LocalDeskAgent 本地计算机使用代理

在 Mac 本机运行、按步打分、不按次付费的桌面操作代理

痛点

一位开发者花三周、600 美元和 20 多轮训练了两个小模型专门做 computer use，希望有一个完全本地运行、不走云端、不按次付费的版本。当前云端方案按次收费且需要联网，对隐私和成本敏感的用户不满意。

方案

一个在 Mac 上运行的开源桌面代理，通过本地小模型对每一步操作进行选项打分而非文字生成，有把握时快速执行，没把握时交给更大模型复核，遇到歧义时主动向用户确认，全程离线且不按次计费。

用户

对隐私和成本敏感、希望自动化 Mac 桌面重复操作的开发者与高级用户。

MVP

提供 Mac 桌面操作的基础代理框架；本地小模型负责步骤打分与执行；歧义时弹出确认对话；支持本地记录与回放常用操作序列；输出开源仓库与一键安装脚本。

变现

开源核心，付费提供预训练模型权重、企业定制任务包与优先支持。

为何现在

云端 computer use 服务价格高且涉及隐私，小模型本地推理能力刚达到可用门槛，独立开发者可以用有限算力训练出垂直场景的专用小模型。