不知道大家平时在使用Deepseek，或者豆包的时候，有没有思考一个问题，AI如何高效、自主地持续学习，以便于更好地帮我们解决问题。

很显然，对于Deepseek之类大语言模型而言，它们的能力仅限于对话式解答，并不能真正帮我们处理任务，我们还需要另外的Agent。

哪怕你不用这些云端的应用，在本地用Cherry Studio、Ollama调用API或者本地部署模型，以上问题还是解决不了。

使用云端或API除了涉及数据安全和隐私泄露问题，GPT的每月会员订阅费，每次调用API的付费资源包，都是我们要考虑的成本。

而本地部署则成本更高，像有些中小型公司动不动自行私有化部署满血版的Deepseek，实际投入产出比很低。

如果说算力是成本，可能数据安全的成本更高，更重要的是部署调用大模型倘若不能提升工作和运营效率，为了AI而AI，这是一件很愚蠢的事情。

因此，老马今天要给大家介绍这一款本地化AI工具 Libra AI Agent，将彻底解决以上痛点，满足效率、安全、低成本的需求。

Libra AI Agent是由一家叫GreenBitAI的德国公司研发，团队却都是华人，放眼AI行业，华人占据了半壁江山。VB也对该公司的产品进行了特别报道，如图：

老马是被“本地化AI”的概念所吸引，既然是本地化AI，单纯只有大语言模型肯定不够，Agent能力同样不可或缺。

访问GreenBitAI官网：https://www.greenbit.ai，即可免费下载注册使用，下载安装后，打开软件一看操作非常简单明了，没有任何上手的压力，如图：

它不依赖云、不消耗算力额度、不上传任何数据，却能在本地实现高智能的文档生成与任务执行。

这背后，正是AI从算力时代走向智能应用时代趋势转折点。跟几个身边的AI老炮聊过以后，老马开始重新思考：AI应用的未来，也许不在云端，而在我们自己的电脑上。

1.隐私安全

生成式AI在过去两年间彻底改变了内容创作的方式，但在律师、医生、投行分析师这些高强度职业中，它却止步不前。 原因很简单：隐私。

对于这些职业来说，他们每天经手的合同、记录、客户数据，可能涉及多方敏感条款，不可能上传到云端。

这形成了一个典型悖论：

越是需要AI的人，越不敢用AI。

云端AI的模式决定了所有数据都必须上传处理。即使平台声称加密、删除，也无法彻底避免泄露风险。在信息安全和合规要求极高的行业，这一点就是红线。

除了隐私问题之外，云端AI还有一个常被忽略的限制：网络依赖。断网状态下，AI就成了摆设。 在飞机上、山区、出差途中——这些最需要有个好助手帮你思考的场景，恰恰是云端AI无法触达的地方。

如果AI必须联网操作，那就意味着它无法随时服务于我。 这正是Libra想要解决的核心问题。

数据完全留在本地、断网环境下依然流畅运行。

2.成本优势

它没有走当下AI工具普遍的按次计费、充值Token路线，而是提供了一种更加透明可控的使用模式。

在Local Mode（本地模式） 下，用户拥有无限Token消耗，也无需担心额度上限—— 你的数据、算力与智能，全部在本地完成。对于日常办公、文档撰写、报告生成，这种模式几乎就是“零边际成本”的AI体验。

同时，Libra也提供了Hybrid模式（混合模式），在需要调用云端资源或更复杂任务时，可以充值使用。

如果你想免费薅羊毛也没问题，老马刚注册的时候就获得了一部分免费额度，足够体验完整功能流程了。 企业版本还有团队共享，成本分摊更加划算。

3.使用门槛

Libra AI Agent给人的第一印象，是意外的轻量与流畅。整个安装过程从下载到启动，不到五分钟就能完成，不需要配置环境、不需要命令行操作，更不需要理解复杂的AI术语。

界面设计非常直观，像一款你已经用了十年的办公软件：

干净的工作区、清晰的任务栏、简洁的文件逻辑。不说废话、直接上手帮我撰写报告、生成文档、分析文本—— 没有学习曲线，没有门槛感，简单到令人惊喜。

老马和很多同行讨论下来都认为Libra可能是今年众多办公Agent中能跑得最远的一匹隐形黑马，甚至有可能做到十亿以上的装机量，听起来是不是有点像天方夜谭？

但如果你回想Word、Excel、Photoshop的成长轨迹，就会发现逻辑其实一样——它们之所以能成为基础设施，不是因为炫技，而是因为稳定和可靠。当然了，老马这么看好Libra的原因还包括以下几点。

首先AI计算从云端向本地转移是必然的趋势，隐私保护法规越来越严格，本地化需求也在上涨，硬件性能的提升让本地AI成为可能。

其次从商业价值层面进行评估的话，对于个人的价值是提升工作效率，保护隐私安全。企业的价值是降低运营成本，满足合规要求，并且推动AI在敏感行业的普及应用。

因此对于需要严格保密隐私的知识工作者和经常需要处理敏感文档的企业和个人来说，Libra AI Agent是一个很不错的选择，使用成本也不会太高。

总的来说，Libra AI Agent的底层技术理念代表着从Model Infra（模型基础设施）到Agent Infra（智能体基础设施）的升级，这一转变让AI不再只是“能跑模型”，而是能在设备端实现真正的自治、连接和持续学习。

未来可期，AI工具的选择从”能力优先”转向”安全优先” 是产品逐步成熟的必然趋势，本地化AI也必然会成为高隐私要求行业的标准配置。

Libra的出现让老马更加相信，我们每个人都值得用上安全、高效、实惠的AI工具。