豆包、千问要下线智能体了，自己部署AI不仅能平替，还能做得更多

豆包、千问、元宝三家同时宣布：智能体功能7月15日下线。

很多人才反应过来，自己在豆包上精心调教了几个月的智能体，说没就没了。

♥ 下线的是哪类智能体

先搞清楚一个问题：豆包、千问上被砍掉的智能体，到底是什么？

不是很多人以为的通用 AI 助手。而是经过平台或用户特调的、有特定功能的智能体：

小鹿中医、模拟面试、MBTI测试专家、英语外教、编程助手……还有用户自己创建的各种特调智能体。

这些智能体是有明确功能定位的:

中医问诊、面试练习、心理测试、英语陪练、编程辅导等等。

这些智能体背后对接了专业知识库，比通用智能体有更精确的定位。

♥ 为什么要下线

7月15号正好是《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》施行的日子。

这个新规的本意是限制拟人化互动，比如虚拟伴侣、AI 男团女团这类能跟用户持续进行情感互动的智能体。

对这类功能的加强管理，其实是在保护用户，尤其是一些容易对 AI 产生情感依赖的人群。

但问题是，豆包千问上面的智能体太丰富了：

情感陪伴、塔罗占卜、工具助手、中医问诊，全混在一起。

还有用户在平台创建的智能体，非常庞大，更是难以监管。

现在要求把情感互动类智能体单独区分出来，逐一审核判定边界确实很难。

审查成本太高了。

所以平台选择了整体下线的做法，连工具类智能体也一起停了。

这件事说明一个现实：当线上平台的功能太杂、边界太模糊的时候，合规调整的成本就很高，用户也会跟着受影响。

字节倒是给了个平替方案：转移到旗下猫箱APP使用全新智能体创建、对话服务。千问建议用户更新到6.12.9及以上版本，在智能体页面导出对话记录和参数。

但这些"平替"本质上只是换了个地方做同样的事，而且猫箱的定位更偏故事创作，对工具型智能体用户来说算不上真正的替代。

♥ 部署属于自己的 AI 助手，才是根本解决方案

线上特调智能体的下线，让我们认清一个现实——数据在自己手里才安全。

我们完全可以在 NAS 设备或自己的电脑上部署 AI 助手，不仅能实现同样的功能，还能依托本地记忆文件和数据库，获得更强的能力。

比如：

英语陪练类：

给自部署 AI 助手写一个英语对话 Skill，定义角色设定和对话策略，配上语音输入输出。

它可以通过对话记住我们的薄弱点和现有水准、结合实际进步曲线，陪伴我们一起提高。

同样，我们也可以把自己的教材、错题等个性化资料喂给它，让它慢慢成长为我们的专属“陪读书童”。

模拟面试/MBTI 测试类：

给自部署 AI 助手写一个面试场景的 Skill ，定义面试官角色和评分维度，每次面试完给反馈。

MBTI 测试更简单，把标准题库和评分逻辑写成 Skill 就行。

编程辅助、写作助手……都一样，把专业知识写成 Skill 喂给 AI 助手，它就变成了我们的专属专家。

基本上所有类型的智能体，只要有科学的架构和足够的资料，都可以自己部署。

线上智能体的能力边界是平台定的，而我们可以通过自部署 AI 助手增强它的能力。

♥ 怎么自部署 AI 智能体？

听到"自部署"四个字，很多人第一反应是：那不是程序员干的事吗？

还真不是。

现在开源的智能体框架已经非常成熟了，部署方式已经不再限于 Mac、Linux、服务器等。

NAS上Docker部署

这是我最推荐的方式。NAS 24小时开机，天然适合跑智能体。Docker一键部署，不需要写代码，配置文件改几个参数就能跑。

Docker 是天然的沙箱，相当于把 AI 助手关在笼子里，我们设定好想让它接触到哪些目录，其他文件它就接触不到。这也能避免很多安全问题。有NAS的朋友优先考虑这个方案。

Windows上部署

因为AI助手天然对 Linux 友好，效率高，而 Windows 重点是与人交互，所以 Windows 用户建议两条路：WSL2 和 Docker Desktop。

现在很多 AI 助手，比如 Hermes，也推出了一键安装包，适合初学者尝试。

Mac上部署

Mac 体验最好，官方原生支持macOS。唯一的缺点是，Mac 持有率低，专门为了 AI 助手去买一台 Mac，不太值得。

云服务器部署

没有 NAS，还想 24 小时在线？租一台云服务器也行。腾讯云、阿里云等很多厂商都支持一键部署。缺点是有额外的月费，大概每月几十块钱。

♥ 额外开销

当然，自部署 AI 助手，意味着我们要提供他们所需的算力。

对于普通人来说，自己买显卡、部署大模型显然是不现实的。

不管是一次性投入，还是平时运行的电力成本，对我们这种闲时比忙时长的多的大模型需求来说，都是极不划算的。

所以唯一的选择就是通过 API 调用线上大模型，这会产生一些大模型调用费用。

但这点其实不用太担心。

国家已经将 Token（词元）这种算力定义为基础设施。

可以预见到以中国对道路交通、电力供应、粮食安全、菜篮子等基础设施的建设和调度能力，在不久的将来，算力也将成为人人用得起、离不开的基础服务。

这也就意味着，在当下，作为初学者，正是提前入局的好时机。先人一步，才能获得更多先机。

各大厂商都在抢用户，免费额度相当大方。免费额度足够我们先把 AI 助手跑起来、把 Skill 写好、把日常流程跑通。

等免费额度用完，我们对自己的需求也摸清了——哪些任务用轻量模型就够了（记账、提醒、信息整理，几厘钱一次），哪些任务需要旗舰模型（编程、复杂分析），按需调用，不花冤枉钱。

而且这个价格还在往下走。

2026 年上半年，国内大模型 API 降价幅度普遍超过 90%，DeepSeek V4-Pro 永久降价 75%，小米 MiMo 部分场景降幅近 99%。

这背后是缓存优化、稀疏算力、国产芯片适配等技术突破在支撑，不是烧钱补贴，是真实的成本下降。

一句话：

自部署 AI 助手的成本，没有我们想的那么高，而且在越来越低。

♥ 合规是新起点，让AI回归工具

很多人可能担心：自部署 AI 助手会被新规影响吗？

《办法》原文明确说了：

提供智能客服、知识问答、工作助手、学习教育、科学研究等服务，不涉及持续性的情感互动的，不适用本办法。

也就是说，英语陪练、写作助手、编程辅助这类工具型智能体，根本不在监管范围内。

新规管的是拟人化情感互动，跟工具型智能体完全不搭界。

自建的智能体，功能边界是我们自己定的，干干净净做工具，天然就合规。

线上平台因为各种功能混在一起，合规调整的成本更高，所以才有了这次下线风波。

其实，这次监管来得很及时。线上平台上那些虚拟伴侣、AI男友女友，确实走到了一个需要踩刹车的地步。

往远了看，AI的发展方向越来越清晰：做工具，不做替身。陪伴机器人也好，家务机器人也好，它们的价值在于帮人做事，而不是帮人们逃避人与人的关系。

一个会提醒吃药、整理病历的健康助手，比一个 24 小时在线嘘寒问暖的虚拟伴侣有用得多。一个会收拾屋子、拿快递的家务机器人，比一个每天跟你说晚安的 AI 男友实在得多。