3月31日，阿里通义实验室宣布CoPaw1.0版本正式发布，此次更新聚焦于定制小模型、安全机制、多智能体协同和记忆管理四大能力升级。CoPaw基于AgentScope生态构建，其架构依赖框架层、记忆层与模型层三层核心支撑，全面支持本地化部署，用户可在Mac、Windows或Linux系统的个人电脑上一键安装运行。

新版本中，团队发布了专为CoPaw场景定制的CoPaw-Flash系列小模型，提供多种尺寸与量化版本，可根据设备性能自动推荐，旨在降低云端推理成本并确保用户数据安全。在安全方面，CoPaw1.0采用分层防御架构，包括运行时检测工具调用的“工具守卫”、对敏感文件路径进行访问控制的“文件防护”以及在技能安装前进行风险扫描的“技能扫描器”。此外，该版本增强了多智能体协作能力，用户可在同一实例中创建多个智能体工作区，分别处理不同任务或身份场景，支持异步通信与协作。

记忆管理功能由ReMe机制驱动，采用分层策略管理上下文信息与长期记忆，系统会在对话中动态整理与压缩历史内容，并融合向量检索与全文检索技术来调用沉淀的记忆，以平衡对话连贯性与处理效率。CoPaw1.0还扩展了可接入的频道数量，并优化了交互体验，例如允许用户过滤消息以保持界面简洁，以及提供更细粒度的上下文配置选项。同时，控制台提供了Token用量可视化功能，便于用户复盘资源消耗。