Mangi-11/Eta

解決的問題

Eta 透過提供系統層級的 Android AI 代理，克服內建行動 AI 助手的限制，允許使用者引入自己的模型（BYOK）。它彌補了簡單聊天介面與實際裝置控制之間的差距，讓 AI 能執行跨應用程式任務、存取本地系統資料，並執行通常在行動沙盒中受限的技術指令。

如何運作

Eta 使用內部的 Agent Runtime 來管理「Agent Loop」，協調模型呼叫、工具執行與回饋。它採用多種機制與裝置互動：

• 系統整合：直接呼叫 Android API 和 Intents 來控制設定、媒體與鬧鐘。也可透過 Xposed/LSPosed 鈎住系統入口點（如電源鍵或製造商助理）。
• GUI 代理：利用可存取性 UI 樹與螢幕截圖，在缺乏 API 的應用程式中執行點擊、捲動與文字輸入。
• 技術環境：內建瀏覽器（WebView）與完整的 Linux 終端（透過 PRoot 或 chroot 執行 Alpine/Debian），用於執行指令碼、管理檔案與執行程式碼。
• 上下文與記憶：取得本地通知、應用程式使用狀況與位置資訊，並維護長期記憶檔案（MEMORY.md）以保留跨對話的上下文。
• 可擴充性：支援「技能」（任務方法/指令碼）與模型上下文協定（MCP），實現遠端工具整合。

適用對象

希望擁有更強大、與模型無關的 AI 助手，能真正控制裝置、執行 Linux 指令並整合偏好 LLM 提供商的 Android 高階使用者與開發者。

主要亮點

• BYOK（自帶密鑰）：支援 OpenAI、Anthropic、DeepSeek、Kimi 等廣泛提供者。
• 系統層級控制：可攔截電源鍵按壓並取代製造商助理（如 Breeno 或 Super Xiaoai）。
• 整合 Linux 環境：提供完整的終端支援，支援安裝 Python 與 Node.js，實現行動端的「Vibe Coding」。
• 混合執行：結合直接 API 呼叫、GUI 自動化與 shell 指令碼，完成複雜任務。
• 個人上下文：可存取本地資料如筆記、錄音與健康摘要（部分功能需 Root）。