Locally Uncensored
一体化本地 AI 工作室：聊天、图像与视频生成、编程代理都在同一个免费开源桌面应用中，无需 Docker、终端或云端。
证据显示：Agent 模式有权限门控和只读运行、Code 模式先展示 diff 再应用、遥测仅在云开关开启时发送且在设置中说明、CI 将第三方 action 固定到完整 commit SHA、SECURITY.md 说明安装器会下载并执行外部二进制（Ollama/ComfyUI）并给出 minisign 更新签名密钥。扣分点：权限门控、diff 审查、只读保证均为 README 断言，所提供的源文件中没有对应实现可核验；Agent 拥有 shell、文件读写、MCP、云通道等广泛能力，安装器首启自动下载执行其他二进制本身属于高风险模式；回滚机制仅提及签名更新通道，未说明失败更新如何回退。
证据显示：package. 版本 2.6.9 与 README 声明一致；CI 覆盖 lint、typecheck、循环导入、单测、e2e、cargo test、clippy、无密钥的 tauri-build 门控，且注释记录了具体历史缺陷及修复（如 v2.6.7 打包失败）；CI 主动构建失败即拒绝发布公告（discord-announce 中 2026-08-15 事故）。扣分点：发布可用性依赖 GitHub Releases 和外部引擎下载（Ollama、ComfyUI），存在网络依赖；CI 部分验证声明（如 lint 0 错误）无法在本静态审查中独立核实。
证据显示：面向桌面终端用户，明确 Windows/Linux、macOS 仅源码构建；FAQ 给出按 RAM/VRAM 分级的硬件建议，模型管理器标注适配硬件；Roadmap 和 FAQ 坦承 Upscale/Erase Object 仅云端、前沿云模型在难推理上仍更强。扣分点：trigger_precision 对桌面应用意义有限，工具调用触发精度的证据缺失；macOS 无正式发布，多引擎检测范围宽但仅是声明。
证据显示：README 结构清晰（下载/三步/对比/模型/FAQ/路线图/技术栈/社区/许可证），AGPL-3.0-only 完整 LICENSE 文件，版本化发布加 CHANGELOG 引用，SECURITY.md 有明确响应时限和范围，贡献指南、Issue 模板齐备。扣分点：安装与入门深度依赖外部站点 locallyuncensored.com 的指南；CHANGELOG 本体未在证据中；无 macOS 发布是已知缺口。
证据显示：产品为集聊天、图像/视频生成、编码代理于一体的免费本地应用，含画廊、模型对比基准、OpenAI 兼容本地 API，差异化明确；硬件与模型体量建议降低了试用成本。扣分点：对比表格全部为自评，个别行（如 Open WebUI 'No' 编码代理）未附来源；实际可用性依赖下载 5–24 GB 模型，静态审查无法验证生成质量或代理效果。
证据显示：关键声明可回指文件路径（install.rs、ollama.rs、release.yml、secret.rs:173）、Discussion #25 的 VirusTotal 扫描、minisign 公钥；package.、CI 工作流与 README 版本号相互印证。扣分点：README 大量营销性断言（'tested every release'、'no telemetry'、'every tool call passes a permission gate'、'read only run stays read only'）无随附证据可核验，事实与宣传语气未明显分离；多份声明的日期为未来时点（2026 年 9 月），只能作为文本接受。
- 权限门控、diff 审查与只读运行等安全关键声明仅为 README 断言，所提供文件中未见对应实现，使用前应在源码中自行核验。
- 安装器未 Authenticode 签名且首启会下载并执行 Ollama、ComfyUI 等外部二进制；尽管更新通道有 minisign 签名，首次安装是信任链的薄弱环节，请只从官方 Releases 下载并核对 SHA-256。
- 部分图像功能（Upscale、Erase Object）仅能云端运行，且云模式会发送匿名计数并可能将数据发送至托管 GPU，关注隐私的用户需注意切换。
- 模型文件体积 5–24 GB，硬件建议仅为文档声明，实际显存/内存需求请先小规模验证。
- 发布方身份未经验证（FollowAgents 注册表未收录），且 'uncensored/abliterated' 模型移除了拒绝行为，请在合规与法律边界内使用。
这个 Agent 能做什么，适合哪些场景？
Locally Uncensored 是一个运行在 Windows 和 Linux 桌面上的开源本地 AI 工作室，采用 AGPL-3.0 许可证，技术栈为 Tauri v2（Rust 后端）加 React 19 与 TypeScript。它把四个功能放进同一窗口：对话聊天（含无拒绝的 abliterated 模型）、通过内置 ComfyUI 进行图像与视频生成、带 diff 预览的编程代理，以及支持工具与 MCP 服务器的通用代理模式。应用会自动发现或一键安装本地推理引擎（Ollama、LM Studio、llama.cpp 等十余种），模型管理器按硬件标注可运行的模型并一键下载。所有对话、代理运行和图像视频生成默认完全在本机执行，无遥测、无账号。局域网或 Cloudflare 隧道可通过手机远程访问，也可通过云端开关（LU Labs Cloud）在托管 GPU 上运行超大模型。
安装后首次启动时，向导会检测本机已在运行的 AI 引擎，没有则一键安装 Ollama，并为图像与视频生成安装、启动、修复和更新 ComfyUI。模型管理器按硬件筛选模型并一键下载，可复用已有引擎中已存储的模型而不复制。Chat 标签页提供思考过程展示、图片理解、本地文档索引聊天、语音输入输出、跨会话记忆、人格切换以及 ChatGPT/Claude/Gemini 导出导入。Create 标签页提供文生图、局部重绘、去背景、图生视频、动画、动作控制、说话角色、音乐（ACE Step 1.5 Turbo）和 Character Studio（训练 LoRA）等通道。Code 标签页的编程代理构建仓库地图、仅编辑指定行、应用前先显示 diff、运行测试并读取失败结果，支持 .lurules 项目规则和 Ask/Plan/Bypass 模式；设置中的 Local API 把所有本地模型暴露在一个 OpenAI 兼容地址后加令牌。Agent 标签页提供网页搜索抓取、文件读写、shell、代码执行、截图、图像视频生成和自定义 MCP 服务器，长任务进入后台代理，每个工具调用都经过权限门控。还可并排比较两个模型并在本机硬件上做速度、成本、正确性基准测试，更新走签名的自动更新通道。
- 想在离线环境中使用无拒绝本地模型处理聊天和写作的隐私敏感用户，8 GB 内存即可跑 3B 模型
- 需要在自己 GPU 上生成图像和视频、不想学习 ComfyUI 节点图的设计师与内容创作者，6-8 GB 显存即可入门
- 希望本地模型按 diff 审阅方式改代码、跑测试的独立开发者，可用 .lurules 约定项目规则
- 想让其他编码工具通过一个 OpenAI 兼容地址复用本机所有本地模型的工程师
- 已有 Ollama 或 LM Studio 但想要一体化聊天、绘画、代理界面的本地 LLM 用户，应用会直接复用现有引擎和模型
- 想在手机上通过局域网或 Cloudflare 隧道访问桌面 AI、又不让数据经过第三方服务器的远程使用者
这个 Agent 有哪些优点和局限？
- 四合一套装：聊天、图像视频生成、编程代理、通用代理在一个免费开源应用中，README 对比表显示 Open WebUI、LM Studio、Jan、SillyTavern 均缺少其中至少两项
- 无需 Docker、终端或配置文件，向导自动安装并维护 Ollama 和 ComfyUI，模型管理器按硬件标注并一键下载
- 可检测并复用十余种已有引擎（Ollama、LM Studio、vLLM、KoboldCpp、llama.cpp 等）的现有模型，不复制文件
- 编程代理先展示 diff 再应用、运行测试读取失败，且 Local API 提供带令牌的 OpenAI 兼容端点供其他工具使用
- 本地模式无遥测无账号，远程访问默认关闭、靠二维码与通行码配对，更新通道有 minisign 公钥签名
- 不支持 macOS 的预编译发布，需自行 npm run tauri build，正式版仍在路线图上
- 部分功能依赖云端：Upscale 和 Erase Object 目前只能走 LU Labs Cloud；GLM 5.3 等超大模型最小量化 217 GB，桌面不可行
- 部分杀毒软件会将下载其他二进制的未签名 NSIS 安装器误报，需按 SECURITY.md 自行验证
- 硬件门槛真实存在：图像视频生成至少 6-8 GB 显存，Wan/HunyuanVideo 系列要 12 GB 以上
- 无拒绝的 abliterated 模型移除了权重中的拒绝行为，可能不适用于需要合规审查的组织环境
如何安装或部署这个 Agent？
- 从 GitHub Releases（https://github.com/PurpleDoubleD/locally-uncensored/releases/latest）下载安装包：Windows 10/11 用 .exe（NSIS，推荐）或 .msi；Linux 用 .deb、.rpm 或 .AppImage。2. 像普通程序一样运行安装器。3. 首次启动向导会检测已有引擎（Ollama、LM Studio 等），没有则一键安装；ComfyUI 同理会自动安装。macOS 暂无预编译包，需从源码构建：git clone https://github.com/PurpleDoubleD/locally-uncensored.git && cd locally-uncensored && npm install && npm run tauri build；Windows 用 setup.bat、Linux/macOS 用 setup.sh 可引导安装 Node、Git 和 Ollama 开发环境。
如何使用这个 Agent？
安装后打开应用：1. 在模型管理器中挑选适合自己硬件的模型并一键下载（如 Llama 3.1 8B Abliterated 约 5 GB，6 GB 显卡可跑 8B 模型）。2. 在同一窗口的四个标签页间切换：Chat 聊天、Create 生成图像视频、Code 让编程代理改代码并审阅 diff、Agent 给代理分配带工具调用的任务并审批权限。3. 需要给其他工具用时，在 Settings 中开启 Local API，获得一个带令牌的 OpenAI 兼容地址。4. 想远程访问时开启手机配对（二维码加通行码）。5. 超大模型可打开 Cloud 开关改用 LU Labs Cloud 托管 GPU。
这个 Agent 与同类方案有什么区别？
README 将其与 Open WebUI、LM Studio、Jan、SillyTavern 逐项对比：它独有图像生成、视频生成、图生视频、编程代理、工具与 MCP 代理、模型对比基准测试和开箱即用；LM Studio 和 Jan 虽开箱即用且免 Docker 但无图像/视频/代理能力；Open WebUI 和 SillyTavern 需 Docker 或更复杂安装；SillyTavern 对无拒绝回答仅部分支持。网站还提供了与 GPT4All、Msty、KoboldCpp 的专门对比文章。