CoPaw es una plataforma de agente de inteligencia artificial de código abierto desarrollada por el equipo de AgentScope de Alibaba que permite ejecutar modelos de lenguaje directamente en el equipo del usuario, sin depender de servicios en la nube. Esta guía cubre todo el proceso oficial: desde la instalación con un solo comando hasta la configuración de tareas automatizadas y búsqueda web en tiempo real, con soluciones detalladas para los errores más frecuentes.

¿Qué es CoPaw?

CoPaw —cuyo nombre completo es Co Personal Agent Workstation— es un asistente de inteligencia artificial que corre completamente en el equipo local. A diferencia de soluciones como ChatGPT o Gemini, que procesan los datos en servidores externos, CoPaw mantiene toda la información dentro del propio equipo, lo que garantiza privacidad total y disponibilidad sin conexión a internet una vez instalado.

El proyecto es una evolución directa de AgentScope, el marco de trabajo multiagente de Alibaba, y hereda su arquitectura modular. La plataforma integra tres componentes fundamentales: un servidor de interfaz de programación de aplicaciones basado en FastAPI, una interfaz web reactiva accesible desde el navegador en http://127.0.0.1:8088, y un sistema de módulos de habilidades que extienden las capacidades del agente más allá de la conversación básica.

CoPaw no es simplemente un cliente de chat para modelos locales: es un orquestador de tareas que puede navegar por internet, leer archivos PDF, generar documentos de Word y hojas de cálculo, enviar mensajes por Telegram y ejecutar acciones programadas de forma automática. El proyecto cuenta actualmente con más de 7,900 estrellas en GitHub y 828 bifurcaciones, con 38 colaboradores activos.

Requisitos del sistema

Antes de comenzar, verificar que el equipo cumpla con los siguientes requisitos:

CoPaw puede funcionar únicamente con procesador central, aunque los tiempos de respuesta serán más lentos. En un equipo con procesador Intel Core i7 de décima generación y 16 GB de RAM sin tarjeta gráfica dedicada, el modelo qwen3:8b tarda entre 15 y 40 segundos por respuesta. Con una tarjeta gráfica NVIDIA RTX 3060 o superior, ese tiempo se reduce a 3-8 segundos.

Métodos de instalación disponibles

CoPaw ofrece tres métodos de instalación según las preferencias y el entorno del usuario. El método recomendado para la mayoría es el instalador automático, que no requiere tener Python previamente instalado.

Método 1: instalador automático (sin necesidad de Python)

Este es el método oficial recomendado. El instalador gestiona Python, el entorno virtual y todas las dependencias de forma automática.

Windows — PowerShell:

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

Windows — CMD (símbolo del sistema):

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

macOS y Linux con soporte Ollama:

curl -fsSL https://copaw.agentscope.io/install.sh | bash -s -- --extras ollama

macOS y Linux con múltiples motores (Ollama + llama.cpp):

curl -fsSL https://copaw.agentscope.io/install.sh | bash -s -- --extras ollama,llamacpp

Una vez que el instalador finaliza, abrir una nueva terminal y ejecutar:

copaw init --defaults
copaw app

Abrir http://127.0.0.1:8088 en cualquier navegador para acceder al tablero de control.

Nota para usuarios de Windows Enterprise LTSC: Si PowerShell opera en modo de lenguaje restringido por políticas corporativas, el script puede no poder actualizar las variables de entorno automáticamente. En ese caso, agregar manualmente las siguientes rutas a la variable Path del sistema desde Panel de control → Sistema → Variables de entorno:

• %USERPROFILE%\.local\bin — ruta del gestor de entornos uv
• %USERPROFILE%\.copaw\bin — ruta de los ejecutables de CoPaw

Método 2: instalación con pip (usuarios con Python instalado)

Para quienes prefieren gestionar Python manualmente, el proceso oficial es de tres comandos:

pip install "copaw[ollama]"
copaw init --defaults
copaw app

El paso copaw init –defaults es obligatorio: configura el directorio de trabajo, el proveedor de lenguaje y las opciones predeterminadas del agente. Omitirlo causa que el servidor arranque sin modelo activo.

Para instalar con soporte para modelos en formato GGUF sin Ollama (multiplataforma):

pip install "copaw[llamacpp]"

Para equipos con procesadores Apple Silicon (M1/M2/M3/M4):

pip install "copaw[mlx]"

Método 3: Docker

Para entornos de servidor o quienes prefieren contenedores:

docker pull agentscope/copaw:latest
docker run -p 8088:8088 -v copaw-data:/app/working agentscope/copaw:latest

La configuración, memoria y módulos de habilidades se almacenan en el volumen copaw-data. Para pasar claves de interfaces de programación:

docker run -p 8088:8088 -v copaw-data:/app/working -e TAVILY_API_KEY=tvly-XXXX-TU_CLAVE agentscope/copaw:latest

¿Cómo instalar Ollama?

Ollama es el motor que descarga y ejecuta los modelos de lenguaje localmente. Es necesario cuando se usa el método de instalación con pip y soporte ollama. Si se usó el instalador automático con –extras ollama, este paso puede omitirse.

Instalación de Ollama en Windows

1. Descargar el instalador desde ollama.com/download
2. Ejecutar OllamaSetup.exe y seguir el asistente
3. Al finalizar, Ollama se inicia como servicio en segundo plano en el puerto 11434

Verificación — punto de control 1 (tiempo estimado: 2 minutos):

Invoke-RestMethod -Uri "http://localhost:11434/api/tags" | ConvertTo-Json -Depth 3

Si aparece un objeto JSON con una lista de modelos, Ollama está funcionando. Si aparece el mensaje “Only one usage of each socket address”, Ollama ya estaba corriendo en segundo plano — ese mensaje es informativo, no indica ningún problema.

Instalación de Ollama en macOS

brew install ollama
ollama serve &

Instalación de Ollama en Ubuntu/Debian

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

¿Qué modelo de lenguaje elegir?

CoPaw es compatible con cualquier modelo disponible en Ollama. La siguiente tabla resume los modelos más adecuados según el equipo disponible:

El método oficial de CoPaw para descargar y seleccionar modelos es a través de sus propios comandos, sin necesidad de interactuar directamente con Ollama:

copaw models download Qwen/Qwen3-4B-GGUF
copaw models

El segundo comando abre un selector interactivo para elegir el modelo descargado como activo. También es posible descargar y gestionar modelos directamente desde la interfaz web en Settings → Models.

Si se prefiere descargar directamente con Ollama:

ollama pull qwen3:8b

La descarga del modelo en versión cuantizada Q4_K_M ocupa aproximadamente 5.2 GB y puede tardar entre 5 y 20 minutos según la velocidad de la conexión.

Configuración del proveedor de modelo en CoPaw

Una vez que CoPaw está corriendo, acceder al tablero en http://127.0.0.1:8088. Navegar a Settings → Models y seguir estos pasos:

1. Seleccionar Ollama en la lista de proveedores
2. Verificar que la dirección base sea exactamente http://localhost:11434 — sin /v1 al final
3. Hacer clic en Refresh models: debe aparecer el modelo descargado
4. Seleccionarlo como modelo activo y guardar

Para configurar una clave de interfaz de programación de un proveedor en la nube como OpenAI o DashScope, el método oficial es a través de copaw init (que incluye un paso de configuración de proveedor) o desde la consola web en Settings → Models → [proveedor] → API Key.

Verificación — punto de control 2:

Invoke-RestMethod -Uri "http://127.0.0.1:8088/api/models/active" | ConvertTo-Json

La respuesta debe mostrar provider_id: “ollama” y el nombre del modelo seleccionado. Si provider_id aparece vacío, el modelo no fue guardado correctamente — repetir el paso 4.

Instalación del navegador para búsqueda web autónoma

El módulo browser_visible de CoPaw utiliza Playwright para controlar un navegador de forma programática. Esto permite al agente buscar información en internet, completar formularios y extraer datos de páginas web de manera autónoma, sin intervención del usuario.

C:\Users\TU_USUARIO\.copaw\venv\Scripts\python.exe -m playwright install chromium

En macOS y Linux:

~/.copaw/venv/bin/python -m playwright install chromium

La descarga ocupa aproximadamente 150 MB. La ventana que abre el agente al navegar es completamente independiente del navegador donde se visualiza el tablero de CoPaw.

Activar el modo de navegador visible

Por defecto el navegador opera en modo invisible. Para ver cómo el agente navega en tiempo real, editar config.json con PowerShell usando escritura sin marca de orden de bytes — este detalle es crítico, ya que PowerShell por defecto agrega ese marcador y CoPaw no puede leer el archivo resultante:

$config = Get-Content "C:\Users\TU_USUARIO\.copaw\config.json" -Encoding UTF8 | ConvertFrom-Json
$config | Add-Member -NotePropertyName "browser" -NotePropertyValue ([PSCustomObject]@{ headless = $false }) -Force
$json = $config | ConvertTo-Json -Depth 10
[System.IO.File]::WriteAllText("C:\Users\TU_USUARIO\.copaw\config.json", $json, [System.Text.UTF8Encoding]::new($false))

Configuración de búsqueda web con Tavily

Para dotar al agente de búsqueda web en tiempo real, CoPaw integra el Model Context Protocol con Tavily Search. El método oficial para configurar la clave es desde la consola web en Settings → Environment variables, agregando la variable TAVILY_API_KEY con el valor de la clave obtenida al registrarse en app.tavily.com.

Las cuentas gratuitas de Tavily incluyen 1,000 búsquedas por mes. Como alternativa, configurar la clave como variable de entorno del sistema (más seguro que almacenarla en el archivo de configuración):

[Environment]::SetEnvironmentVariable("TAVILY_API_KEY", "tvly-XXXX-TU_CLAVE", "User")

O bien editando directamente el archivo config.json (con el método sin marca de orden de bytes). La sección correspondiente debe quedar exactamente así:

{
  "key": "tavily_search",
  "name": "tavily_mcp",
  "enabled": true,
  "transport": "stdio",
  "command": "npx",
  "args": ["-y", "tavily-mcp@latest"],
  "env": {
    "TAVILY_API_KEY": "tvly-XXXX-TU_CLAVE"
  }
}

Reiniciar CoPaw después de cualquier cambio en la sección MCP, ya que ese componente se inicializa únicamente al arrancar el servidor.

Al enviar instrucciones de búsqueda al agente, usar preferentemente el idioma inglés para obtener mejores resultados de Tavily:

Use tavily_search with query "artificial intelligence news March 2026" and search_depth "basic"

Módulos de habilidades disponibles

CoPaw incluye un sistema de módulos que extienden lo que el agente puede hacer más allá de la conversación. Cada módulo es independiente y se activa automáticamente según el contexto de la tarea solicitada:

Los módulos se gestionan desde Settings → Skills en la interfaz web. También es posible crear módulos personalizados en el directorio de trabajo de CoPaw — se cargan automáticamente al reiniciar el servidor.

Ejemplos de instrucciones por nivel de usuario

Nivel básico

• “Busca las noticias más importantes de inteligencia artificial de hoy”
• “¿Cuál es la diferencia entre aprendizaje automático y aprendizaje profundo? Explícala con ejemplos”
• “Redacta un correo formal para solicitar una reunión con un cliente”
• “Use the news module to find the top AI stories from today” — en inglés si el modelo responde mejor en ese idioma

Nivel intermedio

• “Lee el archivo C:\Users\TU_USUARIO\Documents\reporte.pdf y genera un resumen ejecutivo de máximo 300 palabras”
• “Abre la hoja de cálculo ventas_2025.xlsx, identifica los tres productos con mayor crecimiento entre enero y marzo, y muestra los porcentajes”
• “Navega a amazon.com.mx, busca auriculares inalámbricos con precio menor a 1,500 pesos y lista las cinco mejores opciones con precio y enlace”

Nivel avanzado

• “Busca las cinco noticias más importantes de tecnología del día, redacta un párrafo de 150 palabras sobre cada una y guárdalas como noticias_hoy.docx”
• “Lee todos los archivos .csv en C:\Datos\, combínalos y calcula el promedio, máximo y mínimo de cada columna numérica”
• “Navega a la sección de empleos de linkedin.com, busca vacantes de redactor de contenido publicadas esta semana en Ciudad de México y guarda los títulos, empresas y direcciones web en empleos.xlsx”

¿Cómo programar tareas automáticas?

El módulo cron permite programar tareas para que el agente las ejecute en intervalos definidos sin intervención humana. Es uno de los diferenciadores más importantes de CoPaw respecto a otros clientes de inteligencia artificial local.

Ejemplos de instrucciones para tareas programadas

Resumen diario de noticias:

Configura una tarea que se ejecute todos los días a las 8:00 AM para buscar
las principales noticias de tecnología y guardarlas en noticias_diarias.txt

Registro periódico de información:

Crea una tarea que cada 6 horas registre en precios.txt la cotización
de Bitcoin con la fecha y hora de cada consulta

Reporte semanal consolidado:

Programa una tarea que cada lunes a las 9:00 AM lea todos los archivos .txt
de C:\Reportes, genere un resumen y lo guarde como reporte_semanal.docx

Limpieza automática de archivos:

Configura una tarea que cada viernes a las 11:00 PM mueva todos los archivos
.log de C:\Registros con más de 30 días a la carpeta Archivados

Configuración del intervalo de verificación

La sección heartbeat en el archivo config.json controla con qué frecuencia el agente revisa sus tareas pendientes y durante qué horario permanece activo. CoPaw v0.0.4 incluye un panel de monitoreo de este componente en la interfaz web:

"heartbeat": {
  "enabled": true,
  "every": "30m",
  "target": "main",
  "activeHours": {
    "start": "08:00",
    "end": "22:00"
  }
}

Las tareas programadas se visualizan, pausan y eliminan desde Settings → Agents → Scheduled Tasks. Cada tarea muestra su próxima ejecución y el historial de corridas anteriores.

Archivo de configuración completo de referencia

El archivo config.json se encuentra en C:\Users\TU_USUARIO\.copaw\config.json en Windows y en ~/.copaw/config.json en macOS y Linux. A continuación se muestra una configuración funcional con todas las opciones de esta guía:

{
  "channels": {
    "console": { "enabled": true, "bot_prefix": "" },
    "telegram": {
      "enabled": false,
      "bot_token": "TU_TOKEN_TELEGRAM",
      "show_typing": true
    }
  },
  "mcp": {
    "clients": {
      "tavily_search": {
        "key": "tavily_search",
        "name": "tavily_mcp",
        "enabled": true,
        "transport": "stdio",
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "tavily-mcp@latest"],
        "env": {
          "TAVILY_API_KEY": "tvly-XXXX-TU_CLAVE_TAVILY"
        }
      }
    }
  },
  "browser": { "headless": false },
  "agents": {
    "defaults": {
      "heartbeat": {
        "enabled": true,
        "every": "30m",
        "target": "main",
        "activeHours": {
          "start": "08:00",
          "end": "22:00"
        }
      }
    },
    "running": {
      "max_iters": 50,
      "max_input_length": 131072
    },
    "language": "es"
  },
  "show_tool_details": true
}

Importante: siempre guardar este archivo usando el método sin marca de orden de bytes. En PowerShell usar exclusivamente:

[System.IO.File]::WriteAllText("C:\Users\TU_USUARIO\.copaw\config.json", $json, [System.Text.UTF8Encoding]::new($false))

Resolución de errores frecuentes

¿Por qué aparece “No es posible conectar con el servidor remoto”?

CoPaw no está corriendo. Iniciar con copaw app antes de ejecutar cualquier consulta. El servidor debe estar activo en el puerto 8088.

¿Por qué el comando copaw no es reconocido?

El directorio de ejecutables no está en el PATH. Usar la ruta completa C:\Users\TU_USUARIO\.copaw\venv\Scripts\copaw.exe app o agregar %USERPROFILE%\.copaw\bin a las variables de entorno del sistema.

¿Por qué Ollama aparece como no disponible?

La causa más común es que la dirección base incluye /v1 al final. Debe ser exactamente http://localhost:11434 sin ningún sufijo. Corregirlo en Settings → Providers → Ollama.

¿Por qué el archivo config.json genera error de codificación?

PowerShell agrega una marca de orden de bytes al inicio del archivo cuando se usa Set-Content -Encoding UTF8. CoPaw no puede leer ese formato. Usar siempre [System.IO.File]::WriteAllText() con [System.Text.UTF8Encoding]::new($false).

¿Por qué el agente responde que no tiene acceso a internet?

El módulo de búsqueda no está activo o la clave de Tavily no está configurada correctamente. Verificar que enabled sea true y que TAVILY_API_KEY contenga la clave como valor, no como nombre de campo. Reiniciar CoPaw después de cambios en la sección MCP.

¿Qué significa el error “Page default not found”?

Los navegadores de Playwright no están instalados. Ejecutar: C:\Users\TU_USUARIO\.copaw\venv\Scripts\python.exe -m playwright install chromium

¿Por qué pip instala paquetes en el Python del sistema en lugar del entorno virtual?

Al usar pip directamente, el sistema prioriza el Python global. Usar siempre la ruta completa del pip del entorno virtual: C:\Users\TU_USUARIO\.copaw\venv\Scripts\pip.exe install nombre_paquete

¿Por qué active_llm aparece vacío al consultar la interfaz de programación?

El paso copaw init –defaults fue omitido o el modelo no fue guardado desde la interfaz. Ejecutar copaw models para seleccionar el modelo activo desde la línea de comandos, o configurarlo desde Settings → Models en la consola web.

Canales de comunicación compatibles

CoPaw puede recibir y enviar mensajes a través de múltiples plataformas de forma simultánea. Esto permite interactuar con el agente desde la aplicación preferida sin cambiar de herramienta:

• Consola web — Interfaz integrada en http://127.0.0.1:8088, disponible desde cualquier navegador
• Telegram — Requiere crear un bot en BotFather y configurar el token en config.json
• DingTalk — Plataforma empresarial de Alibaba, popular en equipos de tecnología
• Feishu — Plataforma de ByteDance, compatible con grupos y canales
• Discord — Para comunidades y servidores de juegos o tecnología
• QQ — Red social y mensajería ampliamente usada en Asia
• iMessage — Solo disponible en macOS

La documentación completa para configurar cada canal está disponible en copaw.agentscope.io/docs/channels.

Preguntas frecuentes

¿CoPaw funciona completamente sin internet?

Sí. Una vez instalado y con el modelo descargado, CoPaw opera sin conexión. Solo requieren internet las búsquedas con Tavily y el módulo de noticias.

¿CoPaw es gratuito?

Sí. CoPaw es de código abierto bajo licencia Apache 2.0. Los modelos de Ollama también son gratuitos. La única parte con costo opcional es la clave de Tavily, aunque la cuenta gratuita incluye 1,000 búsquedas mensuales.

¿Se puede usar CoPaw con modelos en la nube como GPT-4 o Claude?

Sí. CoPaw incluye proveedores integrados para OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI y DashScope. Basta con configurar la clave correspondiente en Settings → Models. Esto permite alternar entre modelos locales y en la nube según la tarea.

¿Cuánta RAM consume CoPaw en operación?

El servidor de CoPaw consume aproximadamente 200-400 MB de RAM. El consumo principal proviene del modelo: qwen3:8b ocupa entre 5 y 6 GB durante la inferencia. Un equipo con 8 GB puede ejecutar la combinación completa, aunque con poco margen para otras aplicaciones simultáneas.

¿Es posible usar CoPaw desde otro dispositivo en la misma red?

Sí. Modificando la dirección en config.json de 127.0.0.1 a 0.0.0.0, CoPaw acepta conexiones desde cualquier dispositivo en la red local. Acceder desde otro equipo usando la dirección IP del servidor seguida del puerto 8088.

¿Los datos de conversación se envían a algún servidor externo?

No. Toda la información procesada con modelos locales permanece en el equipo. Solo se envían datos a servidores externos cuando se configura explícitamente un proveedor en la nube como OpenAI o cuando se usa la búsqueda web con Tavily.

URLs de referencia:

• https://github.com/agentscope-ai/CoPaw
• https://copaw.agentscope.io
• https://ollama.com/download
• https://app.tavily.com