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OpenHuman 的“本地优先”很容易让人以为所有任务都应该交给本地模型。实际使用时，更稳的策略不是追求“全本地”，而是把本地模型、云端强模型和模型路由分工清楚：哪些任务适合留在设备上，哪些任务值得交给更强模型，哪些数据无论如何都应该先缩小范围再处理。

很多人第一次看到 OpenHuman，会把它理解成“带桌面的 AI 聊天工具”。这个理解只说对了一半。真正值得关注的是它如何处理长期上下文：邮件、日历、文档、代码仓库和聊天记录不会只停留在一轮对话里，而是被整理成可以复用、可以检查、可以修正的记忆结构。