Разработка отражает изменение парадигмы в индустрии искусственного интеллекта. Если раньше основное внимание уделялось самим моделям, то теперь ключевым становится окружение, в котором они функционируют. CoPaw предлагает стандартизированную инфраструктуру для развертывания, управления и масштабирования персональных ИИ-агентов.

Архитектура платформы построена на трех основных компонентах: фреймворке AgentScope, среде выполнения AgentScope Runtime и модуле управления памятью ReMe. Вместе они обеспечивают связку между логикой работы агента и практическими задачами — от планирования до взаимодействия с пользователем.

Ключевым элементом системы стала долговременная память.

В отличие от стандартных API больших языковых моделей, где контекст теряется между сессиями, модуль ReMe позволяет сохранять данные как локально, так и в облаке. Это дает агентам возможность учитывать прошлый опыт, адаптироваться к пользователю и обеспечивать более персонализированное взаимодействие.

Еще одна особенность CoPaw — расширяемая система «навыков». Каждый навык представляет собой отдельный модуль на Python, который добавляет новую функцию — от работы с файлами и базами знаний до веб-скрейпинга и управления почтой. При этом разработчикам не требуется изменять ядро системы: новые возможности подключаются через специальный каталог.

Платформа также поддерживает многоканальное взаимодействие через единый интерфейс. Один и тот же агент может работать сразу в нескольких средах — от корпоративных инструментов вроде DingTalk и Lark до пользовательских сервисов, таких как Discord, QQ и iMessage. Это позволяет сохранять единое состояние и контекст независимо от канала общения.

CoPaw может использоваться для создания полноценных «приложений агентов», способных выполнять задачи автономно — анализировать данные, отслеживать изменения в проектах или управлять рабочими процессами.