我把抽屉里的旧手机变成了本地 AI Agent(断网可用、能动手操作、还接入了 MCP)

你的下一台 AI 设备,可能不是新电脑,而是抽屉里那台旧手机。

最近做了一个开源项目 Lociant —— 一个本地优先的 Agent 运行时,能让旧 Android 手机、Linux 电脑、RK 开发板(RK3576/RK3588)变成真正"能干活的" AI Agent:它不只是聊天,而是会看屏幕、点按钮、填表单、打开 App,断网可用,数据不出设备。

为什么做这个

云端 Agent 很好用,但有两个硬伤:它碰不到你的手机(更别说操作 App);按 token 收费,长期用不便宜。而大多数人抽屉里都有一台吃灰的旧手机。

Lociant 的思路:把这些闲置设备唤醒,组成一个完全本地、完全私有的 Agent 网络。

它能做什么

• 本地跑模型:手机端 MNN 推理,RK 板走 NPU(RK3576 实测 Qwen3.5-0.8B,W4A16 量化,8K 上下文)
• 真的动手:读屏幕、模拟点击、填表单、开 App、读传感器、调摄像头 —— 每项操作都可以逐次授权
• 完整 MCP 服务:Claude / Codex / OpenCode 等外部 Agent 可以通过 MCP 调用你手机的能力
• 局域网组网:手机、电脑、开发板自动发现互连,手机可以直接借用板子上的大模型(peer:node:model)
• 可选云端大脑:配一个 OpenAI 兼容的云端模型,本地优先、云端按需

技术栈

• Rust 后端(axum,单二进制,无 Python 依赖)
• Flutter UI(Android / Linux 桌面同一套)
• Kotlin 设备层(无障碍、传感器、悬浮窗、MNN 推理)
• 无头板子模式:一个 systemd 服务 + 一个 .rkllm 模型文件,7×24 低功耗常驻

架构上只有一个 HTTP 契约(MCP + OpenAI 兼容 API),所有端都讲同一门语言。

上手

• GitHub(中英双语 README + 架构文档):https://github.com/lhxll07/Lociant
• 下载(APK / Linux 桌面 / RK 板):https://github.com/lhxll07/Lociant/releases
• 配置指南:https://github.com/lhxll07/Lociant/blob/main/docs/setup-guide.md

MIT 协议,欢迎 star、提 issue,更欢迎对 MCP 工具面和组网架构的反馈 —— 正在持续迭代。