[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-sentient-engineering--sentient":3,"tool-sentient-engineering--sentient":62},[4,18,26,36,46,54],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",160784,2,"2026-04-19T11:32:54",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":42,"last_commit_at":43,"category_tags":44,"status":17},8272,"opencode","anomalyco\u002Fopencode","OpenCode 是一款开源的 AI 编程助手（Coding Agent），旨在像一位智能搭档一样融入您的开发流程。它不仅仅是一个代码补全插件，而是一个能够理解项目上下文、自主规划任务并执行复杂编码操作的智能体。无论是生成全新功能、重构现有代码，还是排查难以定位的 Bug，OpenCode 都能通过自然语言交互高效完成，显著减少开发者在重复性劳动和上下文切换上的时间消耗。\n\n这款工具专为软件开发者、工程师及技术研究人员设计，特别适合希望利用大模型能力来提升编码效率、加速原型开发或处理遗留代码维护的专业人群。其核心亮点在于完全开源的架构，这意味着用户可以审查代码逻辑、自定义行为策略，甚至私有化部署以保障数据安全，彻底打破了传统闭源 AI 助手的“黑盒”限制。\n\n在技术体验上，OpenCode 提供了灵活的终端界面（Terminal UI）和正在测试中的桌面应用程序，支持 macOS、Windows 及 Linux 全平台。它兼容多种包管理工具，安装便捷，并能无缝集成到现有的开发环境中。无论您是追求极致控制权的资深极客，还是渴望提升产出的独立开发者，OpenCode 都提供了一个透明、可信",144296,1,"2026-04-16T14:50:03",[13,45],"插件",{"id":47,"name":48,"github_repo":49,"description_zh":50,"stars":51,"difficulty_score":32,"last_commit_at":52,"category_tags":53,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",109154,"2026-04-18T11:18:24",[14,15,13],{"id":55,"name":56,"github_repo":57,"description_zh":58,"stars":59,"difficulty_score":32,"last_commit_at":60,"category_tags":61,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[45,13,15,14],{"id":63,"github_repo":64,"name":65,"description_en":66,"description_zh":67,"ai_summary_zh":67,"readme_en":68,"readme_zh":69,"quickstart_zh":70,"use_case_zh":71,"hero_image_url":72,"owner_login":73,"owner_name":74,"owner_avatar_url":75,"owner_bio":76,"owner_company":77,"owner_location":77,"owner_email":77,"owner_twitter":77,"owner_website":78,"owner_url":79,"languages":80,"stars":85,"forks":86,"last_commit_at":87,"license":88,"difficulty_score":10,"env_os":89,"env_gpu":90,"env_ram":90,"env_deps":91,"category_tags":101,"github_topics":77,"view_count":32,"oss_zip_url":77,"oss_zip_packed_at":77,"status":17,"created_at":102,"updated_at":103,"faqs":104,"releases":135},9646,"sentient-engineering\u002Fsentient","sentient","the framework\u002F sdk that lets you build browser controlling agents in 3 lines of code. join chat @ https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FumgnyQU2K8","Sentient 是一款专为开发者设计的开源框架，旨在用极简的代码构建能够自主控制浏览器的 AI 智能体。它核心解决了传统浏览器自动化流程复杂、代码量大的痛点，让开发者仅需三行 Python 代码即可下达如“在 YouTube 播放歌曲”等自然语言指令，由 AI 自动完成页面导航、点击和交互等操作。\n\n该工具特别适合希望快速集成浏览器自动化能力的软件工程师、AI 研究人员及原型开发者。其独特亮点在于极高的易用性与灵活性：不仅支持通过自然语言自定义任务执行策略以提升准确率，还兼容多种主流大模型提供商。除了默认推荐的高可靠性 OpenAI GPT-4o 系列，Sentient 还能无缝对接 Anthropic Claude、本地部署的 Ollama 以及 Groq 等平台。需要注意的是，由于智能体依赖模型生成稳定的结构化数据，建议优先选用指令遵循能力强的大模型以确保任务执行的成功率。目前 Sentient 处于 Beta 阶段，为构建高效的网页操作助手提供了轻量且强大的技术底座。","# sentient - browser controlling agents in 3 lines of code\n\n[beta]\n\n```python\nfrom sentient import sentient\nimport asyncio\nresult = asyncio.run(sentient.invoke(goal=\"play shape of you on youtube\"))\n```\n\n### setup\n\n1. install sentient `pip install sentient`\n\n2. currently, you need to start chrome in dev mode - in a seaparate terminal on the port 9222. use the below commands to start the chrome instance and do necesssary logins if needed\n\nfor mac, use command -\n\n```bash\nsudo \u002FApplications\u002FGoogle\\ Chrome.app\u002FContents\u002FMacOS\u002FGoogle\\ Chrome --remote-debugging-port=9222\n```\n\nto run brave browser (mac) -\n\n```bash\nsudo \u002FApplications\u002FBrave\\ Browser.app\u002FContents\u002FMacOS\u002FBrave\\ Browser --remote-debugging-port=9222 --guest\n```\n\nfor linux -\n\n```bash\ngoogle-chrome --remote-debugging-port=9222\n```\n\nfor windows -\n\n```bash\n\"C:\\Program Files\\Google\\Chrome\\Application\\chrome.exe\" --remote-debugging-port=9222\n```\n\n4. setup open ai api key in a .env file or `export OPENAI_API_KEY=\"sk-proj-\"`\n\n5. run the agent\n\n```python\nfrom sentient import sentient\nimport asyncio\n\n# if you wanna run in a jupyter notebook, uncomment the following two lines :\n#import nest_asyncio\n#nest_asyncio.apply()\n\nresult = asyncio.run(sentient.invoke(\"play shape of you on youtube\"))\n```\n\n6. note - by default we use `gpt-4o-2024-08-06` from `openai` to run sentient as it is the best performing model. you can also use other models like `gpt4o` or `gpt4o-mini` but the reliabilty may take some hit.\n\n---\n\n### setting custom task specific instructions\n\nyou can customise the agent's behaviour by providing natural language descripition of how it should naviagate or what all things it should keep in mind while executing a particualr task.\nthis is helpful in improving the accuracy and reliability of the agent on your specific task.\n\n```\nfrom sentient import sentient\nimport asyncio\n\ncustom_instructions = \"\"\"\n1. Directly go to youtube.com rather than searching for the song on google!\n\"\"\"\n\n#use with open ai\nresult = asyncio.run(sentient.invoke(\n    goal=\"play shape of you on youtube\",\n    task_instructions=custom_instructions,\n    provider=\"openai\",\n    model=\"gpt-4o-2024-08-06\"))\n```\n\n---\n\n### using providers other than open ai\n\nwe currently support a few providers. if you wish to have others included, please create a new issue. you can pass custom instructions in a similar fashion as shown above. you can also refer the [cookbook](cookbook.py) for seeing all examples of using sentient with various providers.\n\n> **Note** - the reliability of agent is dependent on whether the model is able to produce reliable json. we reccommend using open ai's latest gpt4o models for most tasks. claude 3.5 sonnet and some other instruction tuned models are also good. small local models might not produce reliable json - thus leading to failures more often.\n\n#### using anthropic\n\n1. set API key - `export ANTHROPIC_API_KEY=\"sk-ant...\"`\n\n2. pass provider and model options to the invoke command.\n\n```python\n#using with anthropic\nresult = asyncio.run(sentient.invoke(\n    goal=\"play shape of you on youtube\",\n    provider=\"anthropic\",\n    model=\"claude-3-5-sonnet-20240620\"))\n```\n\n#### using ollama\n\n1. ensure the ollama server is on. you just need to pass the name of the model.\n\n```python\n#use with ollama\nresult = asyncio.run(sentient.invoke(\n    goal=\"play shape of you on youtube\",\n    provider=\"ollama\",\n    model=\"llama3\"))\n```\n\n#### using groq\n\n1. set groq API key - `export GROQ_API_KEY=\"gsk...\"`\n\n2. pass provider and model options to the invoke command. NOTE: only llama-3.1-70b-versatile has context window large enough to support the agent. also, the model does not produce reliable outputs. we recommend using groq only for testing purposes.\n\n```python\n# use with groq models\nresult = asyncio.run(sentient.invoke(\n    goal=\"play shape of you on youtube\",\n    provider=\"groq\",\n    model=\"llama-3.1-70b-versatile\"))\n```\n\n#### using together ai\n\n1. set API key for Together AI - `export TOGETHER_API_KEY=\"your-api-key\"`\n\n2. pass provider and model options to the invoke command.\n\n```python\n#use with together ai\nresult = asyncio.run(sentient.invoke(\n    goal=\"play shape of you on youtube\",\n    provider=\"together\",\n    model=\"meta-llama\u002FMeta-Llama-3.1-70B-Instruct-Turbo\"))\n```\n\n#### using a custom open ai compatible server\n\n1. you can use this to use any open ai api compatible server (like vllm\u002F ollama running on a different machine. etc)\n\n2. set API key for your custom server - `export CUSTOM_API_KEY=\"your-api-key\"`. fill in any random value if there is no api key needed.\n\n3. pass in the custom base url and model name to the invoke command.\n\n```python\n#use with custom server\nresult = asyncio.run(sentient.invoke(\n    goal=\"play shape of you on youtube\",\n    provider=\"custom\",\n    custom_base_url=\"http:\u002F\u002Flocalhost:8080\u002Fv1\",\n    model=\"model_name\"))\n```\n\n#### using open-router\n\n1. set API key for open router - `export OPENROUTER_API_KEY=\"your-api-key\"`\n\n2. we use litellm to call openrouter. so if you want to disable litellm logging - `export LITELLM_LOG=\"ERROR\"`\n\n3. pass provider and model options to the invoke command. model name should be passed as openrouter\u002Fyour-model-name\n\n```python\n# use with open-router\nresult = asyncio.run(sentient.invoke(\n    goal=\"play shape of you on youtube\",\n    provider=\"openrouter\",\n    model=\"openrouter\u002Fanthropic\u002Fclaude-3.5-sonnet\"))\n```\n","# sentient - 用三行代码控制浏览器的智能体\n\n[测试版]\n\n```python\nfrom sentient import sentient\nimport asyncio\nresult = asyncio.run(sentient.invoke(goal=\"在YouTube上播放《Shape of You》\"))\n```\n\n### 设置步骤\n\n1. 安装 sentient：`pip install sentient`\n\n2. 目前，你需要以开发者模式启动 Chrome 浏览器——在另一个终端中，使用端口 9222。使用以下命令启动 Chrome 实例，并根据需要完成必要的登录：\n\n   对于 macOS，使用以下命令：\n\n   ```bash\n   sudo \u002FApplications\u002FGoogle\\ Chrome.app\u002FContents\u002FMacOS\u002FGoogle\\ Chrome --remote-debugging-port=9222\n   ```\n\n   如果要运行 Brave 浏览器（macOS）：\n\n   ```bash\n   sudo \u002FApplications\u002FBrave\\ Browser.app\u002FContents\u002FMacOS\u002FBrave\\ Browser --remote-debugging-port=9222 --guest\n   ```\n\n   对于 Linux：\n\n   ```bash\n   google-chrome --remote-debugging-port=9222\n   ```\n\n   对于 Windows：\n\n   ```bash\n   \"C:\\Program Files\\Google\\Chrome\\Application\\chrome.exe\" --remote-debugging-port=9222\n   ```\n\n4. 在 `.env` 文件中设置 OpenAI API 密钥，或使用 `export OPENAI_API_KEY=\"sk-proj-\"`。\n\n5. 运行智能体：\n\n   ```python\n   from sentient import sentient\n   import asyncio\n\n   # 如果要在 Jupyter Notebook 中运行，请取消注释以下两行：\n   # import nest_asyncio\n   # nest_asyncio.apply()\n\n   result = asyncio.run(sentient.invoke(\"在YouTube上播放《Shape of You》\"))\n   ```\n\n6. 注意：默认情况下，我们使用 OpenAI 的 `gpt-4o-2024-08-06` 模型来运行 sentient，因为它是表现最好的模型。你也可以使用其他模型，如 `gpt4o` 或 `gpt4o-mini`，但可靠性可能会有所下降。\n\n---\n\n### 设置自定义任务指令\n\n你可以通过提供自然语言描述来定制智能体的行为，说明它应该如何导航，或者在执行特定任务时需要注意哪些事项。这有助于提高智能体在特定任务上的准确性和可靠性。\n\n```python\nfrom sentient import sentient\nimport asyncio\n\ncustom_instructions = \"\"\"\n1. 直接访问 youtube.com，而不是在 Google 上搜索这首歌！\n\"\"\"\n\n# 使用 OpenAI\nresult = asyncio.run(sentient.invoke(\n    goal=\"在YouTube上播放《Shape of You》\",\n    task_instructions=custom_instructions,\n    provider=\"openai\",\n    model=\"gpt-4o-2024-08-06\"))\n```\n\n---\n\n### 使用除 OpenAI 以外的其他提供商\n\n我们目前支持几家提供商。如果你希望添加更多提供商，请提交一个新的问题。你可以像上面所示那样传递自定义指令。你还可以参考 [cookbook](cookbook.py)，查看使用 sentient 与各种提供商的所有示例。\n\n> **注意**：智能体的可靠性取决于模型是否能够生成可靠的 JSON 数据。我们建议在大多数任务中使用 OpenAI 最新的 gpt4o 模型。Claude 3.5 Sonnet 和其他经过指令微调的模型也不错。而小型本地模型可能无法生成可靠的 JSON，从而导致失败的概率更高。\n\n#### 使用 Anthropic\n\n1. 设置 API 密钥：`export ANTHROPIC_API_KEY=\"sk-ant...\"`\n\n2. 将提供商和模型选项传递给 invoke 命令。\n\n```python\n# 使用 Anthropic\nresult = asyncio.run(sentient.invoke(\n    goal=\"在YouTube上播放《Shape of You》\",\n    provider=\"anthropic\",\n    model=\"claude-3-5-sonnet-20240620\"))\n```\n\n#### 使用 Ollama\n\n1. 确保 Ollama 服务器已启动。你只需传递模型名称即可。\n\n```python\n# 使用 Ollama\nresult = asyncio.run(sentient.invoke(\n    goal=\"在YouTube上播放《Shape of You》\",\n    provider=\"ollama\",\n    model=\"llama3\"))\n```\n\n#### 使用 Groq\n\n1. 设置 Groq API 密钥：`export GROQ_API_KEY=\"gsk...\"`\n\n2. 将提供商和模型选项传递给 invoke 命令。注意：只有 llama-3.1-70b-versatile 具有足够的上下文窗口来支持该智能体。此外，该模型的输出并不稳定。我们建议仅将 Groq 用于测试目的。\n\n```python\n# 使用 Groq 模型\nresult = asyncio.run(sentient.invoke(\n    goal=\"在YouTube上播放《Shape of You》\",\n    provider=\"groq\",\n    model=\"llama-3.1-70b-versatile\"))\n```\n\n#### 使用 Together AI\n\n1. 设置 Together AI 的 API 密钥：`export TOGETHER_API_KEY=\"your-api-key\"`\n\n2. 将提供商和模型选项传递给 invoke 命令。\n\n```python\n# 使用 Together AI\nresult = asyncio.run(sentient.invoke(\n    goal=\"在YouTube上播放《Shape of You》\",\n    provider=\"together\",\n    model=\"meta-llama\u002FMeta-Llama-3.1-70B-Instruct-Turbo\"))\n```\n\n#### 使用自定义的 OpenAI 兼容服务器\n\n1. 你可以使用此方法来连接任何兼容 OpenAI API 的服务器（例如，在另一台机器上运行的 vLLM 或 Ollama 等）。\n\n2. 设置自定义服务器的 API 密钥：`export CUSTOM_API_KEY=\"your-api-key\"`。如果不需要 API 密钥，可以填写任意值。\n\n3. 将自定义的基础 URL 和模型名称传递给 invoke 命令。\n\n```python\n# 使用自定义服务器\nresult = asyncio.run(sentient.invoke(\n    goal=\"在YouTube上播放《Shape of You》\",\n    provider=\"custom\",\n    custom_base_url=\"http:\u002F\u002Flocalhost:8080\u002Fv1\",\n    model=\"model_name\"))\n```\n\n#### 使用 OpenRouter\n\n1. 设置 OpenRouter 的 API 密钥：`export OPENROUTER_API_KEY=\"your-api-key\"`\n\n2. 我们使用 LiteLLM 来调用 OpenRouter。如果你想禁用 LiteLLM 的日志记录，可以设置 `export LITELLM_LOG=\"ERROR\"`。\n\n3. 将提供商和模型选项传递给 invoke 命令。模型名称应按格式 `openrouter\u002Fyour-model-name` 传递。\n\n```python\n# 使用 OpenRouter\nresult = asyncio.run(sentient.invoke(\n    goal=\"在YouTube上播放《Shape of You》\",\n    provider=\"openrouter\",\n    model=\"openrouter\u002Fanthropic\u002Fclaude-3.5-sonnet\"))\n```","# Sentient 快速上手指南\n\nSentient 是一个仅需 3 行代码即可控制浏览器执行任务的 AI 代理工具（目前处于 Beta 阶段）。它通过大语言模型驱动浏览器自动完成指定目标。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保满足以下前置条件：\n\n1.  **操作系统**：支持 macOS、Linux 或 Windows。\n2.  **Python 环境**：已安装 Python 3.x。\n3.  **浏览器**：已安装 Google Chrome 或 Brave Browser。\n4.  **API Key**：\n    *   推荐使用 **OpenAI** API Key（默认模型 `gpt-4o-2024-08-06` 效果最佳）。\n    *   也支持 Anthropic, Ollama, Groq, Together AI 等提供商。\n\n## 安装步骤\n\n### 1. 安装 Sentient\n使用 pip 安装核心库：\n\n```bash\npip install sentient\n```\n\n### 2. 配置 API Key\n将你的 API Key 设置为环境变量，或存入 `.env` 文件。\n\n**OpenAI 示例：**\n```bash\nexport OPENAI_API_KEY=\"sk-proj-\"\n```\n\n**其他提供商示例（按需设置）：**\n```bash\nexport ANTHROPIC_API_KEY=\"sk-ant...\"\nexport GROQ_API_KEY=\"gsk...\"\nexport TOGETHER_API_KEY=\"your-api-key\"\nexport OPENROUTER_API_KEY=\"your-api-key\"\n```\n\n### 3. 启动浏览器（调试模式）\nSentient 需要连接到一个开启远程调试端口的浏览器实例。请在**单独的终端窗口**中运行以下命令启动浏览器（端口固定为 `9222`）：\n\n*   **macOS (Chrome):**\n    ```bash\n    sudo \u002FApplications\u002FGoogle\\ Chrome.app\u002FContents\u002FMacOS\u002FGoogle\\ Chrome --remote-debugging-port=9222\n    ```\n\n*   **macOS (Brave):**\n    ```bash\n    sudo \u002FApplications\u002FBrave\\ Browser.app\u002FContents\u002FMacOS\u002FBrave\\ Browser --remote-debugging-port=9222 --guest\n    ```\n\n*   **Linux:**\n    ```bash\n    google-chrome --remote-debugging-port=9222\n    ```\n\n*   **Windows:**\n    ```bash\n    \"C:\\Program Files\\Google\\Chrome\\Application\\chrome.exe\" --remote-debugging-port=9222\n    ```\n\n> **注意**：启动后，如需登录账号（如 YouTube），请在该浏览器窗口中手动完成登录。\n\n## 基本使用\n\n### 最简单的示例\n创建一个 Python 脚本，输入以下代码即可让 AI 代理在浏览器中播放歌曲：\n\n```python\nfrom sentient import sentient\nimport asyncio\n\nresult = asyncio.run(sentient.invoke(goal=\"play shape of you on youtube\"))\n```\n\n### 在 Jupyter Notebook 中使用\n如果在 Jupyter 环境中运行，需额外启用 `nest_asyncio`：\n\n```python\nfrom sentient import sentient\nimport asyncio\n\n#import nest_asyncio\n#nest_asyncio.apply()\n\nresult = asyncio.run(sentient.invoke(\"play shape of you on youtube\"))\n```\n\n### 自定义任务指令（可选）\n为了提高特定任务的准确率，你可以传入自然语言指令来指导代理行为：\n\n```python\nfrom sentient import sentient\nimport asyncio\n\ncustom_instructions = \"\"\"\n1. Directly go to youtube.com rather than searching for the song on google!\n\"\"\"\n\nresult = asyncio.run(sentient.invoke(\n    goal=\"play shape of you on youtube\",\n    task_instructions=custom_instructions,\n    provider=\"openai\",\n    model=\"gpt-4o-2024-08-06\"))\n```\n\n### 切换模型提供商\nSentient 支持多种后端模型。以下是切换到 **Anthropic Claude 3.5 Sonnet** 的示例：\n\n```python\n# 确保已 export ANTHROPIC_API_KEY\nresult = asyncio.run(sentient.invoke(\n    goal=\"play shape of you on youtube\",\n    provider=\"anthropic\",\n    model=\"claude-3-5-sonnet-20240620\"))\n```\n\n> **提示**：模型的可靠性取决于其生成稳定 JSON 的能力。推荐优先使用 OpenAI 的 `gpt-4o` 系列或 `claude-3-5-sonnet`。小型本地模型可能因无法输出可靠 JSON 而导致任务失败。","某电商运营人员需要每日从多个竞品网站抓取最新促销价格并整理成报表，传统方式耗时且易出错。\n\n### 没有 sentient 时\n- 需编写复杂的 Selenium 或 Playwright 脚本，代码量动辄上百行，维护成本极高。\n- 每当目标网站调整页面结构（如 class 名变更），脚本立即失效，必须人工重新定位元素并修复代码。\n- 处理登录验证、弹窗干扰等动态交互时逻辑繁琐，难以稳定运行，经常中途崩溃。\n- 不同网站需要定制不同的爬虫逻辑，无法复用，开发新任务周期长达数小时甚至数天。\n- 非技术人员无法独立操作，必须依赖专业开发人员介入，沟通与等待成本高。\n\n### 使用 sentient 后\n- 仅需 3 行代码即可定义“访问指定网址并提取促销价格”的目标，sentient 自动驱动浏览器完成全流程。\n- 基于大模型理解页面语义，即使网页结构微调，sentient 也能智能适应，大幅减少因页面变更导致的失败。\n- 原生支持处理登录、点击弹窗等复杂交互，无需手动编写等待或判断逻辑，执行稳定性显著提升。\n- 通过自然语言指令（task_instructions）即可调整行为策略，快速适配不同网站规则，任务切换分钟级完成。\n- 业务人员经过简单培训即可自行配置任务，释放开发人力，让数据采集变得像说话一样简单。\n\nsentient 将繁琐的浏览器自动化控制转化为简单的自然语言指令，让非开发者也能高效构建智能代理。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fsentient-engineering_sentient_ad4d99c9.png","sentient-engineering","Sentient Engineering","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fsentient-engineering_942d88a2.png","ai. sentient. ",null,"http:\u002F\u002Fsentient.engineering","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsentient-engineering",[81],{"name":82,"color":83,"percentage":84},"Python","#3572A5",100,568,68,"2026-03-01T06:23:05","MIT","Linux, macOS, Windows","未说明",{"notes":92,"python":90,"dependencies":93},"1. 必须手动启动处于调试模式（remote-debugging-port=9222）的 Chrome 或 Brave 浏览器实例。2. 需要配置大模型 API 密钥（如 OpenAI、Anthropic 等），默认推荐使用 gpt-4o-2024-08-06 以保证可靠性。3. 若使用本地小模型，可能因无法生成可靠的 JSON 而导致任务失败。4. 在 Jupyter Notebook 中运行需额外安装并应用 nest_asyncio。",[65,94,95,96,97,98,99,100],"asyncio","openai","anthropic","ollama","groq","together","litellm",[13,14],"2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-20T04:05:06.995792",[105,110,115,120,125,130],{"id":106,"question_zh":107,"answer_zh":108,"source_url":109},43322,"如何配置 Ollama 使用自定义的 base_url（例如运行在不同机器上）？","目前有两种方法：\n1. **推荐方法**：使用自定义 OpenAI 兼容服务器功能。您可以设置一个自定义 base_url，具体用法请查阅项目的 README 文档。\n2. **临时修改代码**：前往包内的 `sentient\u002Futils\u002Fproviders.py` 文件，找到 `OllamaProvider` 类并手动修改 `base_url`：\n```python\nclass OllamaProvider(LLMProvider):\n    def get_client_config(self) -> Dict[str, str]:\n        return {\n            \"api_key\": \"ollama\",\n            \"base_url\": \"your_api_url\", # 替换为您的实际地址\n        }\n```","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsentient-engineering\u002Fsentient\u002Fissues\u002F12",{"id":111,"question_zh":112,"answer_zh":113,"source_url":114},43323,"如何解决 'ModuleNotFoundError: No module named dotenv' 错误？","这是因为缺少 `python-dotenv` 依赖包。虽然该问题已在后续版本中通过 PR 修复，但如果您遇到此错误，可以手动安装该依赖：\n```bash\npip install python-dotenv\n```","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsentient-engineering\u002Fsentient\u002Fissues\u002F9",{"id":116,"question_zh":117,"answer_zh":118,"source_url":119},43324,"如何集成并使用 LM Studio 本地服务器？","现在已支持 LM Studio！由于 LM Studio 提供 OpenAI 兼容接口，您可以使用“自定义 LLM 提供者”功能。只需设置自定义 base_url 指向您的 LM Studio 服务器地址即可。具体的配置示例请参考项目的 README 文档或 cookbook.py 文件。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsentient-engineering\u002Fsentient\u002Fissues\u002F25",{"id":121,"question_zh":122,"answer_zh":123,"source_url":124},43325,"如何在 Together AI 上使用该项目？","使用时需指定 provider 为 \"together\" 并选择相应的模型，同时确保在环境变量中导入了 Together API Key。示例代码如下：\n```python\n# 使用 Together AI\nresult = asyncio.run(sentient.invoke(\n    goal=\"play shape of you on youtube\", \n    task_instructions=custom_instructions, \n    provider=\"together\",\n    model=\"meta-llama\u002FMeta-Llama-3.1-70B-Instruct-Turbo\"\n))\n```\n注意：请务必按照 README 中的说明导出 API Key。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsentient-engineering\u002Fsentient\u002Fissues\u002F2",{"id":126,"question_zh":127,"answer_zh":128,"source_url":129},43326,"使用 Ollama 时出现 'RetryError... ValidationError' 错误怎么办？","该错误通常是因为所选模型无法生成有效的输出格式导致的。请检查您正在使用的 Ollama 模型名称，尝试更换为一个更强大或更适合指令遵循的模型（例如 llama3 等），以确保模型能输出符合要求的结构化数据。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsentient-engineering\u002Fsentient\u002Fissues\u002F15",{"id":131,"question_zh":132,"answer_zh":133,"source_url":134},43327,"是否支持 Groq、Anthropic 或 OpenRouter 等提供商？","是的，项目已经添加了对这些提供商的支持：\n- **Groq**：已集成，用于更快的推理速度。\n- **Anthropic**：已作为提供者添加支持。\n- **OpenRouter**：已提供支持，您可以在调用时直接使用。\n如果遇到具体问题，欢迎随时反馈。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsentient-engineering\u002Fsentient\u002Fissues\u002F21",[]]