Show HN: wavecat – 一款完全本地的个人代理，可监控您的屏幕

wavecat 是一款由 Samuel Yuan 开发的完全本地化的个人 AI 代理，它通过持续监控您的屏幕来理解您的活动。与大多数云端 AI 服务不同，wavecat 的所有模型都在本地设备上运行，因此任何个人数据都不会离开您的设备，确保隐私和数据主权。该项目旨在推动个人 AI 的本地化未来，让用户无需担心数据泄露或依赖网络连接。

使用 wavecat 非常简单。安装后，系统会引导您完成视觉和语言模型的安装。这些模型即使经过高度量化也需要约 19GB 的磁盘空间，因为它们包含数十亿参数。您还需要授权 wavecat 访问屏幕，这样它就能深入理解您的活动和目标，甚至可能提前预测您的需求。所有数据都存储在本地，所有处理也在本地完成，即使关闭网络，wavecat 也能正常工作。

在硬件要求方面，Mac 用户至少需要 24GB 统一内存（推荐 32GB 以上），且仅支持 Apple Silicon 芯片的 Mac。Windows 和 Linux 用户则需要支持 Vulkan 或 CUDA 的独立 GPU，显存至少 12GB，或者使用至少 24GB 统一内存的设备。虽然这些要求并非强制，但如果设备不达标，体验会大打折扣。作者希望随着模型改进、硬件进步和推理优化，未来能在更便宜的硬件上运行本地个人代理。

技术细节方面，wavecat 采用 llama.cpp 作为主要后端推理引擎，并选用 Qwen3.6 35B A3B 作为主要语言模型。开发者正在 github.com/sdkyuanpanda/wavecat-sdk 上开发一种将更强大的开源模型作为后端连接的方式。在配备 48GB RAM 的 M5 Pro 上，wavecat 的任务处理速度约为 70-90 tok/s。未来更新将引入更好的推测解码方法和 MLX 支持，以进一步提升运行速度。

目前 wavecat 仅支持英语，使用其他语言交互时性能可能会下降。应用集成和工具正在开发中，SDK 也将大幅改进，以便用户添加自己的插件。如有任何问题，可查阅 FAQ 或通过 [email protected] 联系作者。