Local AI orchestrator with computer and browser access

说明与用途

**项目简介（2‑3 句）**
Local AI Orchestrator 是一个开源框架，能够在本地机器上统一调度具备电脑和浏览器访问能力的 AI 模型，实现 RAG、Agent 工作流等功能。它提供即插即用的接口，让开发者无需从零搭建模型堆栈即可快速原型化 AI 特性。

**价值**

• **快速落地**：通过已有的模型和工具链，直接在本地环境中加入计算机、浏览器交互能力，显著缩短原型开发周期。
• **灵活组合**：支持把不同模型、检索库和浏览器自动化工具编排成工作流，满足 RAG、智能客服、数据抓取等多种场景。
• **成本可控**：全部运行在本地，无需额外云算力或付费 API，适合预算有限的团队或对数据隐私有严格要求的场景。

**典型接入方式**

1. **克隆仓库并安装依赖**（Python 环境推荐 venv/conda），执行 pip install -r requirements.txt。
2. **配置模型与工具**：在 config.yaml 中填写本地模型路径或 API key（如 OpenAI、Claude），并指定浏览器驱动（Chrome/Playwright）。
3. **编写 Orchestrator 脚本**：使用提供的 Orchestrator 类，按需求组合 ComputerTool, BrowserTool 与 LLM，示例代码如下：

   from orchestrator import Orchestrator, ComputerTool, BrowserTool, LLM

   llm = LLM(model_path="models/llama-2-7b")
   comp = ComputerTool()
   browser = BrowserTool(driver="playwright")

   orch = Orchestrator(llm=llm, tools=[comp, browser])
   result = orch.run(prompt="帮我在网页上搜索最新的 AI 论文并下载 PDF")
   print(result)

1. **本地测试**：运行脚本验证功能，调试日志默认输出到 logs/，可通过 --debug 开启更详细信息。

**生产可用性**

• **成熟度**：当前评分 41/100，属于 **中等** 稳定性，适合原型、内部工具或研发实验。
• **依赖检查**：项目依赖的模型、浏览器驱动以及系统库需要自行维护，建议在 CI 中加入版本锁定和安全审计。
• **维护成本**：更新频率不高（最近一次更新 2026‑06‑25），因此在正式生产前应评估社区活跃度、Issue 响应速度以及许可证兼容性。
• **上线建议**：在正式部署前进行以下步骤

1. **安全审计**：确认模型、第三方库的许可证和安全漏洞。
2. **容错设计**：为关键工具（如浏览器驱动）加入超时、重试和回滚机制。
3. **监控与日志**：集成 Prometheus/Grafana 或类似方案，监控 CPU/GPU 使用率、任务成功率。
4. **灰度发布**：先在内部环境或低并发场景跑批处理，验证稳定性后再推广到生产。

综上，Local AI Orchestrator 适合作为 **快速原型** 与 **内部 AI 工作流** 的底层平台；在经过充分的依赖审查、监控和容错措施后，可在受控的生产环境中使用。

实际用途

Local AI orchestrator with computer and browser access helps add AI capability without starting from a blank model stack.

• prototype AI features
• build RAG or agent workflows
• evaluate model tooling

限制与审查说明

Medium: useful for prototypes or internal workflows, with dependency and maintenance checks before production.