브라질의 한 개발자가 Ollama만으로 완전히 구동되는 웹 자동화 에이전트 ANCHOR를 공개했다. 사용자는 일상 언어로 작업을 설명하고(예: 'Maria Silva를 IT 부서 계약직으로 등록하고 저장') 사이트를 지정하면, 에이전트가 Playwright로 브라우저에서 작업을 수행한다. 모든 처리는 4GB GTX 1050 Ti에서 이뤄지며 클라우드도 API 키도 필요 없다.

LLM은 계획만 담당한다. Qwen 3.5(4B 또는 9B)가 페이지 요소 이름을 활용해 요청을 목표와 단계로 변환하면, 결정론적 휴리스틱이 각 요소를 찾고 확신이 없을 때는 거절하며 이때 사용자가 선택하면 그 선택은 기억된다. 모델이 무언가를 직접 클릭하는 일은 없다. 컨텍스트는 의도적으로 작게 유지되어, 모델에는 HTML 대신 번호가 매겨진 요소로 구성된 페이지 요약이 전달되고 계획 하나에 평균 약 3,000 토큰과 2회의 모델 호출이 소요된다. 비전 기능도 같은 모델에서 나온다. Qwen 3.5는 Ollama에서 비전을 지원하므로 ANCHOR는 다른 검사가 단계 성공을 의심할 때 최종 확인 용도로 이를 사용하며, 640px 기준 스크린샷 질문 1회에 4B는 약 5.5초, 9B는 약 9.5초가 걸렸고 6개 검증 질문 모두 정답을 맞혔다. 모델 프로필은 작은 JSON 파일로 4B용 ollama-small과 9B용 ollama-medium이 temperature 0으로 설정된다. 1050 Ti에서 계획을 포함한 전체 작업은 4B 기준 약 30초, 9B 기준 약 50초이고, 저장된 자동화를 모델 없이 재생하는 데는 스프레드시트 행당 1회 실행을 포함해 약 3초가 걸린다.

0.1~0.3 버전까지 구현된 기능으로는 사용자 중의성 해소와 선택 기억을 갖춘 엔진, 재계획이 가능한 플래너와 에이전트 루프, 매개변수와 스프레드시트를 지원하는 저장 자동화, 검토·취소 가능한 기록과 함께 사이트 변경 시 복구, 각 동작의 효과 검사, 민감한 동작 전 확인 절차, 페이지 콘텐츠에 의한 프롬프트 인젝션 방어가 있다.

벤치마크에서는 ID 이름 변경, 동의어, 재구성된 레이아웃, 쿠키 배너, 외관이 유사한 미끼 요소, 주입된 지시문 등 5단계로 변형된 페이지를 적용한 30개 작업에서 ANCHOR는 실행의 82%(4B)와 84%(9B)를 완료했다. 같은 조건에서 고정 셀렉터 스크립트는 53%, LLM이 모든 것을 제어하는 에이전트는 68~72%에 그쳤다. 작업을 수행하지 않고 성공을 주장한 사례는 150회 실행 중 각각 2회와 1회로, LLM 제어 에이전트의 33회와 41회보다 훨씬 적었다. 이는 개발 단계 수치이며 비공개 테스트 세트는 1.0 실행을 앞두고 있다.

다음 계획은 업로드, 다운로드, 새 탭, 데이터 추출(0.4)이며, 이후 저장된 자동화마다 실행 버튼을 제공하는 로컬 웹 인터페이스(0.5)를 추가할 예정이다. 개발자는 자신의 모델과 하드웨어로 직접 시험해 보고 문제점을 알려달라고 당부했으며, 다른 소형 모델의 플래너 성능과 아직 측정하지 못한 CPU 전용 구동 성능에 특히 관심이 있다고 밝혔다. 저장소는 소스 공개형 PolyForm Strict 라이선스로 GitHub에 공개되어 있다. 개발자는 이 프로젝트가 브라질 대학의 연구 프로젝트이며 시스템과 평가를 직접 설계하고 AI 어시스턴트인 Claude의 도움을 크게 받아 코드를 작성했고, 영어가 모국어가 아니어서 이 게시물 작성에도 도움을 받았다고 설명했다.