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    Platform For AI:Deploy a dedicated QwenPaw agent using PAI-EAS in 5 minutes

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    Platform For AI:Deploy a dedicated QwenPaw agent using PAI-EAS in 5 minutes

    Última atualização: Aug 25, 2026

    Implante o framework de agente pessoal QwenPaw no Platform of Artificial Intelligence–Elastic Algorithm Service (PAI-EAS) e utilize-o com modelos personalizados do PAI-EAS ou do Alibaba Cloud Model Studio para criar rapidamente um assistente de IA dedicado. O QwenPaw é um framework open-source lançado pela equipe AgentScope em fevereiro de 2026, focado em execução local e auto-hospedagem. Ele permite controlar os custos de inferência por meio de um Coding Plan.

    Implantar um serviço do EAS

    1. Faça login no PAI console. Selecione uma região na parte superior da página. Em seguida, selecione o workspace desejado e clique em Elastic Algorithm Service (EAS).

    2. Na aba Inference Service, clique em Deploy Service e, na área Scenario-based Model Deployment, clique em QwenPaw Deployment.

    3. Configure os principais parâmetros:

      Parâmetro

      Descrição

      Service Name

      Exemplo: qwenpaw_demo.

      Image Configuration

      Selecione a versão Latest.

      Resource Configuration

      Escolha um tipo de instância CPU e configure conforme necessário. O padrão é ecs.c7a.large.

      Model Settings

      Defina um caminho do OSS para armazenamento persistente das configurações do QwenPaw, como oss://examplebucket/qwenpaw/.

      VPC

      Crie e configure uma virtual private cloud (VPC), vSwitch e grupo de segurança.

      Nota

      O QwenPaw exige acesso à rede pública para realizar buscas ou usar um navegador. Selecione uma VPC já configurada para acesso à rede pública.

    4. Clique em Deploy. A implantação será bem-sucedida quando o status do serviço mudar para Running.

    Configurar acesso à rede pública

    Um serviço do EAS acessa a rede pública por meio de um NAT gateway de Internet. As etapas de configuração estão descritas abaixo. Para mais informações, consulte Internet NAT Gateway.

    1. Criar um NAT gateway de Internet e associar um EIP

    Acesse a página de compra do NAT Gateway – Internet NAT Gateway.

    • Billing Method: Pay-as-you-go.

    • Region: Selecione a região onde o serviço do EAS está localizado.

    • Network and Zone: Escolha a VPC configurada para o serviço do EAS. Essa definição não pode ser alterada após a criação.

    • EIP: Selecione um elastic IP address (EIP) não associado ou adquira um novo.

    2. Configurar uma entrada SNAT

    Acesse a página Internet NAT Gateway. Localize o NAT gateway de Internet criado e, na coluna Actions, clique em Configure SNAT . Clique em Create SNAT Entry.

    • SNAT Entry: Selecione VPC Granularity.

    • Select EIP: Escolha o EIP configurado.

    Iniciar a WebUI

    1. Na coluna Invoke/Log/Monitoring, clique no botão image para acessar a página da WebUI.

      Na aba Inference Service do Elastic Algorithm Service (EAS), localize seu serviço. A coluna Invoke/Log/Monitoring exibe três ícones. Clique no primeiro ícone para abrir a WebUI.

    2. Configure o modelo. Acesse Settings > Model para definir o Provider. Na área LLM Configuration, escolha um provedor e um modelo.

      Aliyun Coding Plan

      Visite a página do Coding Plan para assinar o serviço e obter sua API key dedicada.

      Na página de configurações do modelo, localize o cartão do provedor Aliyun Coding Plan e clique no botão Settings no canto inferior direito. Na caixa de diálogo exibida, a URL base já vem preenchida com https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1. Cole sua API key no campo API Key e clique em Save para concluir a configuração.

      Adicionar um serviço de modelo do EAS

      1. Clique para adicionar um provedor. Defina Protocol como OpenAI Compatible.

      2. Defina a URL e a API key. Para mais detalhes, consulte Obtain an endpoint and token. Acrescente /v1 ao endpoint. No campo Base URL, insira o endpoint do serviço do PAI-EAS. No campo API Key, informe a API key correspondente. Clique em Test Connection para validar a configuração e, em seguida, clique em Save.

      3. Adicione um modelo. No cartão do provedor PAI-EAS, clique em Model para abrir a caixa de diálogo de gerenciamento de modelos. Depois, clique em + Add Model.

      DashScope

      No cartão do provedor DashScope, clique em Settings para adicionar uma Alibaba Cloud Model Studio API key. Consulte Select a model para incluir mais modelos.

      Na caixa de diálogo Configure DashScope exibida, o campo Base URL já contém o valor padrão. Cole sua chave no campo API Key, clique em Test Connection para verificar a conectividade e, por fim, clique em Save.

    3. Inicie uma conversa ou atribua uma tarefa ao assistente pessoal QwenPaw.

      Por exemplo, selecione o modelo Qwen3.5 Plus e digite "Previsão do tempo de amanhã em Hangzhou" na caixa de chat. O QwenPaw utiliza raciocínio em múltiplas etapas e a ferramenta browser_use para buscar automaticamente informações na web e retornar a previsão meteorológica, incluindo condições climáticas, faixa de temperatura e nível de vento.

    Configuração de canais

    O QwenPaw oferece integração com canais como DingTalk e Lark. Para mais informações, consulte Channel Configuration.