Nanobrowser 是一款开源的 Chrome 扩展工具，旨在通过 AI 技术实现高效的网络自动化操作。它支持多智能体系统，用户可以使用自己的 LLM API 密钥运行复杂的网络任务。与 OpenAI Operator 类似，但完全免费且开源，用户可以在本地浏览器中运行任务，确保隐私安全。Nanobrowser 提供了灵活的 LLM 选项，允许用户根据需求选择不同的模型，并为不同的智能体分配不同的模型，从而在性能和成本之间取得平衡。此外，它还具备任务自动化、交互式侧边栏、会话历史等功能，适合需要高效网络操作的用户。
需求人群：
"该产品适合需要高效完成网络任务的用户，尤其是那些需要自动化处理复杂网络操作、进行数据提取或需要灵活使用 AI 模型的开发者和研究人员。它也适合对隐私和成本敏感的用户，因为它完全免费且在本地运行，不涉及云服务。"
使用场景示例：
从 TechCrunch 提取过去 24 小时内的前 10 条新闻标题。
在 GitHub 上查找最受欢迎的 Python 仓库。
在亚马逊上寻找一款价格低于 50 美元且防水的便携式蓝牙音箱。
产品特色：
支持多智能体系统，不同智能体协同完成复杂任务。
提供交互式侧边栏，实时更新任务状态。
支持任务自动化，可跨网站执行重复性任务。
支持多种 LLM 模型，用户可自由选择并分配给不同智能体。
提供会话历史管理功能，方便用户回顾和管理交互记录。
使用教程：
1. 从 GitHub 的 [release 页面](https://github.com/nanobrowser/nanobrowser/releases) 下载最新的 `nanobrowser.zip` 文件。
2. 解压下载的文件，打开 Chrome 浏览器，进入 `chrome://extensions/` 页面。
3. 启用开发者模式（右上角），点击左上角的 `Load unpacked`，选择解压后的 `nanobrowser` 文件夹。
4. 点击浏览器工具栏中的 Nanobrowser 图标，打开侧边栏。
5. 点击右上角的 `Settings` 图标，添加自己的 LLM API 密钥，并为不同智能体选择合适的模型。
6. 在侧边栏中输入任务指令，Nanobrowser 将自动执行任务并实时反馈结果。
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开源的 Chrome 扩展程序，用于 AI 驱动的网络自动化，支持多智能体工作流。
Nanobrowser 是一款开源的 Chrome 扩展工具，旨在通过 AI 技术实现高效的网络自动化操作。它支持多智能体系统，用户可以使用自己的 LLM API 密钥运行复杂的网络任务。与 OpenAI Operator 类似，但完全免费且开源，用户可以在本地浏览器中运行任务，确保隐私安全。Nanobrowser 提供了灵活的 LLM 选项，允许用户根据需求选择不同的模型，并为不同的智能体分配不同的模型，从而在性能和成本之间取得平衡。此外，它还具备任务自动化、交互式侧边栏、会话历史等功能，适合需要高效网络操作的用户。
构建可靠的多智能体系统
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一个可以在一次传递中生成超逼真的对话的 TTS 模型。
Dia 是一个由 Nari Labs 开发的文本到语音（TTS）模型，具有 1.6 亿参数，能够直接从文本生成高度逼真的对话。该模型支持情感和语调控制，并能够生成非言语交流，如笑声和咳嗽。它的预训练模型权重托管在 Hugging Face 上，适用于英语生成。此产品对于研究和教育用途至关重要，能够推动对话生成技术的发展。
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LeoMoon Wiki-Go 是一款快速、现代的平面文件 Wiki，使用 Go 语言构建。它专注于简单性和性能，支持 Markdown 格式，完全不依赖数据库，零维护。适合个人知识管理、团队协作及内部文档。
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一份由自主 AI 代理提供的每日 AI 时事通讯。
AGI News 是一个开源项目，利用自主 AI 代理技术收集并发送最新的 AI 新闻。该项目通过 Firecrawl、Resend 等工具搭建，致力于为用户提供精准及时的 AI 资讯。其主要优势在于自动化的信息收集和快速的信息发布，使得用户能够方便快捷地获取行业动态。
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在视频扩散变换器中合成任何内容的框架。
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一个高效的语音合成模型，支持中英文及语音克隆。
MegaTTS 3 是由字节跳动开发的一款基于 PyTorch 的高效语音合成模型，具有超高质量的语音克隆能力。其轻量级架构只包含 0.45B 参数，支持中英文及代码切换，能够根据输入文本生成自然流畅的语音，广泛应用于学术研究和技术开发。
一个强大的文本生成模型，适用于多种对话应用。
DeepSeek-V3-0324 是一个先进的文本生成模型，具有 685 亿参数，采用 BF16 和 F32 张量类型，能够支持高效的推理和文本生成。该模型的主要优点在于其强大的生成能力和开放源码的特性，使其可以被广泛应用于多种自然语言处理任务。该模型的定位是为开发者和研究人员提供一个强大的工具，帮助他们在文本生成领域取得突破。
通过强化学习驱动的金融推理大模型。
Fin-R1 是一个专为金融领域设计的大型语言模型，旨在提升金融推理能力。由上海财经大学和财跃星辰联合研发，基于 Qwen2.5-7B-Instruct 进行微调和强化学习，具有高效的金融推理能力，适用于银行、证券等核心金融场景。该模型免费开源，便于用户使用和改进。
生成高质量 SVG 代码的基础模型。
StarVector 是一个先进的生成模型，旨在将图像和文本指令转化为高质量的可缩放矢量图形（SVG）代码。其主要优点在于能够处理复杂的 SVG 元素，并在各种图形风格和复杂性上表现出色。作为开放源代码资源，StarVector 推动了图形设计的创新和效率，适用于设计、插图和技术文档等多种应用场景。
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