OPC-Hub/agent-desktop
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Packages Projects Releases Wiki Activity
Files
main
agent-desktop/old_docs/README_ru.md
T

53 KiB
Raw Permalink Blame History

QwenPaw

GitHub Repo PyPI Documentation Python Version Last Commit License Code Style GitHub Stars GitHub Forks DeepWiki Discord X DingTalk AgentScope Platform

agentscope-ai%2FQwenPaw | Trendshift

[Документация] [English] [中文] [日本語]

QwenPaw Logo

Понимает вас, всегда с вами.

Ваш персональный AI-ассистент — разверните локально или в облаке, расширяйте с помощью Skills и Plugins, подключайтесь через любые каналы.
Никогда не забывает Трёхуровневая память — рабочий контекст в реальном времени, полная дословная история и саморазвивающаяся персональная база знаний на базе ReMe. Диалоги и материалы непрерывно преобразуются в читаемые, редактируемые, доступные для поиска и связанные между собой записи Markdown.
Локально или в облаке, бесплатно Модели QwenPaw-Flash (2B / 4B / 9B), обученные для агентных задач. Встроенный рантайм QwenPaw Local — без API-ключа, без зависимости от облака. Также работает с Ollama, LM Studio и 14+ облачными провайдерами.
Безопасность из коробки Песочница на уровне ядра, Tool Guard, File Guard и Skill Scanner. Опасные команды блокируются до выполнения.
Мультиагентность и параллелизм Создавайте независимых агентов со своей памятью и навыками. Субагенты во время выполнения. Agent Communication Protocol (ACP) для кросс-системной оркестрации.
Coding Mode Трёхпанельная Web IDE с деревом файлов, предпросмотром diff и чатом. Переход к определению, поиск ссылок и структурный поиск по коду встроены.
Расширяемость Skills для планирования, документов, браузера, новостей и многого другого. Архитектура плагинов с маркетплейсом. Интеграция MCP для внешних инструментов. Комбинируйте в целевые рабочие процессы.
Доступен везде DingTalk, Lark, WeChat, Discord, Telegram, iMessage, QQ — один экземпляр, все каналы. Console, TUI и десктопное приложение для прямого доступа.
Ваш, не наш Развертывание локально — данные остаются на вашей машине. Без стороннего хостинга, без загрузки данных.
Что можно делать с QwenPaw
  • Автоматизация и планирование: Настройте повторяющиеся задачи — дайджесты новостей, генерация отчётов, мультиканальная рассылка — всё по вашему расписанию.
  • Код и разработка: Читайте, редактируйте, проверяйте и тестируйте код в проектах; Coding Mode помогает быстро находить и понимать код.
  • Обработка документов: Чтение, запись и преобразование PDF, Word, Excel и PowerPoint.
  • Сбор информации: Поиск в интернете, отслеживание подписок, суммаризация видео и поиск в персональной базе знаний.
  • Мультиканальные операции: Отправка оповещений, дайджестов или AI-контента в DingTalk, Lark, Discord, Telegram и другие — одновременно или по каналам.
  • Пользовательские сценарии: Объединяйте встроенные возможности, плагины и запланированные задачи в сценарии под ваши задачи.

Новости

  • [2026-07-24] v2.0.1 | Платформа мини-приложений PawApp, редактируемые Agent Mode, Oh-My-Paw plugins, улучшения памяти ReMe, улучшения UX десктопа и др. v2.0.1 Release Notes →

  • [2026-07-10] v2.0.0 — QwenPaw 2.0 Official Release 🎉 | Полностью переписанный на основе AgentScope 2.0: архитектура Agent OS, Loop Engineering, Scroll Context, саморазвивающаяся персональная база знаний ReMe v0.4 и встроенный TUI.

    Основное Что нового
    Agent OS — Workspace Три столпа на агента: Resources (прозрачно на диске), Governance (allow/deny/ask/sandbox), Sandbox (macOS / Linux / Windows).
    Agent OS — Drivers Протокол-нейтральный слой коннекторов MCP / A2A / ACP с шифрованием учётных данных и политикой на вызов.
    Loop Engineering Продвинутые шаблоны циклов агента (Coding Mode, Mission Mode, далее — больше) с компонуемыми вентилями одобрения.
    Scroll Context Каждый ход сохраняется; вытесненные ходы индексируются с recall по запросу — ничего не суммаризуется.
    ReMe v0.4 — саморазвивающаяся персональная база знаний Непрерывно преобразует диалоги и материалы в читаемые, редактируемые, доступные для поиска и связанные между собой записи Markdown.
    Terminal UI (TUI) Полноэкранный терминальный чат — тот же агент, память и сессии, что в Console и каналах.

    На базе Agent OS мы будем выпускать готовые к использованию приложения QwenPaw — такие как QwenPaw Creator и QwenPaw Insight — следите за обновлениями. v2.0.0 Release Notes →

  • [2026-06-17] v1.1.12 — Обновление страницы моделей и Простой режим | Новый дизайн страницы моделей с агрегацией провайдеров; Простой режим для упрощённой навигации. v1.1.12 Release Notes →

  • [2026-06-11] Запуск платформы AgentScope — Бесплатный деплой QwenPaw, обмен плагинами и маркет Skill. Попробовать →

  • [2026-06-10] v1.1.11 — Бесплатные модели OAuth, Маркет плагинов, Белый список MCP. v1.1.11 Release Notes →

Все release notes →

Оглавление

Быстрый старт

Вариант 1: Pip Install

Если вы предпочитаете самостоятельно управлять Python (требуется Python >= 3.11, < 3.14):

pip install qwenpaw
qwenpaw init --defaults
qwenpaw app

Затем откройте консоль в браузере: http://127.0.0.1:8088/ и настройте модель. Для чата в DingTalk, Lark, WeChat и других приложениях см. документацию Настройка каналов.

Console

Вариант 2: Установка через скрипт

Не требуется ручная настройка Python — одна команда устанавливает всё. Скрипт автоматически загрузит uv (менеджер пакетов Python), создаст виртуальное окружение и установит QwenPaw со всеми зависимостями (включая Node.js и frontend-ресурсы). Примечание: может не работать в ограниченных сетевых окружениях или при корпоративном контроле доступа.

macOS / Linux:

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

Windows (CMD):

curl -fsSL https://qwenpaw.agentscope.io/install.bat -o install.bat && install.bat

Windows (PowerShell):

irm https://qwenpaw.agentscope.io/install.ps1 | iex

Примечание: Установщик автоматически проверит статус uv. Если он не установлен, будет предпринята попытка автоматической загрузки и настройки. Если автоматическая установка не удалась, следуйте инструкциям на экране или выполните python -m pip install -U uv, затем повторно запустите установщик.

⚠️ Специальное уведомление для пользователей Windows Enterprise LTSC

Если вы используете Windows LTSC или корпоративную среду с строгими политиками безопасности, PowerShell может работать в режиме ограниченного языка, что может вызвать следующие проблемы:

  1. При использовании CMD (.bat): Скрипт выполняется успешно, но не может записать в Path

    Скрипт завершает установку файлов. Из-за режима ограниченного языка он не может автоматически обновить переменные окружения. Настройте вручную следующим образом:

    • Найдите директорию установки:
      • Проверьте доступность uv: Введите uv --version в CMD. Если отображается номер версии, настройте только путь QwenPaw. Если появляется сообщение 'uv' is not recognized as an internal or external command, operable program or batch file, настройте оба пути.
      • Путь uv (выберите один в зависимости от места установки; используйте, если uv недоступен): Обычно %USERPROFILE%\.local\bin, %USERPROFILE%\AppData\Local\uv или папка Scripts в директории установки Python
      • Путь QwenPaw: Обычно находится в %USERPROFILE%\.qwenpaw\bin.
    • Вручную добавьте в системную переменную окружения Path:
      • Нажмите Win + R, введите sysdm.cpl и нажмите Enter, чтобы открыть свойства системы.
      • Нажмите «Дополнительно» → «Переменные среды».
      • В «Системных переменных» найдите и выберите Path, затем нажмите «Изменить».
      • Нажмите «Создать», последовательно введите оба пути к директориям, затем нажмите OK для сохранения.

  2. При использовании PowerShell (.ps1): Выполнение скрипта прерывается

Из-за режима ограниченного языка скрипт может не суметь автоматически загрузить uv.

  • Установите uv вручную: Обратитесь к GitHub Release, загрузите uv.exe и поместите его в %USERPROFILE%\.local\bin или %USERPROFILE%\AppData\Local\uv; или убедитесь, что Python установлен, и выполните python -m pip install -U uv.
  • Настройте переменные окружения uv: Добавьте директорию uv и %USERPROFILE%\.qwenpaw\bin в системную переменную Path.
  • Повторно запустите установку: Откройте новый терминал и снова выполните скрипт установки для завершения установки QwenPaw.
  • Настройте переменную окружения QwenPaw: Добавьте %USERPROFILE%\.qwenpaw\bin в системную переменную Path.

После установки откройте новый терминал и выполните:

qwenpaw init --defaults   # или: qwenpaw init (интерактивный)
qwenpaw app
Опции установки

macOS / Linux:

# Установить конкретную версию
curl -fsSL ... | bash -s -- --version 1.1.0

# Установить из исходников (для разработки/тестирования)
curl -fsSL ... | bash -s -- --from-source

# Обновление — просто повторно запустите установщик
curl -fsSL ... | bash

# Удаление
qwenpaw uninstall          # сохраняет конфигурацию и данные
qwenpaw uninstall --purge  # удаляет всё

Windows (PowerShell):

# Установить конкретную версию
irm ... | iex; .\install.ps1 -Version 1.1.12

# Установить из исходников (для разработки/тестирования)
.\install.ps1 -FromSource

# Обновление — просто повторно запустите установщик
irm ... | iex

# Удаление
qwenpaw uninstall          # сохраняет конфигурацию и данные
qwenpaw uninstall --purge  # удаляет всё

Вариант 3: Docker

Образы доступны на Docker Hub (agentscope/qwenpaw). Теги образов: latest (стабильная версия); pre (предварительный релиз PyPI).

docker pull agentscope/qwenpaw:latest
docker run -p 127.0.0.1:8088:8088 \
  -v qwenpaw-data:/app/working \
  -v qwenpaw-secrets:/app/working.secret \
  -v qwenpaw-backups:/app/working.backups \
  agentscope/qwenpaw:latest

Для пользователей в Китае также доступен Alibaba Cloud Container Registry (ACR): agentscope-registry.ap-southeast-1.cr.aliyuncs.com/agentscope/qwenpaw (те же теги).

Затем откройте http://127.0.0.1:8088/ для доступа к консоли. Конфигурация, память и навыки сохраняются в томе qwenpaw-data; настройки провайдеров моделей и API-ключи — в томе qwenpaw-secrets; архивы резервных копий — в томе qwenpaw-backups. Для передачи API-ключей (например, DASHSCOPE_API_KEY) добавьте -e VAR=value или --env-file .env в команду docker run.

Подключение к Ollama или другим сервисам на хост-машине

Внутри Docker-контейнера localhost указывает на сам контейнер, а не на хост-машину. Если Ollama (или другие модельные сервисы) запущены на хосте и вы хотите, чтобы QwenPaw в Docker мог к ним обращаться, используйте один из следующих подходов:

Вариант A — Явная привязка к хосту (все платформы):

docker run -p 127.0.0.1:8088:8088 \
  --add-host=host.docker.internal:host-gateway \
  -v qwenpaw-data:/app/working \
  -v qwenpaw-secrets:/app/working.secret \
  -v qwenpaw-backups:/app/working.backups \
  agentscope/qwenpaw:latest

Затем в QwenPaw Настройки → Модели измените Base URL на http://host.docker.internal:<порт> — например, http://host.docker.internal:11434 для Ollama или http://host.docker.internal:1234/v1 для LM Studio.

Вариант B — Сеть хоста (только Linux):

docker run --network=host \
  -v qwenpaw-data:/app/working \
  -v qwenpaw-secrets:/app/working.secret \
  -v qwenpaw-backups:/app/working.backups \
  agentscope/qwenpaw:latest

Сопоставление портов (-p) не требуется; контейнер напрямую использует сеть хоста. Обратите внимание, что все порты контейнера будут доступны на хосте, что может вызвать конфликты, если порт уже занят.

Образ собирается с нуля. Если нужно собрать образ самостоятельно, см. раздел Build Docker image в scripts/README.md, затем отправьте в свой реестр образов.

Вариант 4: Развертывание на Alibaba Cloud ECS

Для запуска QwenPaw на Alibaba Cloud (ECS) используйте развертывание в один клик: откройте ссылку развертывания QwenPaw на Alibaba Cloud ECS и следуйте инструкциям. Пошаговые инструкции см. в Сообщество разработчиков Alibaba Cloud: Развертывание вашего AI-ассистента за 3 минуты.

Вариант 5: AgentScope Platform

AgentScope Platform обеспечивает развертывание QwenPaw в облаке в один клик, обмен плагинами и маркет Skill. Бесплатно, работает 7/24 онлайн.

Вариант 6: Использование ModelScope

ModelScope Studio также поддерживает облачное развертывание QwenPaw. Примечание: установите свою студию как непубличную, иначе другие смогут управлять вашим QwenPaw.

Вариант 7: Десктопное приложение (Beta)

Уведомление о Beta-версии: Десктопное приложение в настоящее время находится на стадии Beta-тестирования со следующими известными ограничениями:

  • Неполное тестирование совместимости: Не полностью протестировано на всех версиях систем и конфигурациях оборудования
  • Возможны проблемы с производительностью: Время запуска, использование памяти и другие аспекты производительности могут требовать дополнительной оптимизации
  • Функции продолжают совершенствоваться: Некоторые функции могут быть нестабильными или отсутствовать

Если вы не привыкли использовать командную строку, можете загрузить и использовать десктопную версию QwenPaw без ручной настройки Python-окружения или выполнения команд.

Загрузка

Загрузите десктопное приложение (сборка Tauri) с официальной страницы загрузки:

  • Windows: QwenPaw-Tauri-<version>-Windows-setup.exe
  • macOS: QwenPaw-Tauri-<version>-macOS.zip (рекомендуется для Apple Silicon)

Особенности

  • ✅ Нулевая настройка: Загрузите и запустите двойным щелчком, не нужно устанавливать Python или настраивать переменные окружения
  • ✅ Кроссплатформенность: Поддержка Windows 10+ и macOS 14+
  • ✅ Визуальный интерфейс: Автоматически открывает окно приложения, не нужно вручную вводить адрес
  • ⚠️ Beta-стадия: Функции продолжают совершенствоваться, приветствуется обратная связь

Первый запуск

Важно: Первый запуск может занять 10–60 секунд (в зависимости от конфигурации вашей системы). Приложению необходимо инициализировать Python-окружение и загрузить зависимости. Пожалуйста, дождитесь автоматического открытия окна.

macOS: Обход системных ограничений безопасности

Когда вы загружаете приложение QwenPaw для macOS, macOS может отобразить: «Apple не может проверить, что "QwenPaw" не содержит вредоносного ПО». Это происходит потому, что приложение не нотаризовано. Вы все равно можете открыть его следующими способами:

  • Открытие через правый клик (рекомендуется) Щелкните правой кнопкой (или Control + щелчок) по приложению QwenPaw → «Открыть» → в диалоговом окне снова нажмите «Открыть». Это сообщит Gatekeeper, что вы доверяете приложению; после этого можно запускать его двойным щелчком как обычно.

  • Разрешить в системных настройках Если всё ещё заблокировано, перейдите в Системные настройки → Конфиденциальность и безопасность, прокрутите до сообщения типа «"QwenPaw" заблокирован, так как невозможно проверить разработчика», и нажмите «Всё равно открыть» или «Разрешить».

  • Удалить атрибут карантина (не рекомендуется для большинства пользователей) В терминале выполните: xattr -cr "/Applications/QwenPaw Desktop.app" (или используйте путь к .app после распаковки). Это очистит флаг карантина «загружено из интернета», поэтому предупреждение обычно не появляется, но это менее безопасно и контролируемо, чем использование Правый клик → Открыть.

Подробные инструкции, устранение неполадок и частые вопросы см. в Руководстве по десктопному приложению.

Что дальше?

После установки настройте модель в Консоль → Настройки → Модели, затем изучите:

Терминальный интерфейс (TUI)

Предпочитаете оставаться в терминале? Запустите qwenpaw для полноэкранного чата в TUI, который управляет тем же агентом, что и Консоль и IM-каналы — та же память, навыки, MCP-инструменты и сессии — без отрыва от клавиатуры.

qwenpaw                     # открыть чат с активным агентом
qwenpaw tui --resume <id>   # возобновить предыдущую сессию
qwenpaw .                   # начать в текущем репозитории (Coding Mode)

Поддерживаются потоковые ответы, slash-команды (/help, /resume, /theme, а также собственные команды агента /model, /clear, …), вставка файлов/длинного текста как вложений и inline-запросы разрешений на инструменты. Подробности см. в руководстве по Terminal UI.

QwenPaw TUI

API Key

Если вы используете облачный API для LLM (например, DashScope / Qwen, OpenAI, Anthropic, Google Gemini, DeepSeek, Kimi, OpenRouter и другие), перед началом диалога необходимо настроить API Key. До настройки действительного ключа QwenPaw не будет работать. Подробности см. в официальной документации.

Способы настройки:

  1. Консоль (рекомендуется) — После запуска qwenpaw app откройте http://127.0.0.1:8088/ → Настройки → Модели. Выберите провайдера, введите API Key и активируйте этого провайдера и модель.
  2. qwenpaw init — При запуске qwenpaw init вас проведут через настройку LLM-провайдера и API Key. Следуйте подсказкам, выберите провайдера и введите ключ.
  3. Переменная окружения — Для DashScope можно установить DASHSCOPE_API_KEY в терминале или в файле .env в рабочей директории.

Ключи для других инструментов (например, TAVILY_API_KEY для веб-поиска) можно настроить в консоли Настройки → Переменные окружения, подробности см. в Конфигурация.

Используете только локальные модели? Если вы используете Локальные модели (QwenPaw Local / Ollama / LM Studio), вам не нужен никакой API Key.

Локальные модели

QwenPaw может полностью запускать LLM на вашей машине — без API-ключей и облачных сервисов. Подробности см. в официальной документации.

QwenPaw также предоставляет серию QwenPaw-Flash — специально обученные модели 2B / 4B / 9B для агентных сценариев с квантизациями Q4 и Q8. Доступны на ModelScope и Hugging Face.

Бэкенд Подходит для Установка
QwenPaw Local (llama.cpp) Кроссплатформенный (macOS / Linux / Windows) Встроен; нажмите «Download» в веб-интерфейсе. Поддержка QwenPaw-Flash с рекомендациями с учётом железа.
Ollama Кроссплатформенный (требуется сервис Ollama) Установите и запустите Ollama; установите длину контекста ≥ 32k.
LM Studio Кроссплатформенный (требуется LM Studio) Установите и запустите LM Studio; включите Local Server.

Функции безопасности

QwenPaw включает четыре основных уровня безопасности:

  • Sandbox — Изоляция выполнения на уровне ядра с помощью Seatbelt (macOS), Bubblewrap / Landlock (Linux) и AppContainer (Windows). Shell-команды выполняются в ограниченном представлении файловой системы.
  • Tool Guard — YAML-движок правил с ShellEvasionGuardian проверяет каждый вызов инструмента перед выполнением, обнаруживая инъекции команд, обход путей, reverse shells и обфусцированные атаки. Настраиваемые уровни одобрения: STRICT / SMART / AUTO / OFF.
  • File Guard — Независимо от Tool Guard; блокирует доступ агента к чувствительным файлам и директориям (по умолчанию защищает ~/.qwenpaw.secret/, ~/.ssh и т.д.).
  • Skill Scanner — Сканирование перед активацией с режимами block / warn / off и поддержкой белого списка. Обнаруживает инъекции промптов, жёстко закодированные секреты, утечку данных и другое.
  • Access Policy — Декларативные правила доступа: разрешение, запрет или запрос подтверждения для каждого вызова с гранулярностью до уровня инструмента и учётом источника запроса.

Подробности см. в разделе Безопасность.

Документация

Тема Описание
Введение Что такое QwenPaw и как его использовать
Быстрый старт Установка и запуск (локально или ModelScope Studio)
Консоль Веб-интерфейс: чат и конфигурация агента
Terminal UI (TUI) Полноэкранный терминальный чат, тот же агент, что и в Консоли
Десктопное приложение Установка и использование десктопного приложения
Модели Настройка облачных, локальных и пользовательских провайдеров
Каналы DingTalk, Lark, QQ, Discord, iMessage и другие
Coding Mode Трёхпанельная Web IDE для задач с кодом
Skills Расширение и настройка возможностей
Плагины Система плагинов и Plugin Market
MCP Управление MCP-клиентами
Persona Настройка личности агента (SOUL / PROFILE)
Память Саморазвивающаяся персональная база знаний на основе локальных, редактируемых, доступных для поиска и связанных записей Markdown, работающая на ReMe
Документация ReMe Официальный обзор и документация ReMe
Память-эволюция и проактивное взаимодействие Эволюция памяти агента и проактивное взаимодействие
Контекст Управление контекстом на базе Scroll
Магические команды Управление состоянием диалога без ожидания AI
Heartbeat Запланированная самопроверка и дайджест
Cron / Запланированные задачи Запланированные задачи и автоматизация
Мультиагенты Создание нескольких агентов и совместная работа
Безопасность Sandbox, tool guard, file guard, skill scanner, access policy
Резервное копирование и восстановление Резервное копирование и восстановление данных
Конфигурация и рабочая директория Рабочая директория и конфигурационный файл
REST API HTTP API для интеграции и автоматизации
Интеграция ACP Интеграция Agent Communication Protocol
CLI Init, cron-задачи, skills, очистка
Практика агентных команд Руководство по развертыванию мультиагентных команд
FAQ Частые вопросы и устранение неполадок

Полная документация: qwenpaw.agentscope.io/docs

FAQ

Для часто задаваемых вопросов, советов по устранению неполадок и известных проблем посетите страницу FAQ.

Дорожная карта

Направление Задача Статус
Горизонтальное расширение Больше каналов, моделей, навыков, MCP — приветствуются вклады сообщества Ищем участников
Расширение и улучшение существующих функций Оптимизация отображения, подсказки при загрузке, совместимость путей Windows и т.д. — приветствуются вклады сообщества Ищем участников
Модели Переключение между несколькими моделями В работе
Browser-use Поддержка расширения Chrome В работе
Долговременная память Персональная база знаний В работе
Приложение QwenPaw QwenPaw Creator В работе
QwenPaw Insight В работе
Мультиагенты Совместимость с существующими агентами (напр. Claude Code) Запланировано
Групповой чат Запланировано
Визуализация Subagent Запланировано

Статусы: В работе — активно ведётся разработка; Запланировано — в очереди или на стадии проектирования, вклады также приветствуются; Ищем участников — мы настоятельно призываем к участию сообщества.

Участие в проекте

QwenPaw развивается через открытую совместную работу, и мы приветствуем любые формы участия! Ознакомьтесь с Дорожной картой выше (особенно с пунктами, отмеченными как Ищем участников), чтобы найти интересующие вас области, и прочитайте CONTRIBUTING, чтобы начать. Мы особенно приветствуем:

  • Горизонтальное расширение — новые каналы, провайдеры моделей, Skills, MCP.
  • Расширение и улучшение существующих функций — оптимизация отображения и взаимодействия, подсказки при загрузке, совместимость путей Windows и т.д.

Присоединяйтесь к обсуждениям на GitHub Discussions, чтобы обсуждать идеи или браться за задачи.

Установка из исходников

git clone https://github.com/agentscope-ai/QwenPaw.git
cd QwenPaw

# Сначала соберите frontend консоли (необходимо для веб-интерфейса)
cd console && npm ci && npm run build
cd ..

# Скопируйте результат сборки консоли в директорию пакета
mkdir -p src/qwenpaw/console
cp -R console/dist/. src/qwenpaw/console/

# Установите Python-пакет
pip install -e .
  • Разработка (тесты, форматирование): pip install -e ".[dev,test,full]"
  • Затем: Выполните qwenpaw init --defaults, затем qwenpaw app.

Примечание при обновлении: При обновлении до новой мажорной версии после git pull пересоберите frontend, переустановите пакет (pip install -e .), перезапустите qwenpaw app и очистите кэш браузера (Ctrl+Shift+R или Cmd+Shift+R на macOS).

Почему QwenPaw?

QwenPaw расшифровывается как Qwen Personal Agent Workstation и воплощает мудрость Qwen и теплоту Paw. Мы хотим, чтобы это был не холодный инструмент, а умная и тёплая «маленькая лапка», всегда готовая прийти на помощь — самый интуитивный партнёр в вашей цифровой жизни.

Кто разрабатывает

Команда AgentScope · AgentScope · AgentScope Runtime · ReMe

Связаться с нами

Discord X (Twitter) DingTalk RedNote
Discord X DingTalk RedNote

Будьте в курсе

Star QwenPaw

Поставьте звезду QwenPaw на GitHub, чтобы мгновенно получать уведомления о новых релизах.

Телеметрия

QwenPaw собирает анонимные данные об использовании при выполнении qwenpaw init, чтобы помочь нам понять пользовательскую базу и расставить приоритеты улучшений. Данные отправляются один раз на версию — при обновлении QwenPaw телеметрия собирается повторно для отслеживания распространения версий.

Собираемая информация:

  • Версия QwenPaw (например, 1.1.12)
  • Способ установки (pip, Docker или десктопное приложение)
  • Операционная система и версия (например, macOS 14.0, Ubuntu 22.04)
  • Версия Python (например, 3.13)
  • Архитектура CPU (например, x86_64, arm64)
  • Доступность GPU (да/нет)

Не собирается: Никакие персональные данные, файлы, ключи, IP-адреса или идентифицируемая информация.

При интерактивном запуске qwenpaw init вас спросят о согласии. При использовании --defaults согласие даётся автоматически. Запрос появляется один раз на версию и не влияет на функциональность QwenPaw.

Лицензия

QwenPaw выпускается под лицензией Apache License 2.0.

Участники

Благодарим всех, кто внёс вклад в развитие QwenPaw:

Участники
Reference in New Issue View Git Blame Copy Permalink