本地 AI 桌面应用 Chaty: GGUF + 原生 MLX, 带一个能开真浏览器的本地编码智能体
独立开发者，分享一下我做了一段时间的开源项目 Chaty（MIT）。
初衷很简单：想要一个真正“全在本机”的 AI 应用，不止聊天。现在它有：
- 任意 GGUF 模型，Apple Silicon 上还能原生跑 MLX。
- 本地编码智能体：选个文件夹描述任务，它自己去探索、改代码、跑测试；还能驱动真实的 Chrome 浏览网页、填表单、登录，配合视觉模型时会“亲眼看”页面。
- 给小模型做了“工具端智能化”：语义搜索代码返回排序好的文件和关键定义、按符号读取函数及调用处、自动找相关测试只跑最小集——8B 模型在多文件项目上找 bug→修→验证，仅需 18 秒跑完。
- 知识库（混合检索 + 逐文件引用）、多轮深度研究带引用报告、离线语音、模型商店（按内存提示“能否完整载入”）。
- 界面中英双语，数据全在本地一个文件夹。
- GitHub: [https://github.com/Fangyuan025/Chaty](https://github.com/Fangyuan025/Chaty)
- 官网/文档: [https://chaty.ca/](https://chaty.ca/)
---
原文链接：[点击查看](https://www.v2ex.com/t/1227749)
初衷很简单：想要一个真正“全在本机”的 AI 应用，不止聊天。现在它有：
- 任意 GGUF 模型，Apple Silicon 上还能原生跑 MLX。
- 本地编码智能体：选个文件夹描述任务，它自己去探索、改代码、跑测试；还能驱动真实的 Chrome 浏览网页、填表单、登录，配合视觉模型时会“亲眼看”页面。
- 给小模型做了“工具端智能化”：语义搜索代码返回排序好的文件和关键定义、按符号读取函数及调用处、自动找相关测试只跑最小集——8B 模型在多文件项目上找 bug→修→验证，仅需 18 秒跑完。
- 知识库（混合检索 + 逐文件引用）、多轮深度研究带引用报告、离线语音、模型商店（按内存提示“能否完整载入”）。
- 界面中英双语，数据全在本地一个文件夹。
- GitHub: [https://github.com/Fangyuan025/Chaty](https://github.com/Fangyuan025/Chaty)
- 官网/文档: [https://chaty.ca/](https://chaty.ca/)
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原文链接：[点击查看](https://www.v2ex.com/t/1227749)
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