一、 为什么“端侧推理”是更优解？

别被“边缘计算”这种词吓到。简单说，这个方案就是利用你电脑显卡 (GPU) 的闲置算力，在本地运行一个智能体。

相比于调用云端接口，本地化部署 (On-Device AI) 对企业和开发者有三大核心价值：

• 数据主权 (Data Sovereignty)： 这是最关键的。你的客户名单、财务报表、内部系统数据，全程只在本地内存里流转，物理上杜绝了泄露风险。
• 零延迟交互： 因为不需要等待网络请求，AI 对网页的操作响应是毫秒级的。
• 业务连续性： 哪怕外部网络中断，只要内网还在，你的自动化流程就能继续跑。

二、 它可以应用在哪些 B2B 场景？

安装好之后，它不仅仅是一个插件，更是一个能够理解自然语言的 RPA (机器人流程自动化) 引擎，特别适用于合规要求较高的企业环境：

1. 内部系统数据录入 (Legacy System Entry)

很多公司的老旧 ERP 或 CRM 系统没有 API 接口。你可以让它：“把 Excel 里的销售线索，自动填入 CRM 系统的对应字段中”。它会智能识别输入框，比人工复制粘贴更准确。

2. 合规化市场分析 (Market Analysis)

不同于暴力的爬虫抓取，它是模拟真实用户行为。你可以指令它：“访问公开的招标网站，整理最新的行业动态并生成本地简报”。

三、 5分钟部署实战 (Deployment)

虽然这听起来很硬核，但得益于开源社区的努力，部署过程已经非常标准化。

Step 1: 硬件与环境准备

你需要一个支持 WebGPU 的 Chrome 浏览器，以及一台具备一定算力的电脑（推荐 4GB 显存以上的 NVIDIA 显卡或 Apple M 系列芯片）。

Step 2: 标准化安装

打开终端 (Terminal)，执行以下命令拉取代码并构建：

# 1. 拉取项目源码
git clone https://github.com/RunanywhereAI/on-device-browser-agent.git
cd local-browser

# 2. 安装依赖包
npm install

# 3. 编译构建
npm run build

Step 3: 加载扩展程序

1. 在 Chrome 地址栏输入 chrome://extensions。
2. 开启右上角的“开发者模式”。
3. 点击“加载已解压的扩展程序”，选择项目中的 dist 目录。

技术提示：首次初始化时，系统会下载量化后的 AI 模型权重（约 1GB），请耐心等待资源加载完成。

四、 架构师视角的避坑指南

在将本地 AI 引入工作流之前，有几点技术边界需要明确：

五、 项目与官方资源

WebGPU 正在让浏览器变成新的计算平台。掌握端侧 AI 的部署能力，是构建下一代高效、私密工作流的关键。