PageAgent: Browser-AI-Agent, der innerhalb von Webseiten mit Ollama-Unterstützung läuft

Was PageAgent macht
PageAgent ist ein Browser-KI-Agenten-Framework, das als JavaScript-Bibliothek innerhalb der Webseiten selbst läuft, im Gegensatz zu den meisten Frameworks wie Playwright oder Selenium, die den Browser von außen steuern.
Wichtige technische Details
Der Agent liest den Live-DOM als Text, wodurch Screenshots oder Vision-Modelle überflüssig werden, was ihn schneller und token-effizienter macht.
Es funktioniert mit jedem OpenAI-kompatiblen Endpunkt, einschließlich Ollama. In Kombination mit einem lokalen Modell bleibt alles auf Ihrem Rechner – ohne Backend oder Cloud. LLM-Aufrufe gehen direkt vom Browser zu localhost.
Code-Beispiel
const agent = new PageAgent({
model: 'qwen3.5:27b',
baseURL: 'http://localhost:11434/v1',
})
await agent.execute('Fill the expense report for last Friday')Zusätzliche Funktionen
- Human-in-the-loop-Panel, das Ihnen erlaubt, den Denkprozess des Agenten zu verfolgen und ihn jederzeit zu stoppen oder zu korrigieren
- Optionale Browser-Erweiterung für Multi-Tab-Aufgaben
- MIT-lizenziert
Das Projekt ist auf GitHub unter alibaba/page-agent verfügbar.
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
👀 Siehe auch

Entwicklung einer Programmiersprache mit Claude Code: Das Cutlet-Experiment
Ankur Sethi entwickelte in vier Wochen eine vollständige Programmiersprache namens Cutlet mithilfe von Claude Code, wobei die KI jede Codezeile generierte, während er sich auf Sicherheitsvorkehrungen und Tests konzentrierte. Die Sprache bietet dynamische Typisierung, vektorisierte Operationen und eine REPL und läuft auf macOS und Linux.

Google PM veröffentlicht Always On Memory Agent mit SQLite-Speicher als Open Source, ohne Vektor-Datenbank
Der leitende KI-Produktmanager von Google, Shubham Saboo, hat einen Always-On-Memory-Agent als Open-Source veröffentlicht, der strukturierte Erinnerungen in SQLite speichert, anstatt Vektordatenbanken zu verwenden. Er läuft auf Gemini 3.1 Flash-Lite und führt alle 30 Minuten eine geplante Speicherkonsolidierung durch.

Messung des Claude Code MCP-Stacks: Cache-Freundlichkeit vs. Byte-Ersparnis und eine 2-Zeilen-Korrektur für den Prompt-Cache
Greg Shevchenko benchmarkt MCP-Kompressoren und Retrieval-Schichten entlang zweier Achsen: Byte-Einsparungen und Cache-Freundlichkeit. Ein 2-Zeilen-Fix (rg-Treffer sortieren, Map-Einträge sortieren) steigert den Cache von ~0% auf 100% ohne Verlust bei den Byte-Einsparungen. Open-Source-Harness inklusive.

Mehr-Agenten-Debatten-App entwickelt mit Claude, ElevenLabs und Flux
Ein Entwickler hat eine Debatten-App erstellt, in der Claude Argumente für zwei Personas zu jedem Thema generiert, mit einem KI-Richter, der bewertet und einen Gewinner auswählt. Die App fügt über ElevenLabs Stimmen und über Flux Bilder hinzu, um ein Debatten-Showerlebnis zu schaffen.