3 分钟用 Docker 部署 CoPaw！你的专属AI个人助理

背景介绍在AI个人助理领域，Copaw绝对是近期的黑马——它支持钉钉/飞书/QQ等多端接入、本地/云端灵活部署、Skills自由扩展，还能无缝对接OpenAI/AzureOpenAI/本地大模型。 为了让大家更高效地完成部署，本文带来Copaw的Docker一站式部署指南，全程结合国内镜像加速（轩辕镜像），告别网络卡顿，同时严格区分测试环境与生产环境配置，既满足3分钟快速跑通的需求，也适配企业级的安全 为什么选Docker部署Copaw？ :driver:bridgeservices:copaw:#固定版本，禁止latest标签，确保部署可复现、可回滚image:docker.xuanyuan.run/agentscope/copaw:v0.0.4container_name :nofile:soft:65535hard:65535volumes:copaw-data:ollama-models:CUDA版本兼容校验（必做）GPU部署最常见的故障为宿主机驱动与容器内CUDA版本不兼容

Windows专属｜Copaw极简部署指南：无需复杂操作，接入飞书打造私人AI助理

前言阿里开源的Copaw AI助手框架，凭借灵活部署、多工具集成的优势，成为很多人搭建私人AI助理的首选。但官方教程多适配Linux/macOS系统，Windows用户想要上手，往往会被各种细节卡住。 不同于常规教程的繁琐步骤，这篇指南主打「极简实操」，全程避开复杂理论，只保留核心操作，从安装到飞书接入，每一步都附具体命令和避坑提示，新手也能10分钟完成部署，轻松拥有专属AI个人助理。 阶段6：配置验证结果验证，在对话框输入，看会不会回复避坑总结（Windows用户专属）部署过程中若遇到问题，优先检查以下4点，90%的问题都能解决：所有命令必须在PowerShell中执行，CMD无法识别相关命令 最终总结其实Copaw在Windows上部署，核心就3个关键步骤：一键安装→一键初始化→启动应用，再加上大模型API配置和飞书接入，全程没有复杂操作，新手也能轻松上手。 部署完成后，你就拥有了一个本地运行、可随时通过飞书操控的私人AI助理，无论是日常办公、文案创作，还是高效处理各类任务，都能帮你节省大量时间。

6、选择部署策略

在本章中，我们将介绍部署微服务的策略。 6.1、动机 部署单体应用程序意味着运行一个或多个相同副本的单个较大的应用程序。 更具挑战性的是尽管如此复杂，部署服务也必须快速、可靠和具有成本效益。 有几种不同的微服务部署模式。我们首先看看单主机多服务实例模式。 从多方面来讲，这是应用程序部署的传统方式。每个服务实例在一个或多个主机的标准端口上运行。主机通常被当作宠物对待。 图 6-1 展示了该模式的结构： ? 这种模式有几个变体。 图 6-2 展示了该模式的结构： ? 这是 Netflix 部署其视频流服务的主要方式。Netflix 使用 Aminator 将每个服务打包为 EC2 AMI。 图 6-3 展示了该模式的结构： ? 要使用此模式，请将您的服务打包成一个容器镜像。容器镜像是由运行服务所需的应用程序和库组成的文件系统镜像。一些容器镜像由完整的 Linux 根文件系统组成。

聊聊几款国产龙虾产品

可以按需选用付费模型，也可本地部署免费版，可以参考前面的文章： Mac电脑养小龙虾教程 不花一分钱！ ： 人人都会养的腾讯小龙虾QClaw 03 — 阿里CoPaw 阿里的CoPaw是基于AgentScope框架，本地/云端双部署，原生支持钉钉、飞书、QQ 等国内办公平台，主打个人隐私与主动任务（定时日程 安装部署操作也简单，跟着官方的教程或者查找一些公开发布的教程也能轻易安装起来，如下是本地安装好的操作界面聊天框： 左侧菜单栏可以不同的模型、Skills等，CoPaw是个人的AI助手，阿里打造的另一款是 HiClaw多Agent管理平台，HiClaw是阿里的多Agent管理与协作框架，CoPaw是其生态中的核心Worker（执行单元）。 简单说HiClaw是指挥中心，让多个 CoPaw 协同工作，效率更高。

部署（6.前端项目）

1.安装node、npm、cnpm apt install nodejs y apt install npm y node -v npm -v npm install cnpm -g --regist

OpenClaw 登顶 GitHub 全球第一！17 大 AI Agent 生态全解析

KimiClaw、MaxClaw、NullClaw、OpenFang、CoPaw、OpenClawChinese、LobsterAI、Nanobot、NanoClaw、IronClaw、ZeroClaw OpenClaw：全球旗舰，26 万星生态之王CountBot：国产开源、中文优先、轻量全能 AI AgentKimiClaw：月之暗面云端托管，开箱即用MaxClaw：MiniMax 成本杀手，性价比拉满CoPaw 小白零门槛部署 Windows/Mac/Linux 一键安装包无需命令行，双击运行中文文档 + 可视化界面几分钟完成全量部署 2. 企业钉钉飞书集成 → CoPaw极客玩嵌入式 / 树莓派 → ZeroClaw / PicoClaw追求极致体积 → NullClaw中文汉化快速入门 → OpenClawChinese办公自动化 → 如果你刷遍教程依然部署失败、被英文配置劝退、担心云端隐私 ——CountBot 就是你的最终答案。

2026 Agent元年：百虾大战风起云涌，OpenClaw同类国产AI Agent全景巡礼

值得一提的是，AgentScope团队打造的CoPaw，作为OpenClaw的优质同类产品，主打个人助理定位，可部署在个人环境中，支持钉钉、飞书、QQ等多通道对话，兼具定时执行、文档处理、新闻摘要等多元能力 ，新手也能快速上手，成为不少用户“养龙虾”的首选平替；Kimi推出的KimiClaw，深度绑定自身K2.5大模型，主打零代码一键部署，联合深圳龙岗举办“千人龙虾大会”，现场提供免费安装与体验服务，同时推出企业部署补贴 、KimiClaw、ArkClaw、LobsterAI、CoPaw等产品实现的“开箱即用”，以及CountBot的零代码部署与轻量化优势，彻底解决了这一痛点，让普通用户也能轻松“养龙虾”。 其中CountBot凭借无门槛操作、极致轻便与完善的中文适配，成为多数普通用户与开发者的首选，而LobsterAI、CoPaw则凭借各自的场景优势，在同类产品中占据一席之地。 无论是CountBot的零门槛开源适配，LobsterAI的智能交互与场景适配，还是CoPaw的多通道协同与本地安全优势，都在以自身特色诠释国产AIAgent的实力。

​# 2026国产OpenClaw生态全景指南：主流工具全面盘点与使用指南

核心特点：企业微信原生集成，无需额外配置支持企业内部流程自动化适用人群：企业微信用户、企业团队 阿里系：开源与云端双线出击阿里采取了“开源+云原生”双线策略，推出了CoPaw和HiClaw两款开源产品， CoPaw（轻量级AI Agent）CoPaw是阿里通义实验室推出的个人智能体工作台，基于Python开发，主打轻量级和企业级混合部署。 项目说明上线时间2026年2月14日部署方式本地桌面 + 云端核心定位开发者工具、个人助理开源/闭源开源（MIT许可）官方地址https://copaw.agentscope.io/Gitee镜像https （前端开发、后端开发、数据分析等）轻量化集成：HiClaw 1.0.4将CoPaw作为轻量化Worker接入，大幅降低多Agent协作的内存开销浏览器操作：支持通过浏览器直接操作适用人群：团队协作场景、 官网或Gitee镜像https://copaw.agentscope.io/KimiClawKimi官网Claw模块https://kimi.moonshot.cn/clawEasyClaw官网下载https

本地部署ChatGLM-6B

今天在自己的 PC 上部署和体验了ChatGLM-6B的推理服务，简单记录一下流程。 ChatGLM-6B 简介 ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于 General Language Model (GLM) 架构，具有 62 亿参数。 结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）。 ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术，针对中文问答和对话进行了优化。 硬件环境 我的 PC 使用的是 RTX 2060 Super 显卡，具有 8GB 显存，可以满足 ChatGLM-6B 的部署要求。 另外这个 web ui 的功能还是相对有些捡漏，并且缺乏必要的安全措施，不建议直接部署到公网上。

.Net 6 linux部署成服务

1、首先确保Linux环境可以正常运行.Net 6网站 2、编辑服务运行文件 vim /usr/lib/systemd/system/测试.service 测试.service内容如下: [Unit] # 描述服务的类别 After=network.target [Service] WorkingDirectory=/网站部署路径 一次性进程 Type=forking # 启动当前服务的命令 ExecStart=/home/dotnet/dotnet/sdk/dotnet /网站部署路径

TP6多应用部署

tp6默认是不会开启多应用的，此时我们需要在项目目录下输入以下代码开启多应用模式。

django 1.8 官方文档翻译： 6-6-1 部署 Django

部署 Django 虽然Django 满满的便捷性让Web 开发人员活得轻松一些，但是如果不能轻松地部署你的网站，这些工具还是没有什么用处。Django 起初，易于部署就是一个主要的目标。 有许多优秀的方法可以轻松地来部署Django： 如何使用WSGI 部署 部署的检查清单 FastCGI 的支持已经废弃并将在Django 1.9 中删除。 如何使用FastCGI、SCGI 和AJP 部署Django 如果你是部署Django 和/或 Python 的新手，我们建议你先试试 mod_wsgi。 在大部分情况下，这将是最简单、最迅速和最稳当的部署选择。 另见 Django Book（第二版）的第12 章 更详细地讨论了部署，尤其是可扩展性。

Centos6服务器部署JavaWeb项目(tomcat6+jdk6)

本博客介绍腾讯云服务器的Centos6系统部署JavaEE项目 安装Tomcat6 yum -y install tomcat6 tomcat6-webapps tomcat6-admin-webapps tomcat6-docs-webapp tomcat6-javadoc 安装Mysql，安装过程会有设置密码的提示，注意记住密码 yum -y install mysql mysql-server mysql-connector-odbc mysql-devel libdbi-dbd-mysql 设置Mysql、Tomcat6开机启动 chkconfig mysqld on chkconfig tomcat6 on 重启mysql和tomcat6 /etc/init.d/mysql restart /etc/init.d/tomcat6 restart 检验： 输入http://ip:8080

Yi-6B-chat WebDemo 部署

Yi-6B-chat WebDemo 部署 Yi 介绍 由60亿个参数组成的高级语言模型 Yi LLM。 为了促进研究，Yi 已经为研究社区开放了Yi LLM 6B/34B Base 和 Yi LLM 6B/34B Chat。 AutoModel, AutoTokenizer from modelscope import GenerationConfig model_dir = snapshot_download('01-ai/Yi-6B-Chat streamlit chatbot powered by Self-LLM") # 定义模型路径 mode_name_or_path = '/CV/xhr_project/llm/model/Yi-6B-chat

RH7.9安装部署GreenPlum 6

一、部署资源规划 1.内存：官方建议每台16GB，每个primary30GB。 2.磁盘空间：GP软件安装：2GB，GP数据盘需要保持使用量不超过70%。 master 192.168.31.202 sdw1 seg1,seg2,mirror3,mirror4 192.168.31.203 sdw2 seg3,seg4,mirror1,mirror2 二、部署参数配置 安装 会自动安装依赖，前提条件是需要联网 apr apr-util bash bzip2 curl krb5 libcurl libevent (or libevent2 on RHEL/CentOS 6) 无gpcheck 检查工具，所以不改文件系统，不影响集群安装 gp6 之前版本 gpcheck检查文件系统不通过时，可注释掉gpcheck脚本检查文件系统的部分代码。 在gp6 之前，有一个工具gpseginstall ,可以安装各个节点的gp软件。根据gpseginstall的日志可以分析出，gpseginstall的主要步骤是： 1.

CharacterGLM-6B FastApi部署调用

snapshot_download, AutoModel, AutoTokenizer import os model_dir = snapshot_download('THUCoAI/CharacterGLM-6B # 加载预训练的分词器和模型 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/root/autodl-tmp/THUCoAI/CharacterGLM-6B trust_remote_code=True) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("/root/autodl-tmp/THUCoAI/CharacterGLM-6B autodl的端口映射到本地，从而在本地使用api uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=6006, workers=1) # 在指定端口和主机上启动应用 Api部署调用 在终端输入以下命令启动api服务 cd /root/autodl-tmp python api.py 默认部署在 6006 端口，通过 POST 方法进行调用，可以使用curl调用，如下所示： curl

tp6+webhook 实现自动部署

global user.password"你的密码"//生成本地文件用于记录用户名和密码git config --global credential.helper store5.配置weebhook图片  6. 为你创建的用户图片 执行git的语句需要如下条件 1.root权限的用户,2.可配置全局git账号执行git指令时就无需输入账号密码3.我们下面用到的shell_exec()函数就是默认这里的user用户7.安装tp6 = $subject; $mailSender->Body = $body; //返回邮件对象 return $mailSender; }}2.自动化部署控制器 $addresses = array_unique($addresses); try { // 更新说明 $title = '部署成功通知 <HTML <html> <body>

{$body['project']['name']}已部署成功

SUSE Ceph 快速部署 – Storage6

一、安装环境描述 整个环境采用VMware workstation搭建，一共5台虚拟机，所有虚拟机安装SLES15SP1系统，其中一台安装apache作为仓库使用，剩余4台用于搭建Storage6集群 -6-Updates | SUSE-Enterprise-Storage-6-Updates 5、安装基本软件 (所有节点和admin 关闭IPV6 (所有节点和admin) # vim /etc/sysctl.conf net.ipv6.conf.all.disable_ipv6 = 1 # 关闭 IPV6 net.ipv6.conf.default.disable_ipv6 = 1 net.ipv6.conf.lo.disable_ipv6 = 1 vm.min_free_kbytes = 2097152 访问SES6 Dashboard页面 http://172.200.50.39:8443/#/dashboard

CharacterGLM-6B Transformers部署调用

snapshot_download, AutoModel, AutoTokenizer import os model_dir = snapshot_download('THUCoAI/CharacterGLM-6B AutoModelForCausalLM import torch # 使用模型下载到的本地路径以加载 model_dir = '/root/autodl-tmp/THUCoAI/CharacterGLM-6B , history=history) print(response) 部署 在终端输入以下命令运行trans.py，即实现CharacterGLM-6B的Transformers部署调用 cd /root

chatglm-6b on ubuntu 本地部署

https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple Writing to /root/.config/pip/pip.conf ChatGLM3部署 下载源码 git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3 安装依赖 conda activate chatglm-6b-310 # 务必激活 cd ChatGLM3 pip3 install 切换环境 conda activate chatglm-6b-310 安装依赖 # 安装依赖 https://hf-mirror.com/ pip3 install -U huggingface_hub bge-large-zh-v1.5 git lfs pull Linux系统下查看GPU占用情况 nvidia-smi watch watch -n 2 --color gpustat --c 参考资料 Linux快速部署 ChatGLM3-6B 大模型加载的参数介绍及推荐表 Linux系统下查看GPU占用情况 Dify docker 部署要搞清楚的两个文件 https://github.com/THUDM/ChatGLM3