一、主要功能

1. 屏幕内容监控：通过定期截图或 OCR 识别屏幕内容，如网页状态、订单变化等，并触发后续操作。
2. 自动化任务执行：集成 Python 和 Selenium，可控制浏览器提交表单、遍历网页、提取数据。
3. 智能通知提醒：支持 SMS、WhatsApp 通知提醒（部分功能 Beta），并提供 API 扩展能力。
4. 无代码 Agent 生成：通过自然语言界面生成 Agent，降低使用门槛。
5. 本地部署与隐私保护：所有数据处理在本地完成，无需上传云端。

二、技术原理

1. 多微 Agent 架构：每个 Agent 独立运行，可并行处理多个任务。
2. Ollama 模型集成：支持 Ollama Vision 模型用于屏幕识别，并通过 Ollama LLM 提供自然语言推理能力。
3. 本地部署支持：提供 Docker 镜像和 Web UI 界面，方便用户快速部署。

三、应用场景

1. 自动监控与提醒：监控股票价格、商品库存，触发条件后自动发送通知。
2. 重复数据处理：自动执行定期打卡、报表导出等任务。
3. 内容合规审核：自动捕捉屏幕内容，检测违规信息。
4. 办公效率分析：生成时间使用报告，辅助提升工作效率。
5. 家庭自动化助手：结合摄像头或天气页面，实现自动提醒。

四、使用方法

1. 环境准备：推荐使用支持 Python 或 Docker 的机器。
2. 创建 Agent：访问 Observer AI 官网 使用 Builder 创建 Agent，输入场景描述，系统自动生成脚本。
3. 部署运行：使用 Docker 部署（docker-compose up -d）或本地安装（pip install observer-ai）。

五、适用人群

1. 个人用户：需要自动化处理日常任务或提升工作效率的人群。
2. 开发者：希望通过无代码或低代码方式快速创建自动化脚本的开发者。
3. 中小团队：需要隐私保护和自定义自动化流程的团队。

六、优缺点介绍

优点

1. 隐私保护：所有数据处理在本地完成，无需上传云端。
2. 多模态支持：结合视觉和语言模型，支持复杂任务。
3. 无代码生成：通过自然语言界面生成 Agent，降低使用门槛。
4. 并行执行：支持多个 Agent 并行运行，提高效率。

缺点

1. 文档不够详实：安装和 Agent 管理指南需要加强。
2. 移动端支持欠缺：目前主要支持桌面环境。
3. 权限控制不足：建议引入 sandbox 提高安全性。

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