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    Platform For AI:Despliegue de QwenPaw

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    Platform For AI:Despliegue de QwenPaw

    Última actualización: Sep 23, 2026

    Despliegue el framework de agente personal QwenPaw en Platform of Artificial Intelligence–Elastic Algorithm Service (PAI-EAS) y utilícelo con modelos personalizados de PAI-EAS o con modelos de Alibaba Cloud Model Studio para construir rápidamente un asistente de IA dedicado. QwenPaw es un framework local y autoalojable que el equipo de AgentScope liberó como código abierto en febrero de 2026. Le permite controlar los costos de inference mediante un Coding Plan.

    Desplegar un servicio EAS

    1. Inicie sesión en la PAI console. Seleccione una región en la parte superior de la página. A continuación, seleccione el espacio de trabajo deseado y haga clic en Enter Elastic Algorithm Service (EAS).

    2. En la pestaña Inference Service, haga clic en Deploy Service. Después, en el área Scenario-based Model Deployment, haga clic en QwenPaw Deployment.

    3. Configure las claves principales:

      Parámetro

      Descripción

      Service Name

      Por ejemplo: qwenpaw_demo.

      Image Configuration

      Seleccione la versión Latest.

      Resource Configuration

      Seleccione un tipo de instancia CPU y configúrelo según sus necesidades. El valor predeterminado es ecs.c7a.large.

      Model Settings

      Seleccione una ruta de OSS para el almacenamiento persistente de las configuraciones de QwenPaw, como oss://examplebucket/qwenpaw/.

      VPC

      Cree y configure una nube privada virtual (VPC), un vSwitch y un security group.

      Nota

      QwenPaw requiere acceso a la red pública para buscar información o usar un navegador. Seleccione una VPC que ya tenga configured for public network access.

    4. Haga clic en Deploy. El despliegue se completa cuando el estado del servicio cambia a Running.

    Configurar el acceso a la red pública

    Un servicio EAS accede a la red pública mediante una puerta de enlace NAT de Internet. Los pasos de configuración son los siguientes. Para obtener más información, consulte Internet NAT Gateway.

    1. Crear una puerta de enlace NAT de Internet y asociar una EIP

    Vaya a la página de compra de puertas de enlace NAT de Internet.

    • Billing Method: pay-as-you-go.

    • Region: seleccione la región donde se encuentra el servicio EAS.

    • Network and Zone: seleccione la VPC configurada para el servicio EAS. Esta opción no se puede modificar después de crearla.

    • EIP: seleccione una dirección IP elástica (EIP) sin asociar o compre una nueva.

    2. Configurar una entrada SNAT

    Vaya a la página Internet NAT Gateway. Busque la puerta de enlace NAT de Internet que creó y, en la columna Actions, haga clic en Configure SNAT . Luego, haga clic en Create SNAT Entry.

    • SNAT Entry: seleccione VPC Granularity.

    • Select EIP: seleccione la EIP configurada.

    Iniciar WebUI

    1. En la columna Invoke/Log/Monitoring, haga clic en el botón image para ir a la página de WebUI.

      En la pestaña Inference Service de Elastic Algorithm Service (EAS), busque su servicio. La columna Invoke/Log/Monitoring contiene tres íconos. Haga clic en el primero para abrir WebUI.

    2. Configure el modelo. Vaya a Settings > Model para configurar el Provider. En el área LLM Configuration, seleccione un proveedor y un modelo.

      Aliyun Coding Plan

      Vaya a la página de Coding Plan para suscribirse al servicio y obtener su clave de API dedicada.

      En la página de configuración del modelo, busque la tarjeta del proveedor Aliyun Coding Plan y haga clic en el botón Settings ubicado en la esquina inferior derecha. En el cuadro de diálogo que aparece, el campo de URL base ya incluye https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1. Pegue su clave de API en el campo API Key y haga clic en Save para completar la configuración.

      Agregar un servicio de modelo EAS

      1. Haga clic para agregar un proveedor. Establezca Protocol en OpenAI Compatible.

      2. Establezca la URL y la clave de API. Para obtener más información, consulte Obtain an endpoint and token. Agregue /v1 al final del endpoint. En el campo Base URL, introduzca el endpoint del servicio PAI-EAS. En el campo API Key, introduzca la clave de API correspondiente. Haga clic en Test Connection para validar la configuración y luego en Save.

      3. Agregue un modelo. En la tarjeta del proveedor PAI-EAS, haga clic en Model para abrir el cuadro de diálogo de gestión de modelos. Después, haga clic en + Add Model.

      DashScope

      En la tarjeta del proveedor DashScope, haga clic en Settings para agregar un Alibaba Cloud Model Studio API key. Para obtener más información sobre cómo agregar más modelos, consulte Select a model.

      En el cuadro de diálogo Configure DashScope que aparece, el campo Base URL ya muestra el valor predeterminado. Pegue su clave en el campo API Key, haga clic en Test Connection para comprobar la conectividad y luego en Save.

    3. Inicie una conversación con el asistente personal QwenPaw o asígnele una tarea.

      Por ejemplo, seleccione el modelo Qwen3.5 Plus e introduzca "Tomorrow's weather in Hangzhou" en el cuadro de texto del chat. QwenPaw utiliza razonamiento de varios pasos y la herramienta browser_use para recuperar automáticamente información web y devolver el pronóstico del clima, como las condiciones meteorológicas, el rango de temperatura y la velocidad del viento.

    Configuración de canales

    QwenPaw admite la integración con canales como DingTalk y Lark. Para obtener más información, consulte Channel Configuration.