开发者 Roy3838 于 2026 年 11 月 7 日在 Reddit 的 r/LocalLLaMA 社区展示了 Observer：一款被作者称为免费、开源、完全本地运行的智能体，支持 iOS 和 Android。它利用手机上的本地模型观察场景，在满足条件时发送图片、通知或拨打电话。作者称，默认模型也能在旧手机上运行，并列举了看护鸟巢、观察洗衣机状态等用途。
在帖子中，作者列出了自己尝试过的监控任务：有人且不是本人靠近汽车时发送图片；鸟巢里出现鸟时，通过 Telegram 发送图片；洗衣机进入漂洗阶段时打电话；狗吃完食物时通知；健身房器械空出时打电话。这些都是作者描述的使用案例。
对于识别条件的细化，作者在评论中举例称，使用决策模型或大语言模型，可以设置「有 UPS 的人出现」这样的条件，而不只是检测到一个人。他同时表示，运行 YOLO 的成本要低得多。
据作者介绍，Observer 的默认决策模型为 OneJev-0.8b，LLM watcher 使用 qwen-0.8b；他称这两种模型在旧手机上也能运行。
评论区有人质疑椅子演示的时序：作者站在椅子前时，系统似乎仍在验证画面，直到坐下时才完成准备。对此，作者给出了演示中的模型输出：无人时为 0.014，站在椅子前时为 0.064，均未触发通知；坐下后为 0.990，触发通知。这些数值来自作者对演示的说明。
作者还解释，视频第 58 秒时，模型尚未完成响应，因此系统跳过了一次迭代，进入「Still Thinking...」状态，没有采集到他坐下过程中的那一帧画面。
针对持续运行的电量消耗问题，作者建议使用本地决策模型，并将循环间隔设为几分钟左右，以减少计算量。对于能否连续运行数小时的提问，他表示，这取决于创建的微型智能体，并称演示中的简单检测智能体可以持续运行。
作者称，自己已为 Observer 开发了一年。帖子提供了 GitHub 仓库、iOS App Store 和 Google Play 链接，并将项目标为免费、开源。
帖文没有给出具体耗电测试结果；旧手机兼容性与长期运行能力也仅有作者陈述，不能据此确认不同设备上的实际表现。
