Я сделал локального AI-агента для России. Без VPN, без подписки, без облака

Я работаю разработчиком. Каждый день пишу код, ревьюю PR, хожу на стендапы. Обычная жизнь в 2026 году — только за последние полтора года она изменилась сильнее, чем за предыдущие пять.

Cursor, Claude Code, Copilot. Коллеги из западных команд говорят, что скорость разработки выросла в два раза. Не в полтора — в два. Это не хайп, это реальные цифры от реальных людей.

А потом закрываешь ноутбук и понимаешь: большинство этих инструментов в России либо не работают нормально, либо требуют VPN который отвалится в самый неподходящий момент, либо стоят $20 в месяц которые ещё надо как-то оплатить иностранной картой.

Это меня достало. Поэтому я сделал своё.

Как это началось

Всё началось с простого вопроса: а как вообще эти агенты работают под капотом? Я привык разбираться в вещах, которыми пользуюсь. Открыл репозитории, почитал про agentic loop, tool calling, планировщики.

Потом написал первую версию для себя. Потом вторую. Потом обнаружил, что провожу выходные не за сериалами, а за отладкой браузерного агента и думаю о том, как правильно обрабатывать retries в агентном цикле.

Классический разработчик который начал делать «простую штуку» и не смог остановиться.

В какой-то момент у меня на руках был рабочий агент. Он умел искать в интернете, открывать страницы, читать их содержимое и отвечать на вопросы — причём показывал каждый шаг: «ищу ? открываю ? читаю ? отвечаю». Я использовал его каждый день. Никому не показывал.

Момент когда стало понятно — надо выпускать

Показал знакомому. Он смотрел как агент сам открывает сайты, читает страницы, структурирует данные — и у него было такое лицо, как будто я показал фокус.

«Это вообще что? Это можно скачать?»

Нельзя. Потому что это был мой личный инструмент. Без нормального UI, без онбординга — чтобы им пользоваться, нужно было понимать как он устроен изнутри.

Обычному человеку это не нужно. Ему нужно написать задачу и получить результат.

Поэтому я сделал Доку. Взял то что построил, упаковал в нормальное десктопное приложение с человеческим интерфейсом. Добавил главное — локальную модель которая работает без интернета и без облака.

Почему локальная модель — это не компромисс

Когда я только начинал думать о Доке, локальные модели казались слабым вариантом. Да, нет зависимости от интернета, но качество хуже.

За последний год эта пропасть закрылась настолько, что я перестал об этом думать.

Qwen3 которую Дока ставит по умолчанию — это нормальная рабочая модель. Не GPT-5, но для 90% реальных задач — ищи в интернете, открой страницу, разберись что там написано, ответь на вопрос — её хватает с запасом.

При этом:

- Всё что ты пишешь остаётся на твоём компьютере

- Работает без интернета после первой загрузки

- Не зависит от того, заблокируют ли завтра ещё что-нибудь

- Ноль рублей в месяц

Для меня как для человека который работает с кодом и иногда с чувствительными данными — это не компромисс, это преимущество.

Что я делаю с Докой каждый день

Не буду писать пресс-релиз. Вот реальные сценарии:

Ресёрч перед задачей. Когда нужно разобраться в незнакомой теме — архитектурное решение, библиотека, подход — я не гуглю сам. Пишу в Доку «разберись как работает X и объясни плюсы и минусы для нашего кейса». Агент сам ищет, читает документацию, возвращает структурированный ответ. Минут за пять вместо часа.

Мониторинг индустрии. Каждое утро пишу «что интересного вышло в мире ML и backend за вчера». Дока делает несколько запросов, читает профильные источники, возвращает дайджест. Остаюсь в курсе не тратя время на бесконечный скроллинг.

Разбор незнакомой документации. «Зайди на эту страницу и объясни как правильно настроить X для нашего случая». Особенно полезно когда документация большая и плохо структурированная.

Просто когда лень. Это звучит несолидно, но это правда. Большинство вещей которые я делегирую Доке — это вещи которые я мог бы сделать сам но не хочу. И это нормально.

Что будет дальше

Текущая версия — осознанный минимум. Поиск в интернете и работа с веб-страницами. Этого хватает для старта и для того чтобы понять что людям реально нужно.

Дальше планирую добавлять постепенно:

Работа с файлами — читать, анализировать, редактировать локальные документы-

Скриншот экрана— «посмотри что у меня открыто и помоги разобраться»

Долгосрочная память — агент будет помнить ваши предпочтения между сессиями

Фоновые задачи — поставил задачу, агент выполняет пока ты занимаешься другим

Приоритеты буду расставлять по фидбеку. Если что-то из этого нужно прямо сейчас — пишите в комментариях.

Попробовать

https://dokaai.ru — бесплатно.

Windows 10/11 и macOS 12+. Никакого терминала — скачал, запустил, написал задачу. Модель скачивается автоматически при первом запуске, приложение само выбирает подходящую под ваше железо.

Буду рад фидбеку — особенно про баги и про то чего не хватает. Это важнее похвалы.