# 策展 · X (Twitter) 🔥🔥 > 📖 本站完整內容索引（documentation index）：[llms.txt](/llms.txt) > 作者：Osaurus (@OsaurusAI) · 平台：X (Twitter) · 日期：2026-06-17 > 原始來源：https://x.com/OsaurusAI/status/2066914348464058546 ## 中文摘要 Osaurus 推出 macOS 開源框架實現本地 AI 掌控。 **核心理念與定位** Osaurus 由 OsaurusAI 開發，旨在解決使用者長期「租用」AI 服務的痛點。該軟體採用純 Swift 編寫，專為 Apple Silicon 優化，強調「擁有」而非「租用」AI。它作為一個 AI harness（執行框架），介於使用者與模型之間，無論是本地執行還是連接雲端 API，都能確保個人上下文、記憶、工具與身分資訊保留在使用者裝置上，實現真正的離線運作與隱私保護。 **關鍵技術架構** - **Agent 系統**：每個 Agent 擁有獨立的提示詞、記憶與視覺主題，並能透過 RAG 自動搜尋與選用工具。 - **沙盒環境**：透過 Apple 的 `Containerization` 框架，在隔離的 Linux VM 中執行程式碼，支援 shell、Python 與 Node.js，確保主機系統安全。 - **記憶機制**：採用三層記憶架構（身分、固定事實、會話片段），並具備背景合併與衰減功能，確保記憶精簡且具關聯性。 - **隱私過濾**：內建基於 `openai/privacy-filter` 的裝置端分類器，在傳送至雲端前自動偵測並遮蔽敏感資訊（如 email、電話、金鑰），並支援「失敗即封鎖」（fail-closed）機制。 - **安全通訊**：支援端到端加密的 Agent 互動，透過 `secp256k1` 加密身分與 `ChaCha20-Poly1305` 演算法確保通訊安全。 **安裝與使用指引** 使用者可透過 Homebrew 安裝，或直接下載 `.dmg` 檔案： ```bash brew install --cask osaurus ``` 安裝後可透過 CLI 進行管理： - `osaurus ui`：開啟聊天介面。 - `osaurus serve`：啟動伺服器。 - `osaurus status`：檢查運作狀態。 > 這是一段展示名為 Osaurus 的 AI 應用程式設定流程與功能操作的螢幕錄影。 **生態整合與擴充** - **模型相容性**：支援本地 MLX 推論（如 Gemma 4、Qwen 3.6）、Apple Foundation Models 以及各類雲端供應商（OpenAI、Anthropic、Venice AI 等）。 - **MCP 支援**：作為完整的 MCP（Model Context Protocol）伺服器，可與其他 MCP 用戶端整合，並能反向作為 MCP 用戶端聚合外部工具。 - **插件系統**：提供超過 20 種原生插件（如 Mail、Browser、Git、Filesystem），支援透過 `osaurus tools` 指令進行安裝與開發，並相容於 `Agent Skills` 標準。 Osaurus 採取 MIT 授權，並透過 `Aptabase` 收集匿名使用數據以優化體驗，開發者亦可透過 `App/osaurus/Secrets.xcconfig` 自行配置遙測設定。更多技術細節與文件可參考 [Osaurus 官方文件](https://docs.osaurus.ai)。 ## 媒體內容 **這是一段展示名為 Osaurus 的 AI 應用程式設定流程與功能操作的螢幕錄影。** **影片中的 Prompt 與操作** Prompt（00:18）： ``` 洛杉磯現在天氣如何？ ``` 原文：what is the weather in los angeles? 操作步驟： 1. （00:00）點擊 Get Started 2. （00:02）選擇 Researcher 角色 3. （00:05）輸入名稱 Spike 4. （00:07）選擇 Gemma 4 12B 模型 5. （00:10）勾選 Calendar 工具 6. （00:11）點擊 Install 1 Tool 7. （00:12）點擊 Next 8. （00:13）點擊 Start using Osaurus 9. （00:17）在輸入框輸入查詢 10. （00:19）點擊發送按鈕 ## 標籤 開源專案, Agent, macOS, Harness, 新產品, Osaurus, Apple