u/Fit-Conversation856

Hey everyone,

​I got pretty tired of cloud-based AI automation tools that meter every single action and charge crazy per-token fees, so I built an alternative called Arrow.

​The idea is simple: instead of renting an agent in the cloud, you own it entirely on your machine.

​How it works:

​Record: Capture a desktop sequence or browser flow once.

​Compose: Connect nodes into a visual workflow graph (you can branch, loop, and drop in local LLMs, vision, OCR, or code nodes).

​Run: Execute deterministically using element-first grounding with small local models.

​It runs completely locally with no cloud dependencies and zero telemetry.

​If you want to check it out, you can see the project overview here: https://rodrigobenitez343.github.io/Arrow-online/index.html

Los agentes de uso de computadoras basados ​​en la nube suenan muy bien en teoría, pero en la práctica, enviar capturas de pantalla de alta resolución a servidores LLM remotos crea tres grandes cuellos de botella: alta latencia/costo de tokens, graves riesgos de privacidad y tasas de fallo probabilísticas en tareas repetitivas.

He estado experimentando con un enfoque neurosimbólico para resolver esto localmente. La idea es simple:

Determinismo para la estructura: Usar grabación macro precisa y flujos de trabajo de nodos visuales para las partes repetitivas de una tarea.

Inteligencia bajo demanda: Llamar a servidores VLM locales o servidores Python/MCP personalizados solo cuando se requiera la toma de decisiones dinámicas.

Implementé esta arquitectura en una herramienta de escritorio local llamada Arrow (100% offline, sin llamadas a la nube).Me encantaría saber tu opinión sobre la combinación de pipelines de nodos visuales con VLM locales para la automatización de escritorio. Además, si alguien quiere probar la beta inicial en su propio entorno, ¡no dudes en dejar un comentario o enviarme un mensaje directo para obtener una clave de prueba!

Cloud-based Computer Use agents sound great in theory, but in practice, sending high-res screen captures to remote LLMs creates three massive bottlenecks: high token latency/costs, severe privacy risks, and probabilistic failure rates on repetitive tasks.

​I've been experimenting with a neuro-symbolic approach to solve this locally. The idea is simple:

​Determinism for structure: Use precise macro-recording and visual node workflows for the repetitive parts of a task.

​Intelligence on demand: Call local VLMs or custom Python/MCP servers only when dynamic decision-making is required.

​I implemented this architecture into a local-first desktop tool called Arrow (100% offline, zero cloud calls).

​I’d love to hear your thoughts on combining visual node pipelines with local VLMs for desktop automation. Also, if anyone wants to test out the early beta on their own setup, feel free to drop a comment or DM me for a test key!