短短时间,疯狂斩获1.9k star,开源AI神器AingDesk:一键部署上百模型,本地运行还能联网搜索!

简介: AingDesk 是一款开源的本地 AI 模型管理工具,已获 1.9k Star。它支持一键部署上百款大模型(如 DeepSeek、Llama),适配 CPU/GPU,可本地运行并联网搜索。五大核心功能包括零门槛模型部署、实时联网搜证、私人知识库搭建、跨平台共享和智能体工厂,满足学术、办公及团队协作需求。相比 Ollama 和 Cherry Studio,AingDesk 更简单易用,适合技术小白、团队管理者和隐私敏感者。项目地址:https://github.com/aingdesk/AingDesk。

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「AingDesk」是什么?

这是一款开箱即用的本地AI模型管理工具,只需点击鼠标,就能将DeepSeek、Llama、Gemma等上百款AI大模型部署到你的电脑上。无论是学术研究、办公自动化,还是团队协作,它都能让AI能力像安装普通软件一样简单。

为什么你需要AingDesk?

想象一下:无需云端账号、不依赖网络延迟,直接在本地电脑运行AI模型,还能实时联网搜索最新资讯——这就是AingDesk带来的革命性体验。它的出现彻底解决了传统AI部署中「环境配置复杂」「模型管理混乱」「隐私泄露风险」三大痛点,尤其适合以下人群:

  • 技术小白:完全告别命令行,安装模型比下载游戏还简单
  • 团队管理者:一键分享模型链接,成员无需重复配置
  • 隐私敏感者:所有数据处理均在本地完成,彻底杜绝数据外泄

五大核心功能揭秘

零门槛模型部署

从DeepSeek到Llama,上百款模型任君挑选。系统会根据你的电脑配置(CPU/GPU/内存)自动推荐适配版本,7B到32B不同参数模型随心切换,安装过程全程可视化进度条展示。

实时联网搜证

独家集成百度/搜狗/360三大搜索引擎,让AI回答不再局限于「知识截止日期」。勾选「联网搜索」后提问「2025年最新AI政策」,立即获取带实时数据源的深度解析。

私人知识库搭建

支持PDF/TXT/Markdown等格式文档一键导入,通过语义标签自动分类。上传公司产品手册后,AI能精准定位「第32页的售后服务条款」,检索速度比人工快200倍。

跨平台共享黑科技

在办公室电脑部署32B大模型后,生成专属分享链接发送给团队成员。对方即使使用手机4G网络,也能流畅调用你本地的AI算力,彻底打破硬件限制。

智能体工厂

内置商务写作、多语种翻译等20+模板,更支持自定义工作流。例如创建「新媒体运营助手」,自动完成「热点抓取→标题生成→违规词检测」全流程,工作效率提升90%。

技术架构解析

技术模块 实现方案 用户感知价值
模型管理引擎 基于Ollama二次开发 自动处理依赖环境与版本冲突
知识库系统 BGE-M3向量模型+语义检索算法 秒级检索百万级文档
多语言支持 国际化(i18n)框架 21种语言无缝切换
网络通信协议 WebSocket长连接 模型分享延迟低于0.5秒
安全体系 MIT开源协议+本地数据加密 企业级隐私保护

八大应用场景实测

场景1:论文写作加速器

上传200篇PDF文献后,输入「帮我对比CNN和Transformer在图像识别中的优缺点」,AI自动提取各文献核心观点并生成对比表格。

场景2:企业知识中枢

某科技公司将产品文档、售后案例导入知识库后,客服人员提问「X型号设备报错E1024解决方案」,3秒内定位到最新版维修手册第15章。

场景3:跨部门协作样板

市场部部署的「营销文案生成器」,通过分享链接被技术部直接调用,避免重复部署节省50%服务器资源。

五、与同类工具对比

功能维度 AingDesk Ollama Cherry Studio
部署难度 ⭐⭐⭐⭐⭐(一键安装) ⭐⭐(需命令行) ⭐⭐⭐(云端依赖)
模型数量 100+ 80+ 30+
联网搜索 支持三大引擎 不支持 仅支持Google
知识库管理 本地语义检索 基础关键词匹配
硬件要求 自动适配配置 手动调整参数 固定云服务器规格

三步极速上手教程

普通方式

  1. 安装客户端
    访问官网下载对应系统安装包,全程点击「下一步」直至完成(约2分钟)。
  2. 部署首个模型
    打开软件→选择「DeepSeek-7B」→点击「安装」→泡杯咖啡等待自动完成(网速决定时长)。
  3. 开启智能问答
    在聊天框输入「用李白风格写首关于AI的诗」,勾选「百度搜索」获取最新文学研究数据辅助创作。

Docker方式

Docker Compose 复制下方命令,使用 Docker Compose 部署镜像

mkdir -p aingdesk
cd aingdesk
wget https://cnb.cool/aingdesk/AingDesk/-/git/raw/server/docker-compose.yml
# 新版 Docker 请运行以下命令
docker compose up -d
# 旧版 Docker 请运行以下命令
docker-compose up -d

Docker Run 复制下方命令,映射指定端口部署镜像。

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

国内用户可使用腾讯云原生构建镜像进行部署。

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 \
 docker.cnb.cool/aingdesk/aingdesk

同类项目推荐

  1. Ollama
    开源模型管理框架,适合开发者深度定制,但需要较强的技术背景。
  2. Cherry Studio
    主打云端AI协作,适合中小团队快速搭建,但存在数据隐私顾虑。
  3. AnyDesk
    虽然主要定位远程控制工具,但其文件传输和低延迟特性可辅助AI部署。

项目地址

https://github.com/aingdesk/AingDesk

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