以本地优先运行工具使用的AI代理
LLMbasedOS允许您在自己的机器上运行具有明确、有限权限的AI代理。默认情况下,一切都在本地运行。没有后台监控。没有隐藏的功能。您决定哪些工具存在,它们能看到什么,以及何时运行。
大多数人希望从AI获得帮助而不牺牲隐私或控制权。LLMbasedOS提供了一个小型、可观察的运行时环境,在您的计算机上运行,位于容器内,具有清晰的边界。如果一个工具未启用,则不存在。如果一个文件夹未挂载,则不可见。
将MCP想象成一个带有标签抽屉的工具箱。每个抽屉都是一个具有明确合同的工具:名称、输入和输出。代理不能发明新的抽屉。当您键入命令时,代理会请求网关打开特定的抽屉。网关记录请求,将其转发到工具进程,并仅返回定义的结果。由于容器仅挂载您选择的路径,文件工具只能读写这些位置。只有当您添加并启用新工具并有意挂载额外路径时,才会出现新的能力。
默认不包含:电子邮件发送者、主机shell执行器、屏幕或键盘访问、系统安装程序、网络扫描器。
下载发布.zip并解压它
在解压的文件夹中打开终端
启动堆栈:
docker compose -f docker-compose.pc.yml up -d --build
拉取本地模型(仅首次):
docker exec -it llmbasedos_ollama ollama pull gemma:2b
打开交互式控制台:
docker exec -it llmbasedos_pc python -m llmbasedos_src.shell.luca
您应该看到类似以下提示:/ [default_session] luca>
使用exit退出
结束时停止堆栈:
docker compose -f docker-compose.pc.yml down
您可以在容器边界控制范围。这些设置简单而有效。
在docker-compose.pc.yml中,将./data:/data:rw更改为./data:/data:ro。
在.env中,设置LLM_PROVIDER_BACKEND=ollama,并且不要添加云API密钥。
如果您希望在拉取模型后完全离线运行,请在paas服务中设置network_mode: "none"。
supervisord.conf中。如果工具未列出,则不会运行不可以。它只能看到您挂载的内容。演示挂载了捆绑的数据文件夹。
不可以。没有后台监控。代理仅在您请求时才行动。默认情况下,计划任务关闭且必须显式创建。
除非您选择云模型或启用网络工具,否则不可以。默认设置使用本地模型,没有外部API调用。
不可以。默认设置中没有主机shell工具。添加这样的工具需要显式更改,并且对于敏感机器不建议这样做。
使用Docker Desktop或docker compose down。堆栈停止,您的计算机在挂载文件夹之外保持不变。
问题或关注:在GitHub上打开一个问题或通过电子邮件联系luca@llmbasedos.com。 </中文翻译>