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an autonomous AI agent: you describe the thing, it does the thing.

Dothething (dtt) – 一个用于自主任务的本地 AI 代理

它是什么 – Dothething(以 dtt 调用)是一个自包含、本地运行的 AI 助手。你给它一个自然语言指令,代理会规划、运行工具,并返回结果,你不需要监督每一步。它围绕通过 OpenRouter 路由的 LLM 调用,以及一个包含网页搜索、注重隐私的浏览器、文件系统访问、Shell 命令、电子邮件和剪贴板处理的工具箱。

工作原理 – 每一轮主模型决定要调用哪些工具、接收工具输出,并决定下一个动作。循环持续直到任务标记为完成、达到成本/循环限制,或代理报告无法继续。工具调用可以批量处理,并使用 exec_order 字段排序,让代理在可能时并行执行多个动作。

主要功能

  • 研究与数据提取 – 搜索本地 SearXNG 实例、查询学术 API(OpenAlex、Crossref、PubMed、arXiv),并通过 Notte 框架使用强化过的 Firefox 分支(Camoufox)抓取页面。
  • 浏览器自动化 – 处理验证码、多步骤登录、表单填写、点击、文件上传,并可在需要时暂停以进行手动登录。
  • 文件与 Shell 操作 – 读写文件、执行任意命令、发出 HTTP 请求,并操作系统剪贴板(包括图片)。
  • 电子邮件集成 – 通过 AgentMail 收发邮件。
  • 可扩展技能 – 将 SKILL.md 放入 ~/.dtt/skills/,代理会按需加载该技能。
  • 成本意识 – 通过 OpenRouter 跟踪 token 使用量和美元成本,并使用 Anthropic prompt-caching 以降低费用。
  • 模式 –
    • Normal – 便宜快速的模型(DeepSeek Flash、Gemini Flash、Claude Sonnet、GPT-5.6 Terra),具备完整工具集。
    • Advanced – 最强大的模型(Claude Fable + Astra),用于困难问题。
    • Quick – 在快速的前沿模型(Claude Opus Fast)上单次执行,使用精简工具集以快速回答。
  • 编排器与 MCP – 从一个终端运行多个代理,或通过 MCP 服务器将搜索/浏览器工具暴露给其他代理。

安装 / 快速开始

curl -fsSL dotheth.ing/dtt.sh | bash -s -- --install   # 安装到 ~/.local/bin/dtt
# 或克隆 repo 并运行 ./dtt.sh --install

dtt --prompt "找出过去 20 年破产的营收前 10 大上市公司,并撰写一份包含原因和时间线的 markdown 报告。"

第一次运行会创建 Python 3.11+ 虚拟环境、安装 SearXNG,并设置 Notte 浏览器框架。然后会提示输入 OpenRouter API 密钥(必填),以及可选的 2Captcha 密钥。

典型命令行标志

标志 含义
q / --quick 快速单次模式(无规划、无 oracle)
--advanced 使用最强大的模型,更高的推理深度
--prompt "..." 内联提供任务(否则会打开编辑器)
--cwd DIR 文件操作的工作目录
--max-loops N 代理回合的上限(默认 200,快速模式 15)
--model ROLE=SLUG 覆盖角色的模型(main、worker、oracle、browser)
--resume ID 继续先前保存的线程
--browser-session NAME 重用命名的 Firefox 配置文件(保留登录状态)
--headed / --headless 显示或隐藏浏览器窗口
--orchestrator 从一个终端管理多个代理
--pipe 仅输出最终结果以供管道使用(退出码表示成功/部分/失败)
--tui 实验性全屏终端 UI
--notify-desktop / --notify-email EMAIL 任务完成时发送桌面或电子邮件通知
--max-cost USD 当累计 OpenRouter 成本达到此金额时停止

系统要求

  • macOS 或 Linux
  • Python 3.11+(会自动安装在虚拟环境中)
  • OpenRouter API 密钥(必填)
  • 可选:2Captcha 密钥(用于解决验证码)、AgentMail 密钥(电子邮件)、wl-clipboard 或 xclip 用于图片剪贴板支持。

为何重要 – Dothething 将完整的自主工作流堆栈(LLM 规划、搜索、注重隐私的浏览器自动化、文件与操作系统交互)打包成单一命令行工具。它让高级用户可以将复杂、多步骤、重度依赖网络的任务委派给 AI,而不必离开他们的机器,同时对模型、成本和隐私提供精细控制。

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