǒng)通過動態(tài)壓縮技術(shù)優(yōu)化存儲空間，同時結(jié)合向量檢索與全文檢索技術(shù)，在保持對話連貫性的前提下提升信息調(diào)用效率?？刂婆_新增的Token用量可視化功能，可實時追蹤資源消耗情況。

交互體驗優(yōu)化方面，新版本支持消息過濾功能，用戶可自定義界面顯示內(nèi)容；提供更精細(xì)的上下文配置選項，滿足不同場景的個性化需求。除桌面應(yīng)用版外，團隊還開發(fā)了多種安裝方式，企業(yè)協(xié)作項目HiClaw已正式接入AgentScope生態(tài)，后續(xù)將與CoPaw開展深度聯(lián)合優(yōu)化。