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

wavecat 是一款由 Samuel Yuan 開發的完全本地化的個人 AI 代理，它透過持續監控您的螢幕來理解您的活動。與大多數雲端 AI 服務不同，wavecat 的所有模型都在本地裝置上執行，因此任何個人資料都不會離開您的裝置，確保隱私和資料主權。該專案旨在推動個人 AI 的本地化未來，讓使用者無需擔心資料洩露或依賴網路連線。

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 的磁碟空間，因為它們包含數十億引數。您還需要授權 wavecat 訪問螢幕，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。所有資料都儲存在本地，所有處理也在本地完成，即使關閉網路，wavecat 也能正常工作。

在硬體要求方面，Mac 使用者至少需要 24GB 統一記憶體（推薦 32GB 以上），且僅支援 Apple Silicon 晶片的 Mac。Windows 和 Linux 使用者則需要支援 Vulkan 或 CUDA 的獨立 GPU，視訊記憶體至少 12GB，或者使用至少 24GB 統一記憶體的裝置。雖然這些要求並非強制，但如果裝置不達標，體驗會大打折扣。作者希望隨著模型改進、硬體進步和推理最佳化，未來能在更便宜的硬體上執行本地個人代理。

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線的方式。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 支援，以進一步提升執行速度。

目前 wavecat 僅支援英語，使用其他語言互動時效能可能會下降。應用整合和工具正在開發中，SDK 也將大幅改進，以便使用者新增自己的外掛。如有任何問題，可查閱 FAQ 或透過 [email protected] 聯絡作者。