Proactor
Proactor是全球首款主动式 AI 智能体——具备上下文感知、记忆增强功能，并能在无需询问的情况下实时行动。它不等待提示，而是加入你的对话，提供实时转录和即时摘要，立即分析讨论内容以发现潜在需求和可执行任务——无论这些需求是明确表达还是仅为暗示——在你完全意识到之前。
由 Mozilla AI 推出的 Wasm-Agents Blueprint，正在探索一种全新的 AI 代理部署方式 —— 在浏览器中直接运行 AI 代理，无需额外依赖或本地安装。
该项目仍处于实验阶段，但已展现出巨大潜力。它通过 WebAssembly（WASM）和 Pyodide 技术，将 Python 编写的 AI 代理打包为单个 HTML 文件，用户只需打开网页即可运行完整代理流程。
这一创新大大降低了 AI 代理的使用门槛，为开发者提供了一个轻量、安全、可移植的执行环境。
为什么需要浏览器中的 AI 代理？
传统的 AI 代理通常依赖复杂的运行时环境和工具链，限制了其在不同系统间的共享与测试。而 Wasm-Agents 的目标是：
- 零依赖部署：所有代码封装在 HTML 文件中，开箱即用。
- 沙盒化执行：运行于浏览器内，天然隔离，安全性高。
- 跨平台兼容：支持任何现代浏览器，无需特定操作系统或硬件。
- 开源透明：代码完全开放，便于学习、调试和二次开发。
这使得 AI 代理更易于教学、演示和实验性应用落地。
它是如何工作的？
Wasm-Agents 的核心在于 WebAssembly + Pyodide 技术组合：
- WebAssembly（WASM）：一种高效的二进制指令格式，支持 C/C++/Rust/Python 等语言在浏览器中接近原生速度运行。
- Pyodide：一个基于 WASM 的浏览器端 Python 运行时，支持大量标准库和第三方包。
具体流程如下：
- 使用
micropip安装所需 Python 依赖 - 禁用部分跟踪功能（避免解释器崩溃）
- 执行实际代理逻辑（调用 LLM）
整个过程都发生在浏览器内部，无需后端服务器或 API 调用。
示例演示一览
Wasm-Agents 提供了多个 HTML 演示文件，帮助用户快速上手：
| 文件名 | 功能说明 |
|---|---|
hello_agent.html | 最基础的对话代理，支持自定义指令 |
handoff_demo.html | 多代理系统，自动根据提示选择专业代理 |
tool_calling.html | 支持内置工具（如网页访问、字符计数） |
ollama_local.html | 使用本地模型（如 Ollama 上的 qwen3:8b） |
这些示例展示了代理如何完成从基本交互到复杂任务调用的全过程。
🔌 如何运行？
使用 OpenAI 模型：
- 获取 OpenAI API 密钥
- 替换
/config.js中的密钥 - 在浏览器中打开 HTML 文件
使用本地模型（如 Ollama）：
- 安装并运行 Ollama
- 下载模型（如
ollama pull qwen3:8b） - 修改 HTML 配置指向本地模型地址
- 浏览器中打开文件运行
⚠️ 注意：若需访问外部资源（如网页），请确保目标服务启用了 CORS。
🚫 当前限制
尽管 Wasm-Agents 具有开创性意义，但仍存在一些局限：
- 仅支持 openai-agents 框架：其他框架（如 smolagents）尚无法完全兼容 Pyodide。
- CORS 限制：访问外部接口时可能遇到浏览器安全策略问题。
- 模型体积较大：并非所有设备都能流畅运行大模型（如 Raspberry Pi 5 上运行 1.7B 模型会卡顿）。
- 非确定性输出：LLM 输出具有随机性，相同输入可能得到不同结果。
- 工具调用受限：浏览器环境对网络请求等操作有一定限制。
Wasm-Agents 目前还只是一个原型项目，但它代表了一种新的方向：在浏览器中运行完整的 AI 代理工作流。
随着 WebAssembly 生态的发展和浏览器计算能力的提升，未来或许我们可以看到：
- 更多代理框架的支持
- 更丰富的内置工具
- 对 MPC、MCP 等协议的集成
- 更完善的本地推理体验
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