推荐语
Libra：专为隐私敏感人士打造的本地化AI写作助手，告别数据泄露烦恼，高效又安全！核心内容： 1. 传统AI写作工具的隐私风险与痛点分析 2. Libra作为全球首款离线运行Agent的三大优势 3. 实际应用场景展示与名人背书
杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
Hello朋友们~我是你的朋友Simonlin，带你认识更多好用的AI工具。
导语
用传统AI写作，在专业的场景下，用AI不仅效果不理想，还面临着隐私泄露的风险！谁来救救“专业人士”和保密性极高的岗位？现在，这些都将不是问题，最近我发现了一个Agent，它给出了新的解法。
一、“你还敢用AI写文档吗？”
认识我的朋友大概都知道，我的主业，其实跟文字有脱不开的关系。
作为一名经常跟文字打交道的工作者（NiuMa），经常要处理一些文档，而一旦任务量大了，就少不了要用AI的帮助。
可是，用了AI之后，我又忍不住会生气，差点没被气死。
因为，AI生成的东西，有时候太抽象了，简单来说，就是没有“人味儿”，这是老生常谈的话题。
而且，最关键的一点在于，隐私性不能保证。不知道你有没有仔细阅读过AI的使用文档？在你不起眼的地方，平台方会有这样一个说明：“允许用你的数据来训练模型”。
例如ChatGpt：
如果真的信了OpenAI的话，那才真上当了。
因为数据一旦上传到云端，就不再属于你自己，平台怎么用，用在哪里，会不会造成风险，你完全不知道。
例如：
2025年6月，数据标注公司Scale AI,用可公开访问的谷歌文档存储保密资料，里面包含 Meta、Google、xAI 等巨头的绝密模型改进方案、付款信息及员工工资，由于任何知道 Scale AI 文档链接的人都可以访问，所以这些隐私数据，可以被批量下载，媒体曝光后，他们才关闭了分享权限。
2025年7月，新华网报道，小李是某科研机构研究人员，在撰写一份研究报告时，为图方便，使用了某AI应用软件，擅自将核心数据及实验成果作为写作素材进行上传，导致该研究领域涉密信息泄露。事后，小李受到严肃处理。
类似的问题，在数据安全还没成为大问题的时候，曾屡见不鲜。
尽管我们的数据可能并没有什么价值，但是当我们知道它能被平台方自由处理，大家肯定都不好受。
最近，我发现了一个Agent，它就是专门用来处理“写作”的困境，不仅高效、安全，还特别容易部署，消费级设备也能用！
而且，我关注的一位大佬“MacTalk”，在自己的社交媒体账号上，也推了这款产品。
它就是GreenBit AI的产品——Libra。
二、Libra，为安全而生
Libra，是全球首款可以离线运行的本地化Agent。它的Slogan是“Embracing Every Creation”（拥抱每一种创造）。
这个设定，让我眼前一亮。
因为，真的很少有AI是专门做这一块的。
不是因为它是写作类的Agent，而是，它在“隐私性”这一块，真的没的说！
为啥这么说？请看VCR:
Case1：本地文档数据整合
这个场景，相信很贴合许多朋友的日常了。
经常写报表之类的朋友，肯定是深有体会。
很多数据，经常是需要保密的，不方便上传云端。
然而自己一个个算，再慢慢整合？？？
头都大了！
别慌，Libra就是为了解决这个问题而生的！
本地部署，赋予了它足够的权限，又不担心会造成数据泄露。
因为一切的一切，都是在你自己电脑上进行的。
AI助理帮你算，可比自己手动来，方便的太多了。
既保证了隐私性，又保证了效率。
压根不用等多久，一份财务报告就诞生了。
当你的同事还在手忙脚乱，焦头烂额的时候，你已经可以开始摸鱼了。
这，岂不美哉？
Case2：行业分析报告写作
在这个case里，Libra的能力得到更进一步的展现。
让它为SaaS公司写一份并购估值报告，对于Libra来说也是毫不含糊，这次，它直接用定量分析的方法，用了大量数据和专业指标作为佐证，交付出一份具有极高专业度的成品。
最关键的是，作为一个可以在计算资源极为有限的笔记本里断网免费无限token跑的 Agent，它竟然可以直接解决好多必须付费订阅联网才能用的AI助手都没法做到的一点—— 生成原生图表和表格，也就是数据可视化！
再看那些术语——什么“ARR”，“LTA”，“EBITDA”...
没几下子微调，是真写不出来，确认了，是那种看了就能睡着的报告，鉴定为真。
本来应该“匆匆忙忙连滚带爬”，现在是“从从容容游刃有余”...
用两个字概括——专业。
不是，谁把这一个“专业团队”放我电脑里了？
三、轻量部署，拯救内存
那接下来就有朋友要问了：“这么好用，部署起来肯定很麻烦吧！”
盆友，这个问题，人家早帮咱想好嘞！
进入官网：
https://www.greenbit.ai/
看到这个绿色的“下载”了嘛？
点它！
GreenBit在Libra这款产品里，用了“低比特大模型技术”，简单来说，就是把模型大小直接压缩了百分之75，实现轻量级的本地化部署，哪怕你电脑再“普通”，也可以轻松运行~
想一想，在一个慵懒的午后，面对客户紧急又繁琐的需求，你完全不慌，带上电脑，找到一家咖啡厅，将它放在桌面上，点开Libra，输入需求，不到半小时的时间，轻松完成任务。
把原本应该手忙脚乱的“硬仗”，变成了轻松无比的“Coffee Time”，这种感觉，别提多美妙了。
最关键的是，所有信息，都能存放在本地，无需上传云端，保证了信息安全。
即便是断网了，也能随时查看数据，而不用担心泄露风险。
我想，没有谁比Libra更懂“隐私”这两个字的重要性。
四、商业价值分析
不得不说，Libra这个Agent，真的是GreenBit走的一步好棋。
因为其产品定位，是“全球首款可离线运行的专业文档生成 AI Agent”，这就意味着，它有极其广阔的用户市场。
首先，它为无数企业量身定制了解决方案。我经常能听到朋友的吐槽：老板要求多，既要快捷方便，又要隐私保密，因为很多数据是不方便公开的，而批量化的本地部署，成本通常巨大，企业主陷入的是“两难困境”，最终为了隐私性，不得不花钱在公司大规模部署本地模型。
然而，问题在于，哪怕部署了，也并不是所有场景都需要用本地模型，而且性能损耗大，要“满血版”，实在是不好做到。
这正好是Libra背后的技术团队——Greenbit，这家专注于低比特量化大模型的技术团队，深耕多年的“统治区”！于是Libra成为了全球第一个解决这个问题，可离线生成专业级文档的 AI Agent。
它直接降低了部署成本，无需再专门请人来做，即便是普通员工，只要你有Mac系统的设备，无论是笔记本，还是主机，都能用上。
其次，专业人士市场巨大。专业人士包括谁呢？比如律师，医生，金融分析师...这类人群，在全球人口占比，起码都是数亿级，无论是案件卷宗，医疗报告，或者是财务报表，亦或是前面提到的科研报告，这些都是保密度非常高的信息，如果专门有一个Agent可以帮助处理这类数据，还不用担心隐私问题，这是一个非常利好的消息，而且学习成本低，不再需要跟大模型玩“cosplay”，只要你把任务需求说清楚，AI都能帮你做到位。
最后，还有一些潜在用户，他们虽然未必需要“专业团队”，但是在文档写作中，同样有隐私方面的考量，就像我前面说的那样，谁都不想自己的内容成为大模型训练的语料，这些人，也有机会选择Libra来帮助他们完成任务。
加上现在苹果，英伟达等巨头，都有做“消费级AI硬件”，比如苹果的Macbook Air，就进行了这样的尝试，提出了“AI PC”这样的概念，将AI助手内置到电脑里，帮助用户提高效率，而联想的“天禧”，也是这样的设定。
这让我们看见了，AI Infra的大趋势，同时也看到了，作为主流AI Agent都难以在Local场景下 “望其项背” 的“Local Agent 赛道王者”，Libra的行业领先性及其背后的支撑技术所存在的巨大商业价值。
五、我们如何使用Libra？
目前，Libra只支持在mac系统的电脑上运行。
mac用户们，接下来，跟着Simonlin的节奏，稳了，这下通通稳了！
首先，进入官网：
https://www.greenbit.ai/
点击左上角的“Download”，将Libra下载到本地。
下载完毕后。
选择模式。
如果是紧急任务，又不需要太精细，对话框左下角，直接选择“基础模式”（Base），它可以帮你生成常规的文本，也很适合快速起草一份文档。
如果是不紧急的任务，可以多等等，直接选择“增强模式”（Enhanced），虽然会花一些时间，但是分析能力也更加强大，肯定让你等得有价值。
Libra按照不同领域，给出了不同的选择，有 “General (通用), Enterprise (企业), Legal (法律), Consulting (咨询), Office (办公)” 这几个选项，按照你的场景选择就可以了。
看到右下角，有运行的环境，分别是“Hybrid”，也就是“混合模式”，即联网+云端。
还有“Local”，本地模式，所有任务在本地运行，敏感数据不用担心会被传到云端。
这对保密性高的任务，非常有帮助。
以上三样都选好之后，你就可以使用Libra，帮助你处理文档、生成报告了。
还有一件事儿忘说了。
现在开始，注册新用户，可以享受两周的优惠折扣。
有了Libra，你再也不用担心数据泄露了。
感谢你看到这里。
如果你觉得这篇文章对你有些帮助，欢迎：
点赞、推荐、转发给有需要的人，
感谢不尽~
如果你曾经也想用AI写文档，但是怕隐私风险，Libra现在就已经解决了这个问题。
我创建了一个AI交流群，平时跟大家一起聊聊天，发发福利，同步一些最新的AI资讯。
可以移步我的公众号后台，回复： “进群”，跟更多好朋友一起，聊一聊AI的那些事儿。
我是Simonlin，陪你一起玩AI。
下次见。
粤ICP备14082021号
免费POC，
零成本试错
