LocalAgentBrowser
开源浏览器AI代理项目，可在消费级CPU上运行7B参数本地模型，自主完成搜索、阅读和写作任务，采用单文件Python架构
时间轴 (近 90 天)
LocalAgentBrowser 是一个开源项目，能让 7B 参数模型在消费级 CPU 上运行浏览器代理，自主完成研究和写作任务。
LocalAgentBrowser 代理在 Intel i5-9500 CPU 上运行 Qwen2.5-7B-Instruct 模型，可完成从搜索、阅读到撰写答案的完整流程。
该代理的一个典型运行案例是：四轮对话、约十二分钟完成非洲最高峰研究任务，全程只有搜索请求离开本机。
整个代理是一个单文件 Python 程序，每轮对话中模型接收目标、已发现信息、近期操作日志和当前页面内容，输出 JSON 格式的动作指令。
代理支持五种动作：SEARCH、NAVIGATE、READ_MORE、DISCOVER 和 FINISH。
代理通过维护持续增长的对话、只追加变化部分，并调整提示词顺序让稳定内容在前、变化内容在后，使得同一页面轮次从 150-220 秒降至 35-120 秒。
解决小模型重复犯错的方法之一是将可检查的规则用代码强制执行，包括拦截重复搜索、拒绝打开当前已在的页面、阻止同一 URL 访问超过三次、过滤空白和重复发现。
早期版本的重复 URL 检查忽略了查询字符串，导致第一次搜索之后的每次搜索都被判定为重复，35 轮中有 34 轮被拦截。
三个机制帮助小模型学会停止：连续四轮无新发现后的进度检查、每八轮的目标检查、以及离开页面前确认是否记录内容。
将写作步骤与浏览对话分离，使用只含发现的全新提示词，可以避免模型引用未经验证的页面文本或编造信息。
全部知识事实 (10)
将写作步骤与浏览对话分离，使用只含发现的全新提示词，可以避免模型引用未经验证的页面文本或编造信息。
50%待验证LocalAgentBrowser 代理在 Intel i5-9500 CPU 上运行 Qwen2.5-7B-Instruct 模型，可完成从搜索、阅读到撰写答案的完整流程。
50%待验证LocalAgentBrowser 是一个开源项目，能让 7B 参数模型在消费级 CPU 上运行浏览器代理，自主完成研究和写作任务。
50%待验证整个代理是一个单文件 Python 程序，每轮对话中模型接收目标、已发现信息、近期操作日志和当前页面内容，输出 JSON 格式的动作指令。
50%待验证代理支持五种动作：SEARCH、NAVIGATE、READ_MORE、DISCOVER 和 FINISH。
50%待验证代理通过维护持续增长的对话、只追加变化部分，并调整提示词顺序让稳定内容在前、变化内容在后，使得同一页面轮次从 150-220 秒降至 35-120 秒。
50%待验证解决小模型重复犯错的方法之一是将可检查的规则用代码强制执行，包括拦截重复搜索、拒绝打开当前已在的页面、阻止同一 URL 访问超过三次、过滤空白和重复发现。
50%待验证早期版本的重复 URL 检查忽略了查询字符串，导致第一次搜索之后的每次搜索都被判定为重复，35 轮中有 34 轮被拦截。
50%待验证三个机制帮助小模型学会停止：连续四轮无新发现后的进度检查、每八轮的目标检查、以及离开页面前确认是否记录内容。
50%待验证该代理的一个典型运行案例是：四轮对话、约十二分钟完成非洲最高峰研究任务，全程只有搜索请求离开本机。
50%