本地部署ai的权限

"权限" 这两个字就是这套东西和普通聊天 AI 的分水岭。说清楚架构你就明白了：

A 和 B 本身不会动，它们只是两个本地模型。 你要给它们装的不是 "权限"，而是一个夹在中间的执行代理层（Python 脚本）。模型通过 tool calling（函数调用）说 " 我下一步想跑 dotnet build"，脚本真的去 PowerShell 跑，把 stdout/stderr 喂回给模型。Qwen3 和 Qwen3-Coder 都原生支持 function calling，Ollama 也支持，技术链路是通的。

这个执行层要给 A/B 配的工具集（针对你网站 + Windows 应用两类活）：

• run_cmd：跑任意 PowerShell——dotnet build、npm install、npm run dev、启动 exe、curl、查端口占用。这是手。
• read_file / write_file：读写项目目录下的代码文件，B 写代码、A 看代码都走这个。
• browser_open(url) + browser_screenshot() + browser_click(css_selector)：网站专用。做完页面真的在浏览器里打开，截图喂给 A，A 能 "看到" 渲染对不对、布局歪没歪、接口通不通。
• desktop_screenshot()：Windows 应用专用。启动 exe 后截整个屏幕，A 看窗体长什么样、按钮在不在。
• ask_user(question)：遇到拿不准的事暂停下来问你，而不是瞎猜。

安全边界必须一开始就画好（这是真风险，不是吓你）：

• 工作目录锁死在某个项目文件夹，A/B 读写都限定在里面，不让它们碰你的文档、桌面、其他项目。
• 危险命令（删文件、格式化、改注册表、npm install 脚本权限、联网下载未知二进制）暂停，弹给你确认再执行 —— 其实就是你现在和我对话这个 "按需确认" 模式，搬到本地。
• 网络默认放开 npm/pip（装依赖要用），其他出站可以卡。

你其实已经在用这个形态了 —— 我现在就是带手的 AI：能跑 PowerShell、能开浏览器、能截图、能读写文件。你要做的就是把这套能力从云端搬到本地，挂在 Ollama 的 A 和 B 下面，让它们两个互相配合着干活。

需求已经收敛得差不多了。我现在可以直接帮你把这个骨架写出来：Python + Ollama，双模型（A=qwen3:32b，B=qwen3-coder:30b），带上面那 6 个工具，最小闭环循环 —— 你出题，A 拆任务给 B，B 写码，自动 dotnet build 或起 dev server + 截图，结果喂回 A，A 挑错让 B 改，直到 A 说 "过了"。危险命令弹确认。