AingDesk,就是这样一款让人印象深刻的开源项目。

它由中国团队开发,支持在个人电脑上直接部署主流AI模型,几乎零配置、免费使用,并且兼容云端增强功能。
在AI工具快速分化的当下,AingDesk以“本地化、可扩展、免费”三点脱颖而出,成为越来越多AI开发者和技术爱好者关注的对象。
项目简介
AingDesk 是一款基于 Electron 框架的跨平台 AI 桌面软件,旨在降低大模型应用的部署门槛。
它支持本地推理、联网搜索、知识库接入、智能体创建等功能,能够在 Windows、macOS 和 Linux 系统上运行。

简而言之,AingDesk让你无需依赖任何云端平台,就能快速搭建一套可交互的智能系统——从对话、知识问答到联网查询,都能在本地实现。
核心功能
功能模块 | 说明 |
---|---|
本地模型部署 | 一键加载 DeepSeek、LLaMA 等主流大模型,无需命令行操作 |
知识库管理 | 支持自建知识库,可用于问答、文档摘要等任务 |
智能体系统 | 用户可创建不同角色的 Agent,执行特定任务或对话场景 |
模型API接入 | 可连接外部模型(如 OpenAI、Claude、Ollama),支持混合调用 |
联网搜索 | 在对话中直接检索实时数据,增强回答的时效性 |
共享与协作 | 一键生成在线链接,与团队成员共享对话或模型服务 |
MCP 客户端支持 | 与现代 AI Agent 协议兼容,可与 Dify、Claude Code 等系统联动 |
即将上线功能 | 多模型同时对话、多模态输入支持、企业级知识管理模块 |
技术架构与性能
AingDesk采用混合架构设计,兼顾本地隐私与云端能力扩展:
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模块化扩展:预留第三方API接入通道,即将支持Stable Diffusion、Whisper等模型。
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性能优化:在8GB内存设备上可流畅运行7B参数量模型,资源占用低。
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跨平台兼容:基于Electron实现全平台桌面覆盖,统一的UI与操作体验。
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数据隔离设计:所有本地推理和知识库均可离线运行,不依赖外部网络。
这种架构的优势在于灵活与安全的平衡:开发者既能保持数据隐私,又可在需要时连接外部API实现增强推理。
安装与部署
AingDesk提供客户端与服务器两种部署方式,适配不同使用场景。
桌面端安装
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支持系统:macOS、Windows
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下载渠道:、CNB 镜像
安装后即可在界面中选择模型类型(如DeepSeek或Ollama本地模型),3分钟内完成环境配置并开始对话。

服务端部署(Docker)
适用于团队协作或私有服务器:
docker run -d \
--name node \
-v $(pwd)/data:/data \
-v $(pwd)/uploads:/uploads \
-v $(pwd)/logs:/logs \
-v $(pwd)/bin:/aingdesk/bin \
-v $(pwd)/sys_data:/sys_data \
-p 7071:7071 \
-w /aingdesk \
aingdesk/aingdesk
或使用 docker-compose
一键运行:
mkdir -p aingdesk
cd aingdesk
wget https://cnb.cool/aingdesk/AingDesk/-/git/raw/server/docker-compose.yml
docker compose up -d
应用场景
AingDesk适合以下用户群体和使用场景:
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AI开发者:快速搭建测试环境、验证多模型交互逻辑。
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团队协作:内部部署私有AI系统,实现知识问答、文件摘要等功能。
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教育与研究:离线运行便于在无外网环境下进行模型教学或实验。
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隐私敏感业务:金融、医疗等场景可本地化部署保障数据安全。
同类项目对比
项目 | 定位 | 是否支持本地模型 | 知识库功能 | 联网能力 | 部署复杂度 |
---|---|---|---|---|---|
AingDesk | 桌面AI助手 | ✅ | ✅ | ✅ | ★☆☆(易用) |
AnythingLLM | 开源知识问答系统 | ✅ | ✅ | ❌ | ★★☆ |
Open WebUI | Ollama前端界面 | ✅ | ❌ | ✅ | ★★☆ |
Chatbot UI | 通用对话前端 | ❌ | ❌ | ✅ | ★★★ |
AingDesk的差异化优势在于“一体化”设计:在同一个桌面端中集成本地模型、知识库、联网搜索与智能体功能,极大减少了部署与集成成本。
总结
从产品经理的角度看,AingDesk更像是“AI桌面一体机”——集成了模型调用、知识库、智能体与协作功能的统一平台。
它降低了AI应用开发和使用的门槛,让非开发者也能快速搭建属于自己的AI助手系统。
目前AingDesk仍处于快速迭代阶段,官方路线图中提到的多模态支持与企业级知识库,值得持续关注。
对于想要在本地环境中运行大模型、避免云端依赖的用户来说,这是一个非常有潜力的选择。
项目地址: