QwenPaw 怎么安装？本地 AI 助手平台部署教程

QwenPaw 安装完成的标志，不是终端里出现了几行绿色日志，而是浏览器能打开本地控制台，初始化向导能保存配置，并且你发出的第一条消息确实经过已选模型返回。按这个验收标准部署，排错会比“装完再说”简单。

先选安装路线

初次体验可用官方脚本；已有 Python 环境可用 pip；长期运行或多人共享机器，Docker 更容易把数据边界说清楚。不要同时用三种路线安装到同一个目录，否则排查命令到底调用了哪个版本会很麻烦。

路线一：pip 安装

1. 确认 Python 版本在 3.11 到 3.13 范围内，并准备一个独立虚拟环境。
2. 安装 QwenPaw：

   pip install qwenpaw

3. 初始化工作区：

   qwenpaw init
   qwenpaw app

4. 浏览器打开 http://127.0.0.1:8088/，在“设置 → 模型”中选择提供商并保存。

若只想先生成默认配置，也能使用 qwenpaw init --defaults。失败场景：命令提示找不到 qwenpaw，多数时候是虚拟环境没有激活，或 Python 的 Scripts 目录没有加入 Path，不是程序本身一定没装上。

路线二：官方脚本

macOS 或 Linux 可执行：

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

Windows CMD 可执行：

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

Windows PowerShell 可执行：

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

脚本会尝试准备 uv、虚拟环境、QwenPaw 及相关依赖。安装后打开新终端，再运行 qwenpaw init --defaults 和 qwenpaw app。失败场景：Windows LTSC 的受限语言模式可能阻止脚本写 Path 或下载 uv，此时要手动安装 uv，并把 uv 所在目录和 %USERPROFILE%.qwenpawbin 加入 Path。

路线三：Docker 部署

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

其中，数据卷保存配置、记忆和 Skills，密钥卷保存模型提供商设置与 API Key，备份卷保存导出的归档。失败场景：只映射端口、不挂载卷，容器重建后可能发现记忆和备份都回到了初始状态。

最后做一次四项验收

• 能打开本地控制台，且地址是本机的 8088 端口。
• 模型页面显示已启用的提供商和模型。
• 新建一条短对话，确认能收到响应。
• 检查工作区、密钥和备份是否落在预期位置。

若使用 Ollama 或 LM Studio，先让对应服务运行，再回到 QwenPaw 选择本地提供商；若使用云端模型，则需要填入有效 API Key。安装成功只是起点，模型连接和数据持久化才决定部署是否真的可用。