QwenPaw

QwenPaw

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당신을 위해 일하고, 당신과 함께 성장합니다.

당신의 개인 AI 어시스턴트 — 로컬 또는 클라우드에 배포하고, Skills & Plugins로 확장하며, 모든 채널에 연결하세요.

절대 잊지 않습니다
3계층 메모리 — 실시간 작업 컨텍스트, 전체 원문 기록, 그리고 ReMe 기반의 자기 진화형 개인 지식 베이스. 대화와 리소스는 지속적으로 읽고, 편집하고, 검색하고, 연결할 수 있는 Markdown 메모리가 됩니다.

로컬이든 클라우드든, 무료로 실행
에이전트 작업을 위해 훈련된 QwenPaw-Flash 모델(2B / 4B / 9B / 35B-A3B / 27B). 내장 QwenPaw Local 런타임 — API 키도, 클라우드 의존성도 없습니다. Ollama, LM Studio 또는 14개 이상의 클라우드 제공자와도 함께 작동합니다.

보안 내장
커널 수준 Sandbox, Tool Guard, File Guard, Skill Scanner, Access Policy. 위험한 명령은 실행되기 전에 차단됩니다.

멀티 에이전트 & 병렬
자체 메모리와 스킬을 가진 독립 에이전트를 생성하세요. 런타임 시 서브 에이전트. 크로스 시스템 오케스트레이션을 위한 Agent Communication Protocol (ACP).

파일 워크스페이스
프로젝트 및 Agent 파일 전반에 걸친 통합 파일 탐색, 미리보기, 편집, diff, 업로드, 다운로드.

확장 가능
스케줄링, 문서, 브라우저, 뉴스 등을 위한 Skills. 마켓플레이스를 갖춘 플러그인 아키텍처. 외부 도구를 위한 MCP 통합. 이들을 목적에 맞는 워크플로로 결합하세요.

어디서나 접근 가능
DingTalk, Lark, WeChat, Discord, Telegram, iMessage, QQ — 하나의 인스턴스, 모든 채널. 직접 접근을 위한 Console, TUI, 데스크톱 앱.

당신의 것, 우리의 것이 아닙니다
로컬에 배포하세요 — 데이터는 당신의 기기에 남습니다. 제3자 호스팅도, 데이터 업로드도 없습니다.

QwenPaw로 할 수 있는 일

자동화 & 스케줄링: 반복 작업 설정 — 뉴스 다이제스트, 보고서 생성, 멀티 채널 브로드캐스팅 — 모두 당신의 일정에 맞춰.
코드 & 개발: 통합 파일 워크스페이스로 프로젝트의 코드를 읽고, 편집하고, 리뷰하고, 테스트하세요.
문서 처리: PDF, Word, Excel, PowerPoint 파일을 읽고, 쓰고, 변환하세요.
정보 수집: 웹을 검색하고, 구독을 팔로우하고, 비디오를 요약하고, 개인 지식 베이스에서 필요한 것을 찾으세요.
멀티 채널 운영: 알림, 요약 또는 AI 생성 콘텐츠를 DingTalk, Lark, Discord, Telegram 등에 동시에 또는 채널별로 푸시하세요.
커스텀 워크플로: 내장 기능, 플러그인, 예약 작업을 당신의 필요에 맞춘 워크플로로 결합하세요.

뉴스

[2026-10-15] v2.2.2 | Console 업데이트, 9B/27B/35B-A3B를 커버하는 새로운 QwenPaw-Flash 모델, Codex/Qoder 데이터 가져오기를 위한 PawPort, Creator 2.0.1, Data 0.3.0. v2.2.2 릴리스 노트 →

[2026-09-10] v2.2.1 | Creator 1.2 블루프린트 워크벤치, Agent별 모델 라우팅, 통합 환경 관리. v2.2.1 릴리스 노트 →

[2026-09-03] v2.2.0 | 셀프 호스팅 멀티 유저 QwenPaw Hub, QwenPaw Mail, 네이티브 QwenPaw Data, 통합 모델 라우팅, Creator 1.1, 통합 마켓플레이스, 그리고 주요 Console, Skills, 채널 및 안정성 개선. v2.2.0 릴리스 노트 →

[2026-08-13] v2.1.0 | QwenPaw OS Shell, 통합 Files 워크스페이스, QwenPaw Creator, Codex/Qoder Agent 통합, Browser-use, Computer-use, 워크스페이스 체크포인트, 장기 실행 대화 연속성. v2.1.0 릴리스 노트 →

[2026-07-24] v2.0.1 | PawApp 미니앱 플랫폼, 사용자 편집 가능한 Agent Modes, Oh-My-Paw 플러그인, ReMe 메모리 개선, 데스크톱 UX 개선 등. v2.0.1 릴리스 노트 →

모든 릴리스 노트 →

목차

뉴스
빠른 시작
API Key
로컬 모델
보안 기능
문서
FAQ
로드맵
기여하기
소스에서 설치
왜 QwenPaw인가?
제작자
라이선스

빠른 시작
옵션 1: Pip 설치
Python을 직접 관리하는 것을 선호한다면 (Python >= 3.11, < 3.14 필요):

pip install qwenpaw
qwenpaw init --defaults
qwenpaw app
그런 다음 브라우저에서 http://127.0.0.1:8088/ 의 Console을 열어 모델을 구성하세요. DingTalk, Lark, WeChat 등에서 채팅하려면 Channel 설정 문서를 참조하세요.

옵션 2: 스크립트 설치
Python 설정이 필요 없으며, 하나의 명령으로 모든 것을 설치합니다. 스크립트는 자동으로 uv(Python 패키지 관리자)를 다운로드하고, 가상 환경을 생성하며, 모든 의존성(Node.js 및 프론트엔드 자산 포함)과 함께 QwenPaw를 설치합니다. 참고: 제한된 네트워크 환경이나 기업 방화벽에서는 작동하지 않을 수 있습니다.

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

참고: 설치 프로그램은 자동으로 uv의 상태를 확인합니다. 설치되어 있지 않으면 자동으로 다운로드하고 구성하려고 시도합니다. 자동 설치가 실패하면 화면의 안내를 따르거나 python -m pip install -U uv 를 실행한 후 설치 프로그램을 다시 실행하세요.

⚠️ Windows Enterprise LTSC 사용자를 위한 특별 안내

Windows LTSC 또는 엄격한 보안 정책으로 관리되는 기업 환경을 사용하는 경우, PowerShell이 Constrained Language Mode 에서 실행되어 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다:

CMD(.bat) 사용 시: 스크립트는 성공적으로 실행되지만 Path에 쓰지 못함

스크립트가 파일 설치를 완료합니다. Constrained Language Mode 로 인해 환경 변수를 자동으로 업데이트할 수 없습니다. 다음과 같이 수동으로 구성하세요:

설치 디렉터리 확인:

uv 사용 가능 여부 확인: CMD에서 uv --version 을 입력합니다. 버전 번호가 나타나면 QwenPaw 경로만 구성하세요. 'uv' is not recognized as an internal or external command, operable program or batch file 이라는 메시지가 나타나면 두 경로를 모두 구성하세요.
uv 경로 (설치 위치에 따라 하나 선택; uv가 실패할 경우 사용): 일반적으로 %USERPROFILE%\.local\bin , %USERPROFILE%\AppData\Local\uv , 또는 Python 설치 디렉터리 내의 Scripts 폴더
QwenPaw 경로: 일반적으로 %USERPROFILE%\.qwenpaw\bin 에 위치.

시스템의 Path 환경 변수에 수동으로 추가:

Win + R 을 누르고 sysdm.cpl 을 입력한 후 Enter를 눌러 시스템 속성을 엽니다.
"고급" -> "환경 변수"를 클릭합니다.
"시스템 변수"에서 Path 를 찾아 선택한 후 "편집"을 클릭합니다.
"새로 만들기"를 클릭하고 두 디렉터리 경로를 순서대로 입력한 후 확인을 클릭하여 저장합니다.

PowerShell(.ps1) 사용 시: 스크립트 실행 중단

Constrained Language Mode 로 인해 스크립트가 uv를 자동으로 다운로드하지 못할 수 있습니다.

uv 수동 설치: GitHub Release를 참조하여 uv.exe를 다운로드하고 %USERPROFILE%\.local\bin 또는 %USERPROFILE%\AppData\Local\uv 에 배치하거나, Python이 설치되어 있는지 확인하고 python -m pip install -U uv 를 실행하세요.
uv 환경 변수 구성: uv 디렉터리와 %USERPROFILE%\.qwenpaw\bin 을 시스템의 Path 변수에 추가합니다.
설치 재실행: 새 터미널을 열고 설치 스크립트를 다시 실행하여 QwenPaw 설치를 완료합니다.
QwenPaw 환경 변수 구성: %USERPROFILE%\.qwenpaw\bin 을 시스템의 Path 변수에 추가합니다.

설치가 완료되면 새 터미널을 열고 실행하세요:

qwenpaw init --defaults # 또는: qwenpaw init (대화형)
qwenpaw app

설치 옵션
macOS / Linux:

# 특정 버전 설치
curl -fsSL ... | bash -s -- --version 1.1.0

# 소스에서 설치 (개발/테스트)
curl -fsSL ... | bash -s -- --from-source

# 업그레이드 — 설치 프로그램을 다시 실행하기만 하면 됩니다
curl -fsSL ... | bash

# 제거
qwenpaw uninstall # 구성과 데이터 유지
qwenpaw uninstall --purge # 모든 것 제거
Windows (PowerShell):

# 특정 버전 설치
irm .. . | iex; .\install.ps1 - Version 1.1 . 12

# 소스에서 설치 (개발/테스트)
.\install.ps1 - FromSource

# 업그레이드 — 설치 프로그램을 다시 실행하기만 하면 됩니다
irm .. . | iex

# 제거
qwenpaw uninstall # 구성과 데이터 유지
qwenpaw uninstall -- purge # 모든 것 제거

옵션 3: Docker
이미지는 Docker Hub ( agentscope/qwenpaw )에 있습니다. 이미지 태그: latest (안정); pre (PyPI 사전 릴리스).

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
중국 사용자를 위해 Alibaba Cloud Container Registry (ACR)에서도 사용 가능합니다: agentscope-registry.ap-southeast-1.cr.aliyuncs.com/agentscope/qwenpaw (동일한 태그).

그런 다음 Console을 위해 http://127.0.0.1:8088/ 을 엽니다. 구성, 메모리, 스킬은 qwenpaw-data 볼륨에 저장됩니다; 모델 제공자 설정과 API 키는 qwenpaw-secrets 볼륨에 있습니다; 백업 아카이브는 qwenpaw-backups 볼륨에 저장됩니다. API 키(예: DASHSCOPE_API_KEY )를 전달하려면 docker run 에 -e VAR=value 또는 --env-file .env 를 추가하세요.

호스트 머신의 Ollama 또는 기타 서비스에 연결

Docker 컨테이너 내부에서 localhost는 호스트 머신이 아닌 컨테이너 자체를 가리킵니다. 호스트에서 Ollama(또는 기타 모델 서비스)를 실행하고 Docker의 QwenPaw가 이에 접근하도록 하려면 다음 방법 중 하나를 사용하세요:

옵션 A — 명시적 호스트 바인딩 (모든 플랫폼):

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
그런 다음 QwenPaw Settings → Models 에서 Base URL을 http://host.docker.internal:<port> 로 변경하세요 — 예를 들어 Ollama의 경우 http://host.docker.internal:11434 , LM Studio의 경우 http://host.docker.internal:1234/v1 .

옵션 B — 호스트 네트워킹 (Linux 전용):

docker run --network=host \
-v qwenpaw-data:/app/working \
-v qwenpaw-secrets:/app/working.secret \
-v qwenpaw-backups:/app/working.backups \
agentscope/qwenpaw:latest
포트 매핑( -p )이 필요 없습니다; 컨테이너가 호스트 네트워크를 직접 공유합니다. 모든 컨테이너 포트가 호스트에 노출되므로, 포트가 이미 사용 중인 경우 충돌이 발생할 수 있습니다.

이미지는 scratch에서 빌드됩니다. 이미지를 직접 빌드하려면 scripts/README.md 의 Build Docker image 섹션을 참조한 후 레지스트리에 푸시하세요.

옵션 4: Alibaba Cloud ECS에 배포
Alibaba Cloud (ECS)에서 QwenPaw를 실행하려면 원클릭 배포를 사용하세요: QwenPaw on Alibaba Cloud (ECS) 배포 링크를 열고 안내를 따르세요. 단계별 지침은 Alibaba Cloud Developer: Deploy your AI assistant in 3 minutes 를 참조하세요.

옵션 5: AgentScope Platform
AgentScope Platform은 원클릭 클라우드 QwenPaw 배포, 플러그인 공유, Skill 마켓플레이스를 제공합니다. 무료, 7/24 온라인.

옵션 6: ModelScope 사용
ModelScope Studio도 클라우드 QwenPaw 배포를 지원합니다. 참고: 다른 사람이 당신의 QwenPaw를 제어할 수 없도록 Studio를 비공개로 설정하세요.

옵션 7: 데스크톱 애플리케이션 (베타)

베타 안내: 데스크톱 애플리케이션은 현재 베타 테스트 단계이며 다음과 같은 알려진 제한 사항이 있습니다:

불완전한 호환성 테스트: 모든 시스템 버전과 하드웨어 구성에서 완전히 테스트되지 않았습니다
잠재적 성능 문제: 시작 시간, 메모리 사용량 및 기타 성능 측면은 추가 최적화가 필요할 수 있습니다
개발 중인 기능: 일부 기능은 불안정하거나 누락될 수 있습니다

명령줄 도구에 익숙하지 않다면 Python 환경을 수동으로 구성하거나 명령을 실행할 필요 없이 QwenPaw의 데스크톱 애플리케이션을 다운로드하여 사용할 수 있습니다.

다운로드
공식 다운로드 페이지 에서 데스크톱 앱(Tauri 빌드)을 다운로드하세요:

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

기능

✅ 제로 구성: 다운로드하고 더블 클릭하여 실행, Python 설치나 환경 변수 구성 불필요
✅ 크로스 플랫폼: Windows 10+ 및 macOS 14+ 지원
✅ 시각적 인터페이스: 앱 창이 자동으로 열리며, 주소를 수동으로 입력할 필요 없음
⚠️ 베타 단계: 기능이 지속적으로 개선되고 있으며, 피드백 환영

첫 실행
중요: 첫 실행은 10-60초가 걸릴 수 있습니다(시스템 구성에 따라 다름). 애플리케이션은 Python 환경을 초기화하고 의존성을 로드해야 합니다. 창이 자동으로 열릴 때까지 기다려 주세요.

macOS: 시스템 보안 제한 우회
Releases에서 QwenPaw macOS 앱을 다운로드하면 macOS가 다음과 같이 표시할 수 있습니다: "Apple …