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WorkBuddy 积分总不够用?教你接入本地模型或第三方模型,一分钱不花!

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WorkBuddy 积分总不够用?教你接入本地模型或第三方模型,一分钱不花!

用过 WorkBuddy 的兄弟都知道,这工具确实好使,但有个让人头疼的问题:内置模型太吃积分了。

免费额度用完,或者签到攒的那点积分,稍微高频办公一下,分分钟见底。

长期用下来,也是一笔不小的开销。

别急,今天星哥就给大家出一期保姆级教程

从安装 Ollama、下载 Gemma 4,到在 WorkBuddy 里接入自定义模型,全程走一遍。

或者使用第三方的api,例如agnes-ai、英伟达,如果你有购买其他平台的token plan也可以接入到workbuddy中来。

重点是:全程不花一分钱,绝对不扣 WorkBuddy 积分!


实操教程:四步实现“积分自由”

废话不多说,直接上干货。跟着星哥一步步来。

第一步:安装 Ollama

Ollama 是目前本地跑大模型最简单、最稳的工具,Mac、Windows、Linux 全平台通吃。

Mac 用户:

打开终端,直接敲命令:

brew install ollama

(没装 Homebrew 的兄弟,先去装个 Homebrew,或者直接去 Ollama 官网下载 Mac 安装包,拖进应用程序文件夹就行。)

Windows 用户:

  1. 1. 去 Ollama 官网下载 Windows 安装包。

  2. 2. 双击一路下一步,系统会自动配好环境。

Linux 用户:

终端里跑一下官方一键脚本:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

装完之后,在终端输入ollama --version,能正常显示版本号,就说明安装成功了。

C:\Users\Administrator> ollama --version
ollama version is 0.32.15
第二步:下载 Gemma 4 模型

模型不是越大越好,得看你电脑的显存。

星哥给大家个建议:

  • 8GB 以下内存:老老实实用2B版本。

  • 16GB 内存:推荐4B版本,速度和效果最均衡。

  • 32GB 及以上:直接上27B版本,体验接近顶级付费模型。

这里我们以 2B 版本为例,在终端输入:

ollama run gemma4:e2b

(注:首次运行会自动下载模型文件,大概几个 G,耐心等一会儿。)

下载完会自动进入对话界面,你随便问句话,它能回复就说明跑起来了。输入/bye退出对话,回到正常终端。

第三步:启动 Ollama 本地服务

Ollama 需要在后台跑一个 API 服务,WorkBuddy 才能调用它。

在终端输入:

ollama serve

注意:启动成功后,千万别关这个终端窗口!保持它在后台运行。

这时候,打开浏览器,访问http://localhost:11434,如果页面显示Ollama is running,说明服务稳了。

[此处可插入 Ollama is running 网页截图]
第四步:在 WorkBuddy 中配置自定义模型

重头戏来了,把本地模型接进 WorkBuddy。

1. 找入口

打开 WorkBuddy,点左下角的设置图标,找到「自定义模型」


2. 填信息(划重点)

点击添加模型,按下面的内容填:

  • 模型类型:选OpenAI 兼容

  • 模型名称:随便起,比如Gemma4-本地

  • 接口地址:填http://localhost:11434/v1(注意:末尾必须带/v1,这是很多新手踩坑的地方!)

  • API Key:随便填个字符串,比如ollama(本地模型不校验这个)

  • 模型 ID:填gemma4:e2b(必须和你刚才下载的模型名字一模一样)

由于我的ollama跟workbuddy不在同一台机器上,ollama地址是内网地址


3. 切换使用

配置好后,回到 WorkBuddy 主界面,在模型下拉列表里选中你刚加的Gemma4-本地

发条消息测试一下,能秒回,就大功告成了!


接入agnes-ai 1.申请apikey

省略

2.workbuddy中填写自定义模型
3.测试星哥的真实体验 & 适用场景

这套配置弄好后,星哥自己深度用了一下 2B 版本,说点大实话:

优点很明显:

  • • 日常问答、写写文案、生成点基础代码,非常流畅。

  • • 本地运行没有网络延迟,响应速度比云端 API 还快。

  • • 256K 上下文不是盖的,几十页的 PDF 扔进去分析,毫无压力。

  • 最爽的是一分钱不花,没有 Token 限制,彻底告别积分焦虑。

当然,也有局限:

毕竟是小参数本地模型,它的综合逻辑推理能力,跟 GPT-4o、Claude 这种顶级付费模型比,还是有差距的。

中文理解偶尔会有点生硬,但日常办公绝对够用了。

这套方案特别适合以下兄弟:

  1. 1.白嫖党:不想买积分,想长期免费用 WorkBuddy。

  2. 2.隐私敏感者:处理公司机密、个人私密数据,不想上传到云端。

  3. 3.硬件玩家:电脑配置 16G 以上,想折腾一下本地 AI。

避坑指南(常见问题 FAQ)

最后,星哥给大家总结了几个容易踩坑的地方,遇到问题先对照着查:

Q1:WorkBuddy 提示连接失败?

去检查 Ollama 服务有没有启动;看看 API 地址末尾是不是忘了加/v1;再核对一下模型 ID 拼写有没有错。

Q2:模型运行卡顿、回复慢?

大概率是内存不够或者后台占了太多资源。关掉其他吃内存的软件,如果还是卡,建议换成更小的 2B 版本。

Q3:模型下载速度太慢?

国内网络环境你懂的,可以去搜一下“Ollama 国内镜像源”,配置一下环境变量再下载。

Q4:提示端口被占用?

11434 端口被其他程序占了。去任务管理器(或终端)里把占用该端口的程序杀掉,再重启 Ollama。

其实本地部署大模型并没有想象中那么复杂,只要理清了步骤,几分钟就能搞定。

用 Gemma 4 搭配 WorkBuddy,不仅省了真金白银,还能数据不出本地,安全感拉满。

今天这篇干货,建议大家先收藏,再实操,免得用的时候找不到。

如果你在配置过程中遇到任何问题,或者有其他好玩的 AI 折腾技巧,欢迎在评论区留言,星哥看到都会回。

觉得文章有用的话,别忘了给星哥点个「赞」和「在看」,分享给身边需要的朋友!我们下期见!

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