Команда исследователей из Alibaba выпустила CoPaw — фреймворк с открытым исходным кодом, предназначенный для создания стандартизированной рабочей станции для развёртывания и управления персональными ИИ-агентами.
CoPaw: архитектура и возможности
CoPaw — это не отдельный бот, а рабочая станция, которая координирует несколько компонентов для создания целостного «агентского приложения».
Система основана на трёх основных слоях:
* AgentScope — базовый фреймворк, который обрабатывает коммуникацию и логику агентов.
* AgentScope Runtime — среда выполнения, которая обеспечивает стабильную работу и управление ресурсами.
* ReMe (Memory Management) — специализированный модуль, который управляет как локальной, так и облачной памятью. Это позволяет агентам сохранять «долгосрочный опыт», решая проблему отсутствия состояния, присущую стандартным API LLM.
Благодаря ReMe CoPaw позволяет пользователям контролировать конфиденциальность своих данных, обеспечивая при этом сохранение контекста между различными сеансами и платформами.
Расширяемость через систему навыков
Ключевой особенностью рабочей станции CoPaw является возможность расширения навыков. В этой структуре «навык» — это отдельная единица функциональности, по сути, инструмент, который агент может использовать для взаимодействия с внешним миром.
Добавление возможностей в CoPaw не требует модификации основного движка. Вместо этого CoPaw поддерживает пользовательскую директорию навыков, куда инженеры могут добавлять функции на Python. Эти навыки соответствуют стандартизированной спецификации (под влиянием anthropics/skills), что позволяет агенту:
* выполнять веб-скрапинг (например, обобщать темы на Reddit или видео на YouTube);
* взаимодействовать с локальными файлами и средами рабочего стола;
* запрашивать личные базы знаний, хранящиеся на рабочей станции;
* управлять календарями и электронной почтой с помощью естественного языка.
Такая конструкция позволяет создавать «агентские приложения» — сложные рабочие процессы, в которых агент использует комбинацию встроенных навыков и запланированных задач для достижения цели автономно.
Многоканальная связь (доступ ко всем доменам)
Одним из основных технических препятствий в области персонального ИИ является развёртывание на фрагментированных коммуникационных платформах. CoPaw решает эту проблему с помощью уровня All-Domain Access, который стандартизирует взаимодействие агентов с различными протоколами обмена сообщениями.
В настоящее время CoPaw поддерживает интеграцию с:
* корпоративными платформами: DingTalk и Lark (Feishu);
* социальными/разработческими платформами: Discord, QQ и iMessage.
Эта многоканальная поддержка означает, что разработчик может инициализировать один экземпляр CoPaw и взаимодействовать с ним из любой из этих конечных точек. Рабочая станция обрабатывает перевод сообщений между логикой агента и API конкретного канала, поддерживая согласованное состояние и память независимо от того, где происходит взаимодействие.
Ключевые выводы:
* Переход от модели к рабочей станции: CoPaw смещает акцент с большой языковой модели (LLM) на структурированную архитектуру рабочей станции. Он действует как промежуточный уровень, который координирует фреймворк AgentScope, AgentScope Runtime и внешние каналы связи, превращая необработанные возможности LLM в функционального, постоянного помощника.
* Долгосрочная память через ReMe: в отличие от стандартных взаимодействий LLM без состояния, CoPaw интегрирует модуль ReMe (Memory Management). Это позволяет агентам сохранять «долгосрочный опыт», сохраняя предпочтения пользователя и данные о прошлых задачах либо локально, либо в облаке, что обеспечивает персонализированную эволюцию поведения агента с течением времени.
* Расширяемые навыки на основе Python: в рамках используется отделённая система расширения навыков, основанная на спецификации anthropics/skills. Разработчики могут расширить полезность агента, просто добавляя функции Python в пользовательскую директорию навыков, что позволяет агенту выполнять конкретные задачи, такие как веб-скрапинг, манипулирование файлами или интеграция с API, без изменения основного кода.
* Доступ ко всем доменам и многоканальность: CoPaw предоставляет унифицированный интерфейс для кроссплатформенного развёртывания. К одному экземпляру рабочей станции можно подключить корпоративные инструменты (Lark, DingTalk) и социальные/разработческие платформы (Discord, QQ, iMessage), что позволяет получить доступ к одному и тому же агенту и его памяти в разных средах.
* Автоматизированные агентские рабочие процессы: сочетая запланированные задачи с системой навыков, CoPaw переходит от реактивного чата к проактивной автоматизации. Разработчики могут программировать «агентские приложения», которые выполняют фоновые операции, такие как ежедневный синтез исследований или автоматический мониторинг репозиториев, и отправляют результаты на предпочтительный канал связи пользователя.
Ознакомьтесь с репозиторием [здесь] и посетите [веб-сайт]. Также подписывайтесь на нас в [Twitter] и присоединяйтесь к нашему [ML SubReddit] (более 120 тысяч участников) и подписывайтесь на [наш Newsletter]. А если вы в Telegram, присоединяйтесь к нам и там!
1. Какие основные компоненты включает в себя архитектура CoPaw и как они взаимодействуют между собой?
Ответ:
CoPaw состоит из трёх основных слоёв: AgentScope (базовый фреймворк для обработки коммуникации и логики агентов), AgentScope Runtime (среда выполнения для стабильной работы и управления ресурсами) и ReMe (Memory Management) — модуль для управления памятью.
2. Какие проблемы решает CoPaw в области персонального ИИ и как он это делает?
Ответ:
CoPaw решает проблему развёртывания на фрагментированных коммуникационных платформах с помощью уровня All-Domain Access, который стандартизирует взаимодействие агентов с различными протоколами обмена сообщениями. Также CoPaw интегрирует модуль ReMe (Memory Management), что позволяет агентам сохранять «долгосрочный опыт» и обеспечивает персонализированную эволюцию поведения агента с течением времени.
3. Какие возможности предоставляет CoPaw для расширения навыков агентов?
Ответ:
CoPaw поддерживает пользовательскую директорию навыков, куда инженеры могут добавлять функции на Python. Эти навыки соответствуют стандартизированной спецификации и позволяют агенту выполнять веб-скрапинг, взаимодействовать с локальными файлами и средами рабочего стола, запрашивать личные базы знаний и управлять календарями и электронной почтой с помощью естественного языка.
4. Какие платформы поддерживает CoPaw для многоканальной связи?
Ответ:
CoPaw поддерживает интеграцию с корпоративными платформами (DingTalk и Lark (Feishu)), социальными/разработческими платформами (Discord, QQ и iMessage).
5. Как CoPaw позволяет создавать «агентские приложения» и какие задачи они могут выполнять?
Ответ:
CoPaw позволяет создавать «агентские приложения» — сложные рабочие процессы, в которых агент использует комбинацию встроенных навыков и запланированных задач для достижения цели автономно. Например, агент может выполнять веб-скрапинг, взаимодействовать с локальными файлами, запрашивать личные базы знаний, управлять календарями и электронной почтой. Также разработчики могут программировать «агентские приложения», которые выполняют фоновые операции, такие как ежедневный синтез исследований или автоматический мониторинг репозиториев.