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苹果自带的免费 AI 模型,到底怎么接进自己的 macOS / iOS App 里?
怎么让它不只是聊天,而是真正拥有 Tools、连续对话、状态、权限和任务执行能力?
我们最近把自己在 OtohaPlayer 离线音乐播放器 里使用的整套 AI Agent 能力独立了出来,做成了一个 Swift 原生的开源项目:SwiftAgent。
github.com/OtohaCo/SwiftAgen…
SwiftAgent 现在已经发布到 1.0.0-rc.3,MIT License,大家可以直接拿到自己的 App 里使用。
其中我觉得对苹果开发者最有意思的一点,就是已经把 Apple Foundation Models 接进了完整的 Agent Runtime。
也就是说,你可以直接使用苹果设备上的模型,不需要额外购买第三方模型 API,就可以在自己的 macOS / iOS App 里做:
连续多轮对话
Tool Calling
本地数据读取
App 内操作
Session 状态
持久化 Journal
模型切换
任务执行和结果确认
模型负责思考和提出动作,真正的权限、工具执行和状态仍然掌握在你的 App 手里。
这也是我们做 SwiftAgent 时很看重的一点:AI 不应该直接“接管”你的程序,Agent Runtime 应该是 App 和模型之间的一层可靠执行系统。
SwiftAgent 最初并不是为了做一个独立框架。
它原本就是 OtohaPlayer 里的 AI 引擎。
我们在做 AI 音乐播放器的时候,需要让模型能够理解用户的连续对话,搜索音乐、调用工具、改变播放队列、恢复上下文,还要保证工具不会被重复执行,失败之后状态不会乱掉。
后来越做越发现,这些东西其实跟“音乐播放器”没有关系。
任何 Swift App 想加入 Agent,都需要这些基础能力。
所以我们把这一层完整拆了出来,开源贡献给社区。
为了让大家更容易看懂怎么用,我们还把一个完整的示例 App 也开源了:
github.com/OtohaCo/OtohaChat
OtohaChat 是一个真正用 SwiftAgent 做出来的苹果原生 AI App。
里面已经可以看到:
Apple Foundation Models
Apple Private Cloud Compute
OpenAI
Anthropic
DeepSeek
本地模型
Tools
模型切换
推理强度
持续对话
.agents/skills
如果你想知道“苹果自己的模型到底怎么在 App 里用”,我觉得直接看 OtohaChat 的代码,比看一堆零散 API 示例更直观。
我们也非常欢迎大家直接给 OtohaChat 提 Issue 和 PR。
我的想法是:
SwiftAgent 做底层的 AI Harness,保持通用、可靠、Swift Native;
OtohaChat 则由大家一起把它完善成一个真正好用的苹果原生 AI 产品。
Swift 6.4 之后,我越来越觉得 Swift 不应该只被理解成“写 iPhone UI 的语言”。
它正在覆盖 macOS、iOS、Linux、Server、Android,甚至 Embedded。
而 AI Agent 恰好需要一门既能写 UI,又能写并发、网络、服务和设备端逻辑的语言。
所以这也是我们做 SwiftAgent 更长远的一个想法:
让 Swift 不只是调用 AI API,而是成为真正构建 AI 软件的一门语言。
项目全部 MIT 开源。
如果你正在做 Swift App,也想把 Agent 放进自己的产品里,欢迎直接拿去用,也欢迎一起把这个生态做起来。
otoha.co/zh/technology/
SwiftAgent 1.0.0-rc.3 is out — and today we’re also open-sourcing OtohaChat, a real app built on top of it.
We’ve been exploring a simple question:
What does an AI agent runtime look like if Swift is the foundation — not just the UI language?
🧵
SwiftAgent is a provider-neutral AI harness written in Swift 6.4.
Its job is not to be another giant “AI framework.”
It provides the execution layer:
Agent → Session → Run → Model → Tool → Result → Journal
with cancellation, durable recovery, model switching, tool receipts, usage accounting, and explicit host-owned permissions.
RC3 supports OpenAI Responses, Anthropic, DeepSeek, local / compatible Responses APIs, Apple Foundation Models, and an experimental Private Cloud Compute path.
The important part is that providers do not own your tools.
Your app does.
The model can propose an action, but authorization, execution, evidence, receipts, persistence, and recovery remain under the Host’s control.
That’s the design principle behind SwiftAgent.
To show what this looks like outside of tests, we open-sourced OtohaChat:
github.com/OtohaCo/OtohaChat
It’s a native SwiftUI chat app using SwiftAgent RC3, with:
• Apple Foundation Models
• Apple Private Cloud Compute
• OpenAI / Anthropic / DeepSeek
• local models and compatible gateways
• model switching
• reasoning controls
• durable conversations
• host tools
• .agents/skills
• Keychain-backed provider configuration
There’s also a public TestFlight for iOS and macOS:
testflight.apple.com/join/BC…
OtohaChat isn’t just a UI demo.
It exposes the actual harness: sessions, streaming runs, tools, journals, model transitions, host permissions, and execution results.
The same runtime is being used inside Otoha AI Player.
Why Swift?
Because Swift is becoming interesting far beyond “write an iPhone app.”
With Swift 6.4, the same language is increasingly relevant across:
Apple platforms
Linux
servers
Android
and even embedded systems.
AI agents need more than model APIs. They need runtimes, tools, state, permissions, persistence, and interfaces to the real world.
We think Swift can be a very good language for that layer: native performance, strong types, structured concurrency, memory safety, and excellent C interoperability.
Our longer-term goal with SwiftAgent is therefore bigger than chat:
make Swift a practical language for building AI-powered software from the user interface all the way down to services — and eventually devices.
SwiftAgent RC3:
github.com/OtohaCo/SwiftAgen…
OtohaChat:
github.com/OtohaCo/OtohaChat
Both are open source.
If you’re building AI software in Swift, we’d love for you to try them, break them, and tell us what the ecosystem still needs.
Otoha technology
otoha.co/technology/
@SwiftLang @AppleMusic @OpenAIDevs @ClaudeDevs @Apple @typesafeai @deepseek_ai @OpenAI @AnthropicAI
失业潮指定是要来的,国央企银行应该问题不大,但流水线码农是首当其冲的。银行的同学告诉我到年底外包全面清退,还有两个月。
马斯克说,未来工作就像养花遛狗,属于休闲活动。可现阶段靠出卖智力换取金钱收入的人们将失去很多,再叠加房价腰斩,中产的寒蝉时代已经来临。没钱生活,遛什么狗养什么花
日本终于开放 Muse 注册了。做个企鹅骑自行车,测试一下。
Meta 终于有了一个好用的 AI 产品,真不容易啊!据说还是抄Manus 的。这样的大公司,为什么会竞争不过 OpenAI、Claude?谷歌到现在都没有一个好的 AI 产品。大公司病难以理解。
日本的 GMO公司的一个外汇的网站被那个攻破,正在被黑客破坏威胁。onamae.com是实际上是日本最大的域名注册商,现在被攻破的他们的外汇部门,如果域名部门被攻破了,那日本一半以上的这个网站就危险了。企业服务一旦形成垄断就成为国家基础设施了。
重粒子 baryon retweeted
Replying to @dotey
桌面端的这个 AI 工具已经进化到第二代了。早期的第一代属于聊天,所以你会看到,现在“聊天”这个词依然是他们界面上的主要内容。
而现在已经进入了第二个阶段,也就是智能体阶段。主导不再是从对话开始,而是从智能体开始。“活的”、活着的东西是最重要的,所以界面、UI 还有工作方式都会发生改变。
tibo 似乎又重置了 Codex 的额度。我昨天刚使用了它一个 reset 的额度,因为到 23 号就到期了,但它今天又重置了。
现在已经失去了 reset 的兴奋,因为主要在用 Opus 和 Argon。
前天Tibo他修改一些易用性,但发现消耗明显增加,很快一半就花进去了。
Tibo 说we are cooked,翻译成:我们完蛋了
在日本的中文博主还没有发,我先发。大阪有五个日本年轻人把一个 53 岁的日本人扔河里了,然后有一个台湾人把那个人救起来了。
按着剧本,不是应该 5 个中国人做坏事,然后日本人把他救起来吗?搞错了,剧本重写。
【悲報】大阪・道頓堀でおっちゃんを川に投げ込んだ陽キャ5人組、詳細見たらガチで人生終了してて草
朝6時すぎ、西成の53歳おっちゃん(バイト)が酒に酔ってご機嫌に歌いながら道頓堀沿いを歩く
↓
オール明けと思しき面識ゼロの男女5人組とエンカウント
(※内訳:23歳自称自営業・20歳無職・現役高校生2人含む15〜17歳キッズ3人)
↓
何を思ったか5人組がおっちゃんに因縁をつけ始める
↓
男3人がかりでおっちゃんを担ぎ上げ、朝の冷たい道頓堀川へ投げ込む暴挙に出る
↓
川の中で絶叫するおっちゃんを通行人が発見し「人が川で叫んでる!」と119番通報
↓
おっちゃんは低体温症で救急搬送(幸い命に別条なし)
↓
なお投げ込んだ5人組は逃走する知能すらなかったのか、現場近くをウロウロ
↓
駆けつけた大阪府警に全員捕捉され、暴行や傷害ではなく一発『殺人未遂』で緊急逮捕
20代にもなって高校生キッズとつるんでイキった挙句、ノリで「殺人未遂」は代償が重すぎて草も生えん。
しかも成人2人はしっかり全国ニュースで実名報道されてデジタルタトゥー確定だし、高校生らも一発退学&少年院コースだろこれ…
- Gemini Argon: 适合调查、测量、分析和范围明确的脚本。凡是涉及安全判断、系统操作、隔离的,都不要交给它,或者要有人复核。
- GPT Astra: 适合稳定的实现类任务,测试纪律好,也能自己拆开并行。
- Claude Opus: 适合最难的设计和架构类任务。
对比我做的 OtohaAI 的页面动态显示机制,跟 ChatGPT 的智能 UI 和 开源 OpenUI 相比各有优缺点。作为日本原发 AI harness 可以支持各种模型,甚至是 Apple 内置免费模型。
刚刚来了两个警报,第一个警报是地震,后来一查好像 9.9 级,我去,地球都要毁灭了!然后一会儿又响了一遍,这回是取消地震。我操,太可怕了,太扯淡了!连着响两次,是不是日本的防灾系统被 AI 攻破了呀?
重粒子 baryon retweeted
Replying to @pengin_pen1
中国が80年代に改革開放を行い、中米関係が改善して以来、日本はもはや中米対立の最前線ではなくなりました。そのため、日本は支援を受ける重要性を失いました。日本は資源が乏しい国であり、アメリカの支援なしには、自国の産業優位を築く必要があります。しかし、80年代以降、その産業優位はアメリカによってほとんど圧迫され、確立されませんでした。
高市早苗もおそらくこの点を認識しており、中米が対立を続け、アメリカが日本を支援して中国に対抗することを望んでいるのでしょう。しかし、それは不可能です。永遠に不可能です。
したがって、日本にとって最も重要なのは対立を放棄し、世界に迅速に融合し、特に中国でお金を稼ぐことです。アメリカに頼ってお金を稼ぐのではなく。もうはっきりと見て取れますが、アメリカはもう日本を支援しないでしょう。
收回我这个说 Gemini 4 不行的言论,他太强了,他太行了!他能在你编程时提供充分的情绪价值。他一会儿说这个,一会儿说那个,话很多。他不像 GPT 和 Claude 那样,特别是 Claude,安安静静啥也不说就在这干活;GPT 也是没完没了地不吱声,干一堆啊。
Gemini 4 充满了情绪价值,他一边给你讲哪块有问题,一边猜,还说:“哇,太厉害了,可以可以可以!”而且我觉得质量还行,可以。
但是要换 harness 啊,我现在用的是 Codex 接入的这个 4。
开源模型可以考虑蒸馏 Gemini 4,因为他话多。
终于调好了对 Gemini 4 的支持,用 codex 做客户端使用这个模型效果还可以。 sub2api 的 PR 是 github.com/Wei-Shaw/sub2api/…
xitter.cf/claudedevs/status/2110… 这里是正确的链接
The Claude Code hackathon is back, and we're bringing it to Japan!
エンジニアの方も、そうでない方も、日本在住のビルダーならどなたでも応募できます。世界に何を見せてくれるのか、楽しみにしています。
応募締切は10月26日 23:59(日本時間):
cerebralvalley.ai/e/built-wi…
#claudejapan2026














