Show HN: wavecat – 一款完全本地的個人代理，可監控您的屏幕

wavecat 是一款由 Samuel Yuan 開發的完全本地化的個人 AI 代理，它通過持續監控您的屏幕來理解您的活動。與大多數雲端 AI 服務不同，wavecat 的所有模型都在本地設備上運行，因此任何個人數據都不會離開您的設備，確保隱私和數據主權。該項目旨在推動個人 AI 的本地化未來，讓用户無需擔心數據泄露或依賴網絡連接。

使用 wavecat 非常簡單。安裝後，系統會引導您完成視覺和語言模型的安裝。這些模型即使經過高度量化也需要約 19GB 的磁盤空間，因為它們包含數十億參數。您還需要授權 wavecat 訪問屏幕，這樣它就能深入理解您的活動和目標，甚至可能提前預測您的需求。所有數據都存儲在本地，所有處理也在本地完成，即使關閉網絡，wavecat 也能正常工作。

在硬件要求方面，Mac 用户至少需要 24GB 統一內存（推薦 32GB 以上），且僅支持 Apple Silicon 芯片的 Mac。Windows 和 Linux 用户則需要支持 Vulkan 或 CUDA 的獨立 GPU，顯存至少 12GB，或者使用至少 24GB 統一內存的設備。雖然這些要求並非強制，但如果設備不達標，體驗會大打折扣。作者希望隨着模型改進、硬件進步和推理優化，未來能在更便宜的硬件上運行本地個人代理。

技術細節方面，wavecat 採用 llama.cpp 作為主要後端推理引擎，並選用 Qwen3.6 35B A3B 作為主要語言模型。開發者正在 github.com/sdkyuanpanda/wavecat-sdk 上開發一種將更強大的開源模型作為後端連接的方式。在配備 48GB RAM 的 M5 Pro 上，wavecat 的任務處理速度約為 70-90 tok/s。未來更新將引入更好的推測解碼方法和 MLX 支持，以進一步提升運行速度。

目前 wavecat 僅支持英語，使用其他語言交互時性能可能會下降。應用集成和工具正在開發中，SDK 也將大幅改進，以便用户添加自己的插件。如有任何問題，可查閲 FAQ 或通過 [email protected] 聯繫作者。