摘要
30 秒看懂
在 NVIDIA 合作推广中，Matthew Berman 推荐在本地运行智能体，并介绍 AnythingLLM 与 NVIDIA 的合作。他着重讲了本地模型，以及分享智能体工作流的社区中心，其中包括起草邮件的工作流。
- 1本地智能体Berman 建议，在让智能体访问个人信息时，可以在本地运行它们。
- 2RTX 电脑上的本地模型他介绍了 NVIDIA 和 AnythingLLM 的合作，重点是本地运行的模型与 RTX AI 电脑。
- 3社区工作流AnythingLLM 社区中心让用户分享和发现智能体行为，包括起草邮件的工作流。
要点建议
- Berman 推荐使用本地智能体，以便将个人信息保留在本地系统中。
- 他说，AnythingLLM 和 NVIDIA 正在介绍如何在 RTX AI 电脑上用本地模型运行智能体。
- AnythingLLM 的社区中心让人们分享和查找智能体工作流，包括起草邮件。
全文
按章节阅读整理后的全文
01
本地智能体与社区工作流
Berman 推荐本地智能体，并讨论 AnythingLLM 与 NVIDIA 的合作。他介绍了一个分享工作流的中心，例如创建邮件草稿。
我强烈建议在本地运行智能体。这样既能让它们访问个人信息，又能让你对此感到更安心。NVIDIA 正与 AnythingLLM 合作，介绍如何在本地构建智能体，并用本地模型运行它们。
AnythingLLM 基于 llama.cpp 构建，可以在 NVIDIA RTX AI 电脑上运行得更快、更好。我认为 AnythingLLM 正在大力发展智能体。
社区中心让人们构建和分享智能体行为，也能发现其他人创建的工作流，包括为 Gmail 或 Outlook 生成并打开邮件草稿的智能体。
这些工作流可以在 NVIDIA RTX 电脑上快速运行。可以看看 AnythingLLM 和 NVIDIA 关于 GeForce RTX GPU 如何驱动 AI 的介绍；感谢 NVIDIA 对这段内容的支持。
同频道的其他文章
14:45EN → 简体中文
Matthew Berman· 2026年10月29日Matthew Berman 解读 Google 的 Gemini 4 Carbon 公告Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾 Google 公布的 Gemini 4 Carbon 基准结果、分阶段开放计划与定价，同时指出自己尚未使用该模型。
21:11EN → 简体中文Matthew Berman· 2026年10月28日Matthew Berman 实测 DeepSeek V4.1 Flash：编程、视觉与本地应用Matthew Berman · Forward Future从视觉编程、图像推理到本地应用和服务商价格，实测既展示了模型的能力，也暴露出明显缺陷。
34:21EN → 简体中文Matthew Berman· 2026年10月27日Matthew Berman 解读 Anthropic 的上市文件、AI 增长与治理Matthew Berman, Sam Altman · Forward Future主持人审视 S-1 中的财务指标、算力战略和投票结构，并质疑 AI 快速发展与安全之间的张力。
0:26EN → 简体中文Matthew Berman· 2026年10月25日Sam Altman 谈 AI 世界中的人类价值与问题解决Sam Altman · OpenAI在一段简短的访谈摘录中，Altman 思考解决难题的乐趣，以及人在解读结果时的作用。
0:36EN → 简体中文Matthew Berman· 2026年10月25日Kimi K3.1 与魔方求解演示Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 展示一个被打乱的虚拟魔方如何复原，并对 Kimi K3.1 的测试给予积极评价。
0:21EN → 简体中文Matthew Berman· 2026年10月24日AI 生成的 Kimi 基准图表使用了虚构分数Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 要求生成一张 Kimi K3.1 Pro 基准图表，随后发现图中的数字只是示意性占位值。