新闻、仓库与研究，按时间排列。
开源项目 Buddy 发布 Android 应用，通过悬浮窗让 Claude Code、Codex、OpenCode、Antigravity 或 Grok 直接操作手机，支持读屏、点按、输入语音等任务，无需 PC、adb、root 或 API key。智能体运行在应用内的 Alpine Linux（proot）中，通过 127.0.0.1 的本地 MCP 服务器调用无障碍服务的手机工具；发送、支付、删除等操作须用户审批，且从不输入密码。要求 64 位 Android 11+，可在 Google Play（封闭测试）下载或获取 APK，版本 2.2，采用 Apache-2.0 许可。
推荐理由：原文讲清了让 Claude Code 等智能体在 Android 上直接操作屏幕的架构与权限做法，含本地 MCP 和审批兜底等可迁移细节。
fuba 在 GitHub 发布 fuba-browser，这是一个运行在 Docker 中的 Chromium 浏览器自动化工具，通过 REST API 和 CLI（fbb）供 Claude Code 等 LLM 智能体控制浏览器，主打解决 Chrome DevTools MCP 的 token 消耗问题。工具提供 Snapshot/Ref 无障碍树元素定位、Web VNC 远程访问、认证状态保存加载、网络检查与下载捕获 API，可选 NVIDIA/AMD GPU 硬件加速，最新镜像为 ghcr.io/fuba/fuba-browser:3.6.0，MIT 许可，API 设计受 vercel-labs/agent-browser 启发。
推荐理由：面向 LLM 智能体的 Docker 浏览器自动化工具，REST API 配合 Snapshot/Ref 定位，主打降低 Chrome DevTools MCP 的 token 消耗。
GitHub 开源项目 SayGuard 用一台 ASUS UGen300（Hailo-10H）分析工地或仓库所有摄像头流，支持用中文或英文语音添加安全规则，全部模型本地运行、视频不出场。原型中安全帽检测达 0.939 mAP50，10 路摄像头单检测器达 100 frames/s；CLIP 双检模型每条警报 15 ms、准确率 95.3%，优于生成式 VLM 的 91.7% 和 283 ms。系统用 YOLOv8s 检测、Whisper 语音识别和 Qwen2.5-1.5B 生成规则与日报，UGen300 零售价 NT$6,380、功耗 2.5 W，最多覆盖 12 路摄像头。
GitHub 开源项目 Intelligent-Lighting-Control-System-Pro 采用 PC 上位机加 ESP32-S3 单片机的异构协同架构，在 16×16 WS2812B 矩阵上实现多模态具身光影交互。系统在 RTX 4060 上本地部署 Qwen2.5-7B-Instruct 牧濑红莉栖 Agent，集成 Mem0 记忆与 MCP 函数调用，并支持 MediaPipe 3D 手势追踪、视线追踪与面部情绪识别。项目使用 ESP-IDF 原生 RMT DMA 驱动，目标实现 60FPS 渲染、灯控 CPU 占用率低于 2%、视觉延迟小于 35 ms、大模型 TTFT 小于 250 ms，遵循 MIT License 开源。
在 Samsung Galaxy S21 上本地运行 Gemma 4 E2B（Q3_K_M）作推理模型、Qwen3.5-0.8B（Q4_K_M）作执行模型，无微调完成 Amazon 上 200 美元内组装 Instax Mini 12 套装任务。两次运行分别以 2 件商品 190.98 美元和 4 件商品 143.86 美元结束于 READY_FOR_HUMAN_REVIEW，未实际下单。原始会话约 51 分钟，日志、脚本与 SHA-256 哈希已公开于 GitHub 的 e2llm/edge-browser-agent。
samuelyossef 在 GitHub 开源了 jev-openfast，一个通过聊天驱动的本地浏览器 Agent，调用真实 Chrome 标签页执行 CLICK、TYPE_TEXT 等操作，决策由 TypeSafe 的 typesafe/jev-1.13 结构化模型完成，文字输入使用 inception/mercury-2.5。模型不写选择器或代码，页面转为编号元素表后由模型从表中选操作和目标；发送、支付等外部承诺需人工批准，DONE 后会重新检查页面并给出 confirmed、not met 或 unknown 的验证结果。
推荐理由：这个本地浏览器智能体在执行前用元素表决策、DONE 后独立复核结果，作者还写明了 guards 与隐私处理的实现思路，可供搭建类似 Agent 参考。
作者 /u/msalsas 制作了一个完全本地运行的对话 AI 毛绒玩具，所有计算留在局域网内：STT 用 Whisper，LLM 用 Hermes 3 Llama 3.1 8B（Q8_0），TTS 用 Kokoro，记忆按人区分（LangGraph），并通过 dlib 人脸识别和 FER+ 情绪识别辨认说话者并适应其情绪。毛绒本体只是搭载麦克风、摄像头、扬声器和头部舵机的 Pi Zero WH 终端，经 WebSocket 连到笔记本上的本地推理 API。无云端、无 API keys，仓库以 MIT 协议开源，完整教程见 hackster.io。