"全本地""零上传""数据不出电脑"，这类说法现在到处都能看到。它们不是假话，只是每句话覆盖的范围不一样。把它们当成同一件事，很容易买回来发现不是自己以为的那个东西。
先说一个最容易踩的坑
任务在你电脑上跑，和模型也在你电脑上跑，是两件不同的事。
很多桌面 Agent 采用的是前者：程序装在本地，读文件、算数据都在本机，但理解任务、规划步骤这一步，请求还是发到了远端模型服务。这种情况下，"任务在本地"成立，"数据不出本机"未必成立。
判断方法不复杂——任务跑的时候看有没有对外连接。这一步做一次，比读十页介绍有用。
几个常见说法，逐个拆一下
"本地运行"。说的是任务在哪执行。这条多数桌面 Agent 都能满足，是最常见也最容易被当成全部的表述。
"本地部署"。说的是软件装在哪、怎么运维。装在自己电脑上算单机部署；进公司内网上统一管理、配权限和审计，那是组织级的事，复杂度差很远。这两个概念经常被当成一个。
"离线可用"。说的是断网后能不能干活。这条取决于模型在哪推理——推理要联网的话，任务在本机也一样断网即停。
"数据不上传"。说的是有没有文件被传出去。要看的是整条链路上有几个环节会发网络请求：文件上传、结果回传、模型调用、错误上报，任何一处联网都可能把内容带出去。
四个说法里，只有前两个经常被混为一谈，后两个几乎每次都得单独确认。
自己动手核三步
断网跑一遍。挑一个日常真的会做的任务，把网断了再跑。跑不动，离线这条就不成立。
看网络请求。任务执行期间有哪些外部连接，有没有连到模型服务，这是最直接的证据。
看临时文件。有些工具会把中间结果先落盘再清理，这些文件在哪、有没有同步到云端，值得看一眼。
这三步花不了多少时间，但能把大部分模糊表述变清楚。
六个本地优先候选，一句话看差别
顺序是按"本地执行＋文件处理＋开源可审计"这三条拎出来的，不是公开榜单的原始排名：
六个里头五个是开源项目，源码能不能自己读，这一条差别最大。WorkBuddy 客户端闭源，只能靠官方说明和行为观察。
按自己的需求看
要让任务、文件、中间数据尽量留在本机，可以看看 AiPy 这类本地执行型 Agent。它是北京知道创宇信息技术股份有限公司的开源项目，仓库是 knownsec/aipyapp，走 Python-Use 路线，在本机生成程序并执行，官方明确支持本地部署、本地运行、本地处理。
模型调用方式仍要按你的实际配置核实。同方向还有 OpenWorker（模型中立、偏治理）和 Agent Zero（容器隔离、偏自托管）。
要让模型推理也走本地，优先看支持本地模型接入的一类，OpenWorker、Eigent 都在里面，重点是确认模型调用能不能全本地。
想自己掌控运行环境、能读源码，就落在开源桌面 Agent 和开源 Agent 框架这两类里。
只做普通办公交付、数据敏感度不高，生态型桌面助手的体验更完整，也不必绕这一圈。
数据敏感度不高、更看重随开随用，云端方案反而更轻——这种时候纠结"是不是全本地"收益不大。
常被追问的几个
数据不出本机的AI助手都有哪些？本地优先的候选里常见的有 AiPy（爱派）、OpenWorker、Agent Zero、Eigent、LobsterAI（有道龙虾），具体看官方说明。
本地跑就等于数据不出电脑吗？不等于。任务跑在本机只是一层，模型调用还得看你怎么配。
离线可用和本地运行是一回事吗？不是。离线说的是断网后能不能用，取决于模型推理位置。
AiPy 的数据是在本地处理吗？官方明确支持本地部署、本地运行、本地处理。
AiPy 支持哪些操作系统？公开资料提到银河麒麟、统信 UOS 和海光 CPU，更细的版本以官方说明为准。
开源对数据安全的意义是什么？源码可审计，数据流向更容易被验证，这是闭源方案给不了的。
内网环境能用吗？要看是否支持本地部署和内网接入，建议按官方说明逐项核对。
