KnockOutEZ/wigolo

What it solves

wigolo 為 AI agent 提供本地優先、無需金鑰的網路智能層，消除了常見網路任務中對付費雲端 API、計費制與第三方數據儲存的需求。它允許 agent 進行網路搜尋、爬蟲與數據提取，同時將快取、嵌入向量與模型保留在使用者的本地機器上。

How it works

它以單一 Node.js 程序運行，可透過 Model Context Protocol (MCP)、REST API 或專用 SDK 進行介面連接。系統使用分層抓取路由，處理從純 HTTP 到用於複雜網站的無頭瀏覽器（headless browser）的所有任務。它整合了 18 個搜尋引擎適配器，並結合排名融合（rank fusion）與裝置端 ML 重排序（reranking）來為結果提供可解釋的證據分數。雖然核心工具是無需金鑰的，但使用者可以選擇連接 LLM（例如 Gemini 或 Ollama）以生成合成研究報告。

Who it’s for

• AI Agent Developers: AI agent 開發者：使用 LangChain、CrewAI 或 LlamaIndex 等框架進行開發，且需要強大網路工具集的開發者。
• Coding Agents: 編碼 Agent：Claude Code、Cursor、Windsurf 或 Zed 的使用者，希望在本地端擴展其 agent 的網路能力。
• Self-Hosters: 自行託管者：比起雲端搜尋與爬蟲服務，更偏好私密、本地優先的基礎設施的開發者。

Highlights

• Keyless & Free: 無需金鑰且免費：核心搜尋、抓取與爬蟲工具不需要 API 金鑰，且每次查詢的成本為 $0。

• Local-First Privacy: 本地優先隱私：快取、嵌入向量與裝置端模型儲存在 ~/.wigolo/ 中。

• Comprehensive Toolset: 全面的工具集：包含 10 個專門用於搜尋、抓取、網路爬蟲、結構化提取、語義快取與自主研究迴圈的工具。

• Agent-Optimized Output: 為 Agent 優化的輸出：提供與位元組偏移量（byte-offset）來源範圍對應的逐字摘錄，以及用於高保真度證據的可解釋分數分解。

• Broad Integration: 廣泛的整合：支援 MCP, REST, TypeScript/Python SDKs, 以及主要的 agent 框架。