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！

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. 去 Ollama 官网下载 Windows 安装包。
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. 白嫖党：不想买积分，想长期免费用 WorkBuddy。
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. 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。

写在最后

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。

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