Andrew Ng Introduces OpenWorker: An Open-Source AI Agent for Desktop That Delivers Results, Not Chat
Moonshot AI
Anthropic
OpenAI
Google/DeepMind
DeepSeek
MiniMax
Alibaba/Qwen
xAI
Mistral
Together AI
Fireworks AI
Ollama
Andrew Ng announced OpenWorker, an open-source AI agent that, instead of engaging in dialogue, produces ready-made results: a formatted document, a Slack reply with factual data, an updated calendar. The agent breaks down tasks into steps, works with local files and applications, and requests confirmation before significant actions. The solution is built on a local stack, uses the aisuite library, and supports 30 models, including local ones via Ollama.
Эндрю Ын представил OpenWorker — открытый десктопный ИИ-агент, который сдаёт готовую работу, а не ведёт беседу. Вместо промпта пользователь указывает ожидаемый результат: готовый документ, ответ в Slack с точными числами, обновлённый календарь, рассортированный почтовый ящик. Затем агент разбивает задачу на шаги, работает с локальными файлами и подключёнными приложениями, а перед любым значимым действием запрашивает подтверждение. Архитектура включает четыре уровня: десктопную оболочку на Tauri 2 с React 18, локальный сервер агента на Python (FastAPI, uvicorn, порт 127.0.0.1:8765), слой возможностей и коннекторов (локальные инструменты, хостинговые интеграции, MCP) и маршрутизатор моделей, построенный на библиотеке aisuite. OpenWorker не предоставляет собственный сервис инференса — пользователь вставляет API-ключ или запускает локальную среду. Список поддерживаемых моделей включает 30 позиций: нативные провайдеры (OpenAI, Anthropic, Google), совместимые с OpenAI (GLM, DeepSeek, Kimi, MiniMax, Qwen, Grok, Mistral), open-weight через Together AI и Fireworks, а также полностью локальные через Ollama (без ключа). Ключевая особенность — движок разрешений, который классифицирует каждое действие по четырём классам риска (чтение, запись, исполнение команд, внешние эффекты) и поддерживает пять режимов разрешений. В автономном режиме уведомления направляются во входящие, сессия приостанавливается до ответа. Политика безопасности предписывает модели считать содержимое инструментов, логов, веб-страниц и входящих сообщений недоверенными данными, а не инструкциями. Приватность обеспечивается локальной обработкой: вызовы моделей идут напрямую, токены коннекторов и ключи остаются на машине, секреты не попадают в контекст модели. Единственный облачный компонент — опциональный брокер для OAuth-рукопожатий (Auth0 с PKCE), токены выдаются сразу на машину и не хранятся в облаке. Приложение полностью работоспособно без входа. Исходный код доступен на GitHub (лицензия MIT).
Bron: MarkTechPost —
origineel