“本地AI在通用能力上很难超过云端通用AI，但如果聚焦个人化，它仍然值得一做。我们希望用本地AI补上云端通用AI在个性化方面的不足。”

Weekley创始人Yoon Joo-hyun近日在接受DigitalToday采访时表示，公司正把本地AI的机会点放在“个人化”方向。他同时称，开源LLM的发展速度快于预期，也让本地AI的商业化前景进一步提升。

Weekley近期推出本地AI代理平台Aulo。该产品可安装在PC端，并在本地完全离线运行，无需连接云端服务器。在韩国开发者社区，Aulo也被称为“K-Openclo”。

从功能上看，Aulo通过Weekley自研的CommanderAI调度多款轻量模型处理用户请求。用户只需输入自然语言指令，即可完成网页监控、图像生成、文件整理、文档摘要、办公自动化等任务。由于系统全程在本地运行，相关个人数据无需上传至云端。

在部署方式上，Aulo将Ollama等本地LLM运行环境与开源模型打包为单一安装文件。用户无需额外安装运行环境，也不必单独配置模型即可直接启用。Weekley表示，相比Openclo，Aulo在安装和配置环节更为简化，普通用户上手门槛更低。

Yoon Joo-hyun介绍称，他从去年1月开始构思Aulo，并于近期将其产品化落地。

他表示，团队原本判断，本地AI产品要真正打开市场还需要3至4年时间，但开源LLM的进展快于预期，本地AI的普及节奏可能因此提前。基于这一判断，Weekley目前正聚焦云端AI相对难以覆盖的领域，即个人数据和本地学习。

在推出Aulo之前，Weekley还曾开发过一款可与AI联动的彩色电子墨水相框类硬件产品。不过，受中东地区冲突影响，物流成本大幅上升，公司已暂缓该硬件的上市计划，现阶段优先推进软件产品Aulo。

Aulo的核心架构在于CommanderAI对多种轻量模型的统一调度。该系统会根据用户请求，将任务路由至最合适的AI模型执行。

用户使用Aulo时，需要先完成下载安装，再基于自身数据进行训练。训练时长取决于数据量，短则数小时，长则约一天。

除本地运行外，Aulo还提供名为“Outlet”的空间，用户可在其中下载他人共享的代理、基于自身数据进行训练，并将训练完成的代理共享给其他人使用。

Yoon Joo-hyun表示，Outlet可以理解为“把自己做好的AI对外公开”。即使他人使用这些已分发的AI代理，也无法查看其底层训练数据。

Yoon Joo-hyun强调的愿景是“每个人都拥有多个属于自己的AI”。在他看来，一个人在职场、家庭、宗教等不同场景中扮演的角色并不相同，因此AI也应按不同语境调用不同代理。团队目前还在开发“AI之间的集体智能”，让多个AI之间能够相互提问、相互回答，并进行自我学习，目标是在今年年底前实现。他认为，未来人们不会只保留一个AI，而是会根据不同场景制作多个代理，并在需要时分别调用。

据介绍，Weekley团队成员来自KAIST计算机系、Nexon等，也包括牙医出身的AI工程师等多元背景人才。公司总部设在美国西雅图。Yoon Joo-hyun表示，Weekley从创立之初就面向全球市场，计划先在韩国验证产品，再逐步向海外扩张。

谈及与Openclo的区别时，Yoon Joo-hyun表示，Openclo的自由度更高，但真正能够熟练使用的人并不多；Aulo希望做的是“真正的本地AI代理”，让不擅长安装和配置的一般用户也能顺利使用。

截至目前，Aulo的商业化模式尚未最终确定。Yoon Joo-hyun表示，如果先确定商业模式再开发产品，反而可能做不出真正可用的产品。现阶段，公司主要依靠其在Nexon担任平台总监时期上级提供的天使投资维持运营，尚未引入机构投资；其目标是让投资人主动找上门来。

对于同步开发的彩色电子墨水硬件，Weekley正在考虑采用订阅模式，并结合约7年的设备寿命设计长期LTV模型。与此同时，通过Outlet实现AI代理市场化变现，也在公司后续评估范围之内。