agentscope-ai/QwenPaw — 모든 챗 앱과 묶이는 24/7 셀프 호스팅 개인 비서

"내 비서를 내 머신에서"

WhatsApp, Telegram, WeChat, QQ, Discord, Slack에서 같은 비서가 24/7 답하길 바라는데, 그걸 클라우드에 데이터 통째로 넘기지 않고 본인 PC나 클라우드에서 셀프 호스팅하고 싶다 — agentscope-ai/QwenPaw가 그 답이야. 4월에 CoPaw에서 QwenPaw로 리브랜딩하면서 Qwen 생태계와 본격 통합했고, v1.1.5(2026-04-29)에서 메모리 검색 최적화·context compaction fallback·QQ 음성 ASR이 추가됐어. 16,200 스타에 일간 230 추가 중.

핵심 스토리는 데이터 주권이야. 사적인 메시지를 OpenAI/Anthropic 클라우드에 보내지 않고 본인 머신에서 처리하면서, 동시에 모든 챗 앱에서 답하는 24/7 비서를 갖는다는 건 단순 편의가 아니라 권력 구조 변화야. QwenPaw는 그 변화를 OSS로 풀어 줘.

프로젝트 배경 — 누가, 왜 만들었나

agentscope-ai는 Alibaba가 운영하는 AgentScope 프레임워크 팀이야. AgentScope 자체는 멀티 에이전트 오케스트레이션 OSS인데, QwenPaw는 그 위에 "개인 비서"라는 application layer를 얹은 거야. 4월의 CoPaw → QwenPaw 리브랜딩이 중요한 시그널인데 — Alibaba가 Qwen을 글로벌 에이전트 시장의 디폴트 모델로 밀고 있다는 의지의 표현이야.

배경을 한 단계 올리면, 중국 AI 진영이 4월 들어 OSS 가속을 강하게 밀고 있어. DeepSeek V4 출시, Qwen3 시리즈 출시, GLM-5.1 출시가 모두 4월 안에 일어났고, QwenPaw는 그 OSS 가속의 application 단 사례야. 미국 OSS(OpenInterpreter, Continue) 대비 가격·다국어·중국 메신저(WeChat, QQ) 지원이 차별점이야.

핵심 기능 — 챗 브리지 + 메모리 + 음성

기능을 세 묶음으로 보면 명확해. 첫째, 멀티 챗 브리지: WhatsApp Web/Telegram Bot API/WeChat 비공식 API/QQ Bot/Discord/Slack을 어댑터 패턴으로 묶어 일관된 메시지 큐로 변환. 사용자 입장에서는 "어디서 보내든 같은 비서가 답함."

둘째, v1.1.5에서 추가된 메모리 검색 + context compaction. 24/7로 동작하면서 누적되는 대화 히스토리를 관리해야 하는데, 단순 RAG가 아니라 "session-level 컨텍스트 + long-term 메모리"를 분리해서 관리해. context window를 넘으면 자동으로 이전 대화를 요약해 long-term memory로 보내고, 검색이 필요하면 그쪽에서 꺼내는 방식.

셋째, QQ 음성 ASR. 중국 QQ는 음성 메시지가 많아서 ASR이 필수인데, v1.1.5에서 Whisper-Qwen2-ASR 전환을 통해 무료 OSS 경로를 열었어. 글로벌 사용자에게는 별로 와닿지 않지만 중국 사용자 base에 결정적인 기능.

# 시작
git clone https://github.com/agentscope-ai/QwenPaw.git
cd QwenPaw && pip install -e .
qwenpaw init && qwenpaw run
# Telegram 봇 토큰, OpenAI/Qwen 키, 메모리 DB 경로 입력 받음

기술 스택 + 아키텍처

스택은 Python + AgentScope + Qwen + OpenAI-compatible APIs + Home Assistant. 모델은 BYOK라 Qwen 외 OpenAI/Anthropic 호환 엔드포인트면 다 끼울 수 있어. Home Assistant 플러그인이 동봉돼 있어서 "내 비서가 우리집 조명도 끈다" 같은 시나리오가 동작.

아키텍처는 단방향 명령 라우터가 아니라 양방향 streaming agent야. 사용자 메시지가 들어오면 (1) 어떤 챗 앱에서 왔는지 메타 보존 (2) 메모리/툴/모델 결정 (3) 응답 + 후속 액션(예: 캘린더에 일정 추가) 동시 디스패치. 24/7 안정성을 위한 watchdog + auto-restart 루프가 깔려 있어.

경쟁 레포 비교

프로젝트	셀프 호스트	다중 챗 브리지	음성	Home Assistant
agentscope-ai/QwenPaw	Yes	6 platforms	QQ 음성 + ASR	Yes (플러그인)
nexu-io/nexu	Yes	데스크톱 위주	No	No
OpenInterpreter	Yes	CLI 위주	No	No
open-claw/claw	Yes	데스크톱 위주	No	Yes

QwenPaw의 차별점은 "다중 챗 앱 브리지"의 폭이야. 6개 플랫폼을 한 비서가 처리하는 OSS는 사실상 QwenPaw 한 곳뿐이고, 특히 중국 메신저(WeChat, QQ) 지원은 글로벌 OSS에서 사실상 유일한 옵션.

왜 지금 뜨는가 — 생태계 맥락

세 가지 흐름이 겹쳤어. 첫째, OpenAI macOS 데스크톱 앱이 5/1자 강제 업데이트(5/8 데드라인) 이슈 + Google/Forcepoint indirect prompt injection 보고서가 같은 주에 풀리면서 "사적 데이터를 클라우드 비서에 통째로 보내는 게 안전한가"라는 우려가 강해졌어. 셀프 호스팅이 보안 측면에서 어필.

둘째, 중국 OSS 진영의 4월 폭발(DeepSeek V4, Qwen3, GLM-5.1) 후 "Qwen + 셀프 호스팅"이 기술적으로 viable한 옵션이 됐어. 이전엔 Qwen이 중국 외 사용자에게 어색했는데, v1.1.5에서 영어/한국어 ASR 품질이 의미 있게 올라가면서 사용자 base가 글로벌로 확장 중.

셋째, Genspark + MS, OpenAI macOS 강화 같은 클라우드 에이전트 뉴스가 매주 쏟아지는 와중에 "셀프 호스팅이 진짜 답"이라는 반대 진영의 결집 동력이 생겼어. r/LocalLLaMA, r/selfhosted에서 QwenPaw 추천이 급증하고 있어.

시작하기 + 함정

함정 두 가지. 첫째, Telegram/Discord 같은 공식 봇 API는 토큰 발급이 필요하고, WeChat/QQ는 비공식 API라 시간 지나면 깨질 수 있어. 안정 운영을 원하면 공식 API 4종(Telegram, Discord, Slack, Slack DM)을 우선 깔고 비공식은 옵션으로 두는 게 좋아. 둘째, 메모리 검색을 빠르게 돌리려면 vector DB(Qdrant 권장)가 별도로 필요해. README에 docker-compose가 있어서 같이 띄우면 됨.

한계와 전망

지금 한계는 두 가지 — iMessage 브리지가 없어서 macOS 사용자에게 핵심 시나리오가 빠져 있고, 화상 통화/스크린 공유 같은 고급 기능은 미지원. 로드맵에는 5월 안에 iMessage 어댑터, 6월에 화상 통화 1차 지원이 잡혀 있어.

장기적으로는 "셀프 호스팅 비서가 cloud-only 비서를 어디까지 대체할 수 있나"의 reference야. 사용자 입장에서 ChatGPT/Claude/Gemini의 대안이 되려면 모델 품질 + 안정성 + 통합도가 충분해야 하는데, QwenPaw가 그 임계에 어디까지 다가가는지가 OSS 비서 카테고리 전체의 척도가 돼.

내일 아침에 할 것

개발자: qwenpaw init으로 5분 안에 본인 Telegram 봇을 띄워 봐. 본인이 실제 쓰는 챗 앱 1개 + 자주 쓰는 명령 5개를 자동화하는 게 첫 step. 프라이버시 의식 있는 사용자: WhatsApp/Telegram의 일상 대화를 이 비서로 옮기는 시뮬레이션을 해 보면, 본인의 데이터 주권 우선순위가 명확해져. 투자자/창업자: 셀프 호스팅 OSS 비서가 vertical SaaS 비서(개인 비서, 영업 비서, 학습 도우미)에 어떻게 영향 주는지가 향후 12-24개월 흐름의 키. QwenPaw 채택률을 분기별로 모니터링.

참고 자료

• 리포: https://github.com/agentscope-ai/QwenPaw
• AgentScope: https://github.com/modelscope/agentscope
• Qwen 모델: https://github.com/QwenLM/Qwen
• Home Assistant: https://www.home-assistant.io/
• OpenInterpreter (비교): https://github.com/OpenInterpreter/open-interpreter