Skip to content
KitploitKITPLOIT
FerramentasBlog
Enviar
FerramentasBlog
Enviar

Ferramentas de Hacking, PenTest e Cibersegurança para o seu Arsenal de Segurança!

Kitploit é um diretório de ferramentas de hacking, cibersegurança e pentesting. Descubra as últimas atualizações de projetos para encontrar vulnerabilidades, analisar sistemas, automatizar testes e fortalecer sua segurança.

··Feeds·Contato·Privacidade·© 2026 Kitploit

Diretório de Ferramentas

Categorias

Ver todas as categorias
Loading categories
on-device-browser-agent — Automação de navegador com IA no dispositivo usando WebLLM. Sem nuvem, sem chaves de API, totalmente privado. | Kitploit
Ferramentas/GitHubGitHub/runanywhereai/on-device-browser-agent
Scripting e AutomaçãoSegurança WebPrivacidadeAprendizado e EducaçãoRastreadorSegurança de IA
GitHubrunanywhereai/on-device-browser-agent

on-device-browser-agent

Automação de navegador com IA no dispositivo usando WebLLM. Sem nuvem, sem chaves de API, totalmente privado.

Mais Populares

Ver todos →

Descubra as ferramentas mais usadas pela nossa comunidade.

Explore todas as ferramentas

Navegue pela nossa coleção de ferramentas

Ver todas as ferramentas →
Compartilhar
Ver Repositório
29629há 1 diaRevisado pelo Kitploit

Local Browser - Automação Web com IA no Dispositivo

Em breve: suporte ao runanywhere-web-sdk no nosso repositório principal: confira: https://github.com/RunanywhereAI/runanywhere-sdks

Uma extensão do Chrome que usa WebLLM para executar automação web com IA totalmente no dispositivo. Sem APIs em nuvem, sem chaves de API, totalmente privado.

Demonstração

https://github.com/user-attachments/assets/898cc5c2-db77-4067-96e6-233c5da2bae5

Recursos

  • IA no Dispositivo: Usa WebLLM com aceleração WebGPU para inferência local de LLM
  • Sistema Multiagente: Agentes Planejador + Navegador para execução inteligente de tarefas
  • Automação de Navegador: Navegar, clicar, digitar, extrair dados de páginas web
  • Privacidade em Primeiro Lugar: Toda a IA roda localmente, nenhum dado sai do seu dispositivo
  • Suporte Offline: Funciona offline após o download inicial do modelo

Início Rápido

Pré-requisitos

  • Chrome 124+ (necessário para WebGPU em service workers)
  • Node.js 18+ e npm
  • GPU com suporte a WebGPU (a maioria das GPUs modernas funciona)

Instalação

  1. Clone e instale as dependências:

    root@kitploit:~
    cd local-browser
    npm install
    
  2. Compile a extensão:

    root@kitploit:~
    npm run build
    
  3. Carregue no Chrome:

    • Abra chrome://extensions
    • Ative o "Modo do desenvolvedor" (canto superior direito)
    • Clique em "Carregar sem compactação"
    • Selecione a pasta dist deste projeto
  4. Primeira execução:

    • Clique no ícone da extensão na sua barra de ferramentas
    • A primeira execução fará o download do modelo de IA (~1GB)
    • Ele fica em cache para uso futuro

Uso

  1. Navegue para qualquer página web
  2. Clique no ícone da extensão Local Browser
  3. Digite uma tarefa como:
    • "Pesquise por 'WebGPU' na Wikipédia e extraia o primeiro parágrafo"
    • "Vá para example.com e me diga o que há lá"
    • "Encontre a caixa de pesquisa e pesquise por 'notícias de IA'"
  4. Observe a IA executar a tarefa passo a passo

Desenvolvimento

Modo de Desenvolvimento

root@kitploit:~
npm run dev

Isso observa as alterações e recompila automaticamente.

Estrutura do Projeto

root@kitploit:~
local-browser/
├── manifest.json           # Chrome extension manifest (MV3)
├── src/
│   ├── background/         # Service worker
│   │   ├── index.ts        # Entry point & message handling
│   │   ├── llm-engine.ts   # WebLLM wrapper
│   │   └── agents/         # AI agent system
│   │       ├── base-agent.ts
│   │       ├── planner-agent.ts
│   │       ├── navigator-agent.ts
│   │       └── executor.ts
│   ├── content/            # Content scripts
│   │   ├── dom-observer.ts # Page state extraction
│   │   └── action-executor.ts
│   ├── popup/              # React popup UI
│   │   ├── App.tsx
│   │   └── components/
│   └── shared/             # Shared types & constants
└── dist/                   # Build output

Como Funciona

  1. O usuário insere uma tarefa na interface do popup
  2. O Agente Planejador analisa a tarefa e cria uma estratégia de alto nível
  3. O Agente Navegador examina o DOM da página atual e decide a próxima ação
  4. O Content Script executa a ação (clicar, digitar, extrair, etc.)
  5. O loop continua até a tarefa ser concluída ou falhar

Sistema de Agentes

A extensão usa uma arquitetura de dois agentes inspirada no Nanobrowser:

  • PlannerAgent: Planejamento estratégico, cria uma abordagem passo a passo
  • NavigatorAgent: Execução tática, escolhe ações específicas com base no estado da página

Ambos os agentes geram JSON estruturado que é analisado e executado.

Configuração do Modelo

Modelo padrão: Qwen2.5-1.5B-Instruct-q4f16_1-MLC (~1GB)

Modelos alternativos (configurados em src/shared/constants.ts):

  • Phi-3.5-mini-instruct-q4f16_1-MLC (~2GB, melhor raciocínio)
  • Llama-3.2-1B-Instruct-q4f16_1-MLC (~0.7GB, menor)

Solução de Problemas

WebGPU não suportado

  • Atualize o Chrome para a versão 124 ou posterior
  • Verifique chrome://gpu para confirmar o status do WebGPU
  • Algumas GPUs podem não suportar WebGPU

O modelo falha ao carregar

  • Certifique-se de ter espaço em disco suficiente (~2GB livres)
  • Verifique o console do navegador para erros
  • Tente limpar o armazenamento da extensão e recarregar

Ações não estão sendo executadas

  • Algumas páginas bloqueiam content scripts (chrome://, páginas de extensão)
  • Tente em uma página web normal, como wikipedia.org

Extensão não funciona após atualização do Chrome

  • Vá para chrome://extensions
  • Clique no botão de recarregar na extensão

Limitações

  • Escopo de POC: Isto é uma prova de conceito, não um software de produção
  • Sem Visão: Usa apenas análise de DOM em texto (sem compreensão de capturas de tela)
  • Aba Única: Funciona apenas com a aba atualmente ativa
  • Ações Básicas: Suporta navegar, clicar, digitar, extrair, rolar, aguardar
  • Tamanho do Modelo: Modelos menores podem ter dificuldade com tarefas complexas

Stack Tecnológico

  • WebLLM: Inferência de LLM no dispositivo com WebGPU
  • React: Interface do popup
  • TypeScript: Desenvolvimento com segurança de tipos
  • Vite + CRXJS: Empacotamento de extensão do Chrome
  • Chrome Extension Manifest V3: Arquitetura moderna de extensões

Créditos

Este projeto é inspirado em:

  • Nanobrowser - Automação web multiagente (Licença MIT)
  • WebLLM - Inferência de LLM no navegador (Licença Apache-2.0)

Licenças das Dependências

PacoteLicença
@mlc-ai/web-llmApache-2.0
ReactMIT
ViteMIT
@crxjs/vite-pluginMIT
TypeScript

Licença

Licença MIT - Consulte o arquivo LICENSE para obter detalhes.

Baixar ferramenta
Apache-2.0