on-device-browser-agent

浏览器里跑本地大模型，动嘴就能自动操作网页，数据不出门

on-device-browser-agent 是一个基于 WebLLM 的浏览器端 AI 自动化代理项目，用 TypeScript 编写。它把大模型推理直接放在浏览器本地运行，通过 WebGPU 驱动 WebLLM，让 AI 代理可以理解页面、执行点击、输入、导航等自动化操作，全程无需云端服务器、无需 API Key，数据不出本地，隐私性极强。它解决的是传统浏览器自动化依赖云端 LLM 带来的隐私泄露、API 费用、网络延迟和密钥管理问题。核心能力包括：本地模型加载与推理、页面 DOM 理解、自然语言驱动的操作编排、以及完全离线的自动化工作流执行。适合对数据敏感、希望零成本试玩 AI 浏览器代理的开发者，也可作为学习 WebLLM 与浏览器自动化结合的参考实现。项目目前处于早期阶段，星标约 300，生态和文档仍在完善中。

开源 free 自动化工作流

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GitHub 星标 ★ 302

维护状态较活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类自动化工作流

开发团队RunanywhereAI

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/RunanywhereAI/on-device-browser-agent

定价模式free

价格说明开源免费，本地运行无需API密钥

访问状态

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言TypeScript

技术栈/模型

GitHub 星标★ 302

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2026-01-18 00:00:00

最近更新2026-09-17 00:00:00

维护状态较活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-09-18

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使用教程

核心亮点

完全本地推理，无需 API Key 和云服务，隐私数据不出浏览器
基于 WebLLM + WebGPU，可在支持 WebGPU 的现代浏览器直接运行，部署零成本
用自然语言驱动浏览器操作，降低自动化脚本编写门槛，适合快速原型验证

不足之处

依赖 WebGPU，浏览器兼容性受限，低端设备或 Safari 等环境体验差
本地小模型的理解与规划能力有限，复杂页面和长流程任务成功率待验证
早期项目，文档、示例和社区生态尚不完善

适用场景

在本地浏览器中自动填写表单、抓取页面信息，数据不经过第三方
为隐私敏感场景（如内部系统、个人账号）构建离线 AI 操作助手
学习 WebLLM 与浏览器自动化结合的开发示例，快速搭建本地 AI Agent 原型

替代项目

browser-use、Playwright

项目介绍

on-device-browser-agent 是一个自动化工作流领域的开源项目，官方简介：On-device AI browser automation using WebLLM. No cloud, no API keys, fully private.。项目使用 TypeScript 开发，在 GitHub 上获得 302 星标。

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