最近发现阿里的 `AgentScope Platform` 正在公测（实际已经上线一个多月了），注册账号后，可以免费获得一个体验空间，并一键部署 `QwenPaw`。

无需购买服务器，也不用配置 Docker、Python 和各种运行环境，等待几分钟，就能在浏览器里打开一只全天在线的 AI 助手。

可以把它理解成一个部署在云端的 `OpenClaw`：能聊天、记住信息、安装技能、调用工具，也能长期挂在后台执行定时任务。

虽然目前还不算稳定，但公测期间免费，拿来“养虾”正合适。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12413718/564443ba3c548f571cf6f277219b4f33.jpg)

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## 它就是一只云端“赛博老伴”

在我看来，QwenPaw 更适合国内用户上手的 OpenClaw ，只不过`AgentScope Platform`部署的 QwenPaw 是在云端，意味着无法直接操作你的电脑（当然，QwenPaw 本身支持本地部署）。

实际使用时，可以把它当成一只长期挂在云端的“赛博老伴”，支持一键接入国内主流 IM 软件例如微信、QQ、飞书等。

平时没事可以和它聊天，也可以交代一些需要持续执行的任务，例如：

* 每天整理一次 AI 或科技新闻
* 定时收集关注领域的资料
* 生成每日股市资讯和收盘摘要
* 跟踪某些网站或开源项目的更新
* 阅读文档并整理重点
* 定时把结果推送到聊天软件

电脑关机后，这些任务仍然可以在云端继续运行。

当然，也可以什么都不配置，单纯把它当成一只会记事、能聊天的“赛博老伴”。

有事让它干活，没事和它聊两句。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12413718/d6b0d777e43a590a7c6191483d1420f9.jpg)

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## 绑定 GitHub，一键部署
AgentScope Platform 的**使用门槛是绑定 GitHub** ，目前注册账号并绑定 GitHub 后，就能创建免费体验空间，整个过程都在网页里完成，不需要输入命令。

访问：**https://platform.agentscope.io/**

进入 AgentScope Platform 后使用邮箱注册账号并绑定 GitHub 账号后，就获得了免费的体验空间。

选择 QwenPaw，点击部署，平台会自动准备好云端运行环境。

创建完成后，通过浏览器就能进入 QwenPaw 的可视化控制台，不需要自己配置服务器、端口和运行环境。

![可视化控制台](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12413718/8489635886d8a4731ff49b6d955ac96e.jpg)

这一点比自己部署 OpenClaw 一类工具轻松很多。

模型、Skills、插件、定时任务和其他设置基本都能在网页中完成。

对于不熟悉命令行的人来说，QwenPaw 的上手门槛明显更低。

![QwenPaw 主页面](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12413718/46c8d78102e64a13dd604f0097a30278.jpg)

并能接入多个聊天渠道，操作十分简单，直接扫码一键配置启用
![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12413718/aedaa53537e789d9da3d4925c61e6f3c.jpg)

* * *
## 公测配置给得很慷慨

我创建的实例页面显示，当前云端环境配置为：

* 2 核 Intel Xeon Platinum
* 4 GB 内存
* 30 GB 系统盘
* 1.0 PB NAS 数据盘

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12413718/d1ee553c58d202001e04dd342d737d62.jpg)

尤其是 NAS 数据盘，页面显示容量为 1.0 PB，页面显示数据盘已使用约 20 TB，剩余接近 1000 TB。

单看页面配置，这个容量相当夸张。

不过，这毕竟是公测平台，NAS 是否存在单文件大小、文件数量、闲置回收或后续容量调整规则，目前还不够明确。

并且待机时间也很长，连续48小时不操作才会进入休眠状态，可以说是相当慷慨。
![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12413718/866e9738fbad26ad9e32999a414119fa.jpg)

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## 提供的免费模型目前不太能用

云端空间虽然免费，模型体验却没有那么理想。

平台提供了一些可以直接使用的免费模型。
![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12413718/d5cbbda7c59c4cc81bd87d0961bfc10b.jpg)

我实际测试了 OpenCode 中的 DeepSeek V4 Flash、MiMo 2.5 等几个模型，但很快就遇到了速率限制错误。

所以，这里的“免费”主要指：**云端 QwenPaw 实例、运行环境和存储空间目前可以免费使用**。

不过 QwenPaw 支持接入多种云端模型服务商，也支持自行配置模型 API，接入我之前推荐给大家的免费 Agnes 和商汤提供的免费 DeepSeek V4 Flash ，继续维持白嫖使用😉。
![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12413718/065390b106db07539fe2bc6f4e6a6d8d.jpg)

下面就以商汤公测的Token Plan为例：

1. 访问 https://platform.sensenova.cn/ ，注册 Token Plan 账号
![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12413718/248d3d8b9453b829554e29d3d7bc1456.jpg)

2. 创建 API Key ，然后到 QwenClaw 设置 -> 模型 -> 本地 & 自定义 -> 添加提供商 填写如下：
```bash
# base_url
https://token.sensenova.cn/v1
```
![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12413718/45e5827b8d14177dda7e00fd612a0a39.jpg)

3. 点击刚创建的自定义提供商，点击“设置”，填写 API Key
![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12413718/420a9cfb87eba47cda43c2a9ce855b1c.jpg)

4. 然后点击“模型”，添加模型即可
![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12413718/141bd04abde26190380b636b76d8d6ed.jpg)

5. 最后在“聊天”里，选择“Pro”，选定自定义的提供商切换即可
![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12413718/4e6241bf9205c263aa51e69eb0fec132.jpg)

* * *


## 写在最后

AgentScope Platform 提供的 `QwenPaw` 给我最明显的感受是配置过程足够简单。

对于想体验个人 AI 智能助手，又不想购买服务器、折腾环境的人来说，这个 `AgentScope Platform`  公测期间免费送的这只云端“虾”很适合拿来试试。

相比需要自行准备服务器、配置模型和维护运行环境的 OpenClaw，AgentScope Platform 已经把这些基础工作处理好了。

模型、Skills、插件和定时任务基本都能在可视化页面中配置，更适合只想体验个人 AI Agent、又不熟悉服务器运维的新手。

让它每天收集资料、整理新闻、关注股市动态，或者单纯养一只云端“赛博老伴”，都没有问题。

反正公测期间免费，先领一只放在云端养着再说。

最后再次附上体验地址：
```bash
https://platform.agentscope.io/
```

最近发现阿里的 AgentScope Platform 正在公测（实际已经上线一个多月了），注册账号后，可以免费获得一个体验空间，并一键部署 QwenPaw。

公测期间可以白嫖：绑定 GitHub，领一只云端 QwenPaw

阿里 AgentScope Platform 公测免费，绑定 GitHub 即可一键部署云端 QwenPaw。无需服务器，几分钟获得全天在线 AI 助手。支持接入微信、QQ，能执行定时任务，关机后仍持续运行。内置模型有限速，但支持接入外部免费 API。适合不想折腾运维的新手白嫖试用。

云计算

人工智能

开发工具

阿里AgentScopePlatform公测上线，免费提供云端AI助手QwenPaw，支持一键部署无需服务器配置。可接入微信、QQ等IM软件，实现聊天、定时任务、资讯整理等功能。公测期间免费体验，适合新手快速搭建个人AI助手。

代码解释

服务器

OpenClaw

Python

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