> Markdown twin of https://conduitllm.com/zh-CN/ > 免费开源的桌面 AI 应用，用于研究、写作、幻灯片、应用和工作流，使用你自己的 API 密钥或本地模型。随时引导每一次运行，看清每一步。 --- [新 写作，以及每个当前模型的费用](https://conduitllm.com/changelog.html#v1-rc-7) # 为研究、写作、幻灯片、应用和工作流而生的 开源桌面 AI 应用 使用你自己的 API 密钥或本地模型，还能向你自己的文件提问。回答到一半就可以引导它，每个工具都先经你批准再行动，每一步和每个来源都看得见，还能追踪你每天的花费。 下载 Conduit [查看源码](https://github.com/runningpixels/conduit) - 免费且开源（AGPL-3.0） - 无需账号，无需订阅 - Windows、macOS 和 Linux 这是一个发布候选版本：安装包尚未通过操作系统级代码签名，首次启动时可能会看到 SmartScreen 或 Gatekeeper 的提示。详情 密钥保存在操作系统钥匙串中界面层永远看不到它 每条事实都引用你的文档文件在你的机器上解析 保存在你的磁盘上本地 SQLite——没有 Conduit 服务器 功能一览 ## 你可以用它做什么 真实应用的真实截图，围绕一个虚构的项目：Ferry，一个用 Rust 和 Tauri 构建的开源同步应用。这里展示的一切都在当前版本中可用。 ### 研究 每条论断都有真实引文作依据 提出一个问题，Conduit 会先拟出一份简报——子问题、范围、深入到什么程度——供你编辑并批准，之后才会开始运行。然后它会搜索、通读完整的网页，并写出一份带编号来源的报告。 报告中的每条论断都附有它所依据的原话，直接引自来源。Conduit 会核对这些原话确实出现在被引用的页面上，找不到引文的论断一律舍去，因此来源绝不会被算上它没有说过的内容。报告还会注明读了多少个页面、引用了多少个。 - 快速、标准或深入：从 8 次搜索到 50 次 - 可读取网页和 PDF，每个最大 20 MB - 可随时停止，并保留已找到的内容 ### 写作 写出更好的博客文章、文档和报告 写作专为长篇内容而设计：博客文章、技术文档、报告和新闻简报。你先确定大纲——各个章节、每节要说什么、写多长——这样在写下第一个字之前结构就已经对了。然后草稿会逐节写出，并附上其事实所依据的网页、文档和研究报告的链接。 像和编辑合作一样修改它：提出修改要求，只有那一部分会变；或者选中一段，让它更短或更清楚。你自己写的句子一字不改，历史记录会保留每一个版本。 - 引用它用过的网页、文档和研究报告 - 缺少的事实会标成 TODO，而不是凭空编造 - 可导出 Markdown 或可直接打印的 HTML，来源列在末尾 ### 幻灯片 一份只需开口就能修改的演示文稿，而不是要反复重新生成的文件 描述你的故事，助手会先起草一份故事线供你批准，然后生成一份实时演示文稿。提出修改，它就会改那一页——或在整份演示文稿中替换某个词——而不是再生成一份文件副本。历史记录会为每次修改保留一个版本，并以你的请求命名。 脚本会把演示文稿中的每一个字显示为一份可以直接输入的文档，你写下的文字在助手重做某一页时仍然保留。可全屏演示，并配有私密的演讲者窗口，显示备注、下一页和计时器。 - 两个内置主题，另外还可使用助手为你设计的任何主题 - 导出为可在任何浏览器中自行放映的单个 HTML 文件，在 Windows 上还可导出 PDF - 在任何对话中要求做一份演示文稿，它就会在幻灯片中打开 ### 应用 留住它做出的东西，随时打开 助手做出的页面不必随着对话一起滚走。把它保存为个人应用，需要时随时从导航栏的“应用”打开——即使删除了那段对话，它也照常可用。内置八个入门应用，从番茄钟到预算记账，再到实时天气看板。 个人应用拥有的每一项能力都由页面声明、由 Conduit 检查：可以访问的网站、自己的少量存储空间、几项由你填写的设置，以及——仅在你允许时——向你的 AI 模型提一个问题，得到的只有文本。 - 从页面的 ⋯ 菜单中保存；网站权限只有在你勾选后才会保留 - 启动之间可保留数据，每个应用最多 5 MB，一键即可清除数据 - 访问模型前会先征求许可、指明提供商，且不会发送聊天记录、记忆或工具 ### 工作流 按计划运行的例行任务——并且先征求同意 工作流会抓取网页、搜索网络、让模型做总结，并把结果保存为文档。从现成的开始——晨间简报、网页摘要、主题监测——或一步步搭建你自己的，然后立即运行或按计划运行。 在计划开启之前，Conduit 会列出工作流将被允许自行完成的所有事项供你批准；需要更多权限的运行会暂停并询问你。 ### 连接器 接入任何 MCP 服务器，规则由你来定 Conduit 通过本地 stdio 和远程 streamable HTTP 使用 Model Context Protocol。从官方 MCP 注册表一键安装服务器，助手就能在任何对话中使用它的工具，与网页搜索、你的文档和其他一切并用。 标记为只读的工具不会打断你；其他所有工具都会先停下来征求同意，并显示它将发送的确切数据，你可以只批准这一次、批准本次对话，或永久批准。 - 远程服务器支持 OAuth，令牌保存在操作系统钥匙串中 - 服务器提示词与资源，直接在输入框中使用 - 记住的授权可以随时查看和撤销 [把 Conduit 用作你的 MCP 客户端](https://conduitllm.com/zh-CN/use-cases/mcp-client.html) ### 引导 不只是旁观，而是可以掌控方向的智能体 每一次运行都会实时展示它的工作过程——思考、每一次工具调用，以及最终的答案，按顺序排列，并显示已经运行了多久。你可以在模型仍在工作时把后续消息排进队列，也可以中途打断它并重新引导方向。当它需要你提供什么时，会直接给你一个真正的表单，而不是靠猜测。 之后，回复会把这些步骤折叠成一行——比如“2 步 · 1 个网站”——点开就会打开检查器：列出每一次工具调用和联系过的网站，以及这次回答依据的每一个来源。把一个正等着你处理的对话放在一边，对话列表会显示“待处理”。 - 可以只为这次对话批准某个工具，也可以永久批准；敏感工具则总会询问 - 按对话开启的 `SKILL.md` 技能——其脚本绝不会被执行 - 记忆会保持待定状态，直到你选择保存它 ### 白标 让它成为你自己的 把你的名称、logo 和配色放到 Conduit 上，作为你产品的助手或你团队的助手发布。整个品牌都放在一个 `brand.md` 文件里，所以它是配置，不是 fork，并且会随 Conduit 一起更新。 因为它本地优先，并使用你的用户自己的密钥，他们的数据永远不会经过你的服务器。 - 今天就可以在设置中为任何安装重新品牌化 - 明暗两套配色，都经过可读对比度检查 - 从源码构建的品牌化安装包，处于早期访问阶段 [查看今天已经提供什么](https://conduitllm.com/zh-CN/whitelabel.html) [查看完整功能列表及其限制](https://conduitllm.com/features.html) ## 用你自己的密钥试一试 免费开源，支持 Windows、macOS 和 Linux。带上一个密钥，或者指向你已经在运行的模型。 下载 Conduit [查看源码](https://github.com/runningpixels/conduit) 模型 ## 你已经在付费的那些模型 内置十七家提供商。粘贴一个密钥，从提供商返回的列表中选择模型，或者跳过密钥，[在自己的机器上运行模型](https://conduitllm.com/zh-CN/use-cases/local-llm.html)。 ### 模型厂商 用你自己的密钥，按厂商自己的价格。 ### 网关与高速推理 一个密钥通达数百个模型，或使用运行开放权重模型最快的托管服务。 ### 在你的机器上 不需要密钥，也没有费用。开启仅本地模式后，连互联网也不需要。 MiniMax，以及本周刚发布的模型，都可以通过 OpenRouter、OpenCode Zen 或任何兼容 OpenAI 的端点使用。 费用 ## 清楚自己花了多少 请求会直接从你的机器发往你选择的提供商，按该提供商自己的价格计费。Conduit 不加任何费用，也不转售 token。 设置中会按天、按模型绘制你的预估花费图表。价格依次取自你自己的覆盖设置、提供商的实时报价和内置价格表；没有已知价格的模型会明确说明，而不是显示 $0。 - 你的提供商按 token 计的价格，不加价 - 可以自己设定任何模型的价格 - 通过 Ollama 或 LM Studio 运行的本地模型不花钱 [按量付费能否比 20 美元的套餐更划算？试试这个计算器](https://conduitllm.com/api-vs-subscription.html) 获取 Conduit ## 下载 Conduit v1.0.0-rc.7 是当前带版本标签的构建，提供 Windows、macOS（Apple silicon 和 Intel）以及 Linux 的安装包。它是一个发布候选版本而不是 1.0：难免还有粗糙之处，运行前请先阅读下面关于安装包的说明。 ### Windows 10 / 11 · x86_64 [Installer (.exe)](https://github.com/runningpixels/conduit/releases/download/v1.0.0-rc.7/Conduit_1.0.0-rc.7_x64-setup.exe) ### macOS 11+ [Apple silicon (.dmg)](https://github.com/runningpixels/conduit/releases/download/v1.0.0-rc.7/Conduit_1.0.0-rc.7_aarch64.dmg) [Intel (.dmg)](https://github.com/runningpixels/conduit/releases/download/v1.0.0-rc.7/Conduit_1.0.0-rc.7_x64.dmg) ### Linux x86_64 [AppImage](https://github.com/runningpixels/conduit/releases/download/v1.0.0-rc.7/Conduit_1.0.0-rc.7_amd64.AppImage) [Debian (.deb)](https://github.com/runningpixels/conduit/releases/download/v1.0.0-rc.7/Conduit_1.0.0-rc.7_amd64.deb) **关于安装包的说明。** 这些构建版本尚未通过 Apple 或 Microsoft 的代码签名，因此首次启动时会出现 Gatekeeper 或 SmartScreen 警告。在 macOS 上，请右键点击应用并选择“打开”。无论如何，更新包都会进行签名验证，这一点不依赖于操作系统级签名。 [所有版本与签名](https://github.com/runningpixels/conduit/releases) [每个版本都改了什么](https://conduitllm.com/changelog.html) ### 或者从源码构建 terminal ``` # 克隆、安装、运行 git clone REPO_URL conduit cd conduit pnpm install pnpm dev ``` 你需要 Node 20、pnpm 10.34.4，以及稳定版 Rust 工具链；在 Windows 上还需要 Visual Studio 2022 Build Tools。完整说明，包括如何添加你的第一个提供商，都在[文档](https://conduitllm.com/zh-CN/docs.html)里。 更多关于 Conduit：[用例](https://conduitllm.com/zh-CN/use-cases.html) · [对比](https://conduitllm.com/compare.html) · [每一条网络流向](https://conduitllm.com/zh-CN/privacy.html) · [白标](https://conduitllm.com/zh-CN/whitelabel.html) FAQ ## 常见问题 **Conduit 免费吗？** 是的，而且它是开源的。你直接向自己的模型提供商付费。Conduit 从不代理你的请求，也不转售 token，因此没有任何订阅可言。 **我需要 API 密钥吗？** 如果使用托管提供商，需要，由你自己提供。如果你不想使用密钥，可以在本地运行 Ollama 或 LM Studio，Conduit 会直接与它们通信，不需要密钥，也没有额外成本。 **使用它要花多少钱？** 只有你的提供商收取的费用，之上不再有任何加价——Conduit 不抽成、没有订阅，也不会向你收取任何费用。实际花费取决于你选择哪个模型以及使用强度，所以应用会根据你自己的实际用量按天绘制成本和 token 图表，而不是让你在账单上才发现。在本地运行 Ollama 或 LM Studio 则完全免费。 **我可以使用哪些模型？** 就是大家实际在用的那些模型——GPT、Claude、Gemini、Grok、GLM、DeepSeek、Kimi、Qwen、MiniMax——以及你的提供商列表中的其他任何模型。内置了十七家提供商，其中包括 xAI、Z.ai、Moonshot AI 和 Qwen 各自专属的提供商。MiniMax，以及本周刚发布的模型，都可以通过 OpenRouter、OpenCode Zen 或任何兼容 OpenAI 的端点使用。如果你已经在 Ollama 或 LM Studio 中运行某个模型，则完全不需要密钥。 **我的数据会去哪里？** 你的对话、附件、文档和工件都保留在你机器上的本地 SQLite 数据库和 blob 存储中。离开机器的，只有功能所需的部分，并且会直接从你的机器发往你选择的服务——发给聊天提供商的消息、当你把文档加入一个集合时发给嵌入提供商的文档文本，以及你打开网页搜索时发出的搜索请求。[隐私页面](https://conduitllm.com/zh-CN/privacy.html)列出了所有这些流向及其默认设置。 **我可以和自己的文档对话吗？** 可以。在 Documents 下新建一个集合，添加文本、Markdown、CSV、Word 或 PDF 文件，把它附加到一次对话中，回复就会标出它参考了哪些文件——点击其中一个即可读到确切的段落。文件会在你的机器上解析，索引保存在你的本地数据库中。为了能被检索到，文档的文本会被发送一次给你选择的嵌入提供商（OpenAI、Gemini 或 OpenRouter，需要你先同意）；如果选择 Ollama，则完全不会离开你的机器。没有文字层的扫描版 PDF 无法被读取。[完整步骤见这里](https://conduitllm.com/zh-CN/use-cases/chat-with-documents.html)。 **它会偷偷回传数据吗？** 不会。应用没有后台遥测、没有统计分析，也没有使用情况上报。更新检查默认为手动：在你点击“立即检查”之前，应用不会连接更新服务器，后台检查也需要你自己开启。更新包会在应用之前完成签名验证。（这个网站是独立的，确实使用 Google Analytics，详见[隐私页面](https://conduitllm.com/zh-CN/privacy.html)。） **安装时系统会弹出警告吗？** 会。二进制目前还没有操作系统级代码签名，所以 Windows SmartScreen 和 macOS Gatekeeper 会在首次启动时发出提示。从源码构建则完全可以避开这一点。 更新包会被单独签名和验证，因此即使安装器还没有签名，更新路径仍然是受保护的。 **我可以运行完全本地的模型吗？** 可以。Conduit 直接支持 Ollama 和 LM Studio，也支持任何你自行托管的兼容 OpenAI 的服务器。再配合仅本地模式、并关闭更新检查，Conduit 将完全不会发出互联网请求。[本地运行模型](https://conduitllm.com/zh-CN/use-cases/local-llm.html)一文有完整的设置步骤。 **有没有 Claude Desktop 的开源替代品？** Conduit 就是其中之一。它采用 AGPL-3.0 许可，对话保存在你自己的机器上，并且能连接十七家提供商而不是一家。不过 Claude Desktop 更成熟，安装包也有操作系统签名，我们目前还没有。[完整对比](https://conduitllm.com/compare/claude-desktop.html)列出了各自的优势所在。 **Windows 上有哪些 MCP 客户端？** 有好几个，包括 Claude Desktop、Cursor 和 Conduit。Conduit 可以在 Windows 10 和 11 上运行，功能与 macOS、Linux 没有差别，并且同时支持本地 stdio 和带 OAuth 的远程 streamable HTTP。[关于 Conduit 作为 MCP 客户端的更多说明](https://conduitllm.com/zh-CN/use-cases/mcp-client.html)。 **我可以用自己的品牌发布 AI 聊天客户端吗？** 目前可以做到一部分。标准安装的名称、logo 和配色可以在 Settings → Branding 中修改；但生成带有你自己签名、并预接好连接器的安装包还没有完成。[白标页面](https://conduitllm.com/zh-CN/whitelabel.html)列出了状态表，并明确说明还缺什么。 **它和基于浏览器的前端有什么不同？** Conduit 是一个原生桌面应用，不是一个需要你自己托管的 Web 应用。正因为如此，它才能使用操作系统钥匙串、本地数据库、受监管的本地工具进程，以及真正的离线能力，而这些都不是浏览器标签页能做到的。