Khoj 評測：Khoj Cloud 關閉後自架這個 AI 第二大腦

Khoj 是一款開源的個人 AI，能根據你自己的筆記、文件和網路內容回答問題。它是我們清單上最老的專案之一，第一個版本於 2022 年 8 月發布在 PyPI 上，我們在 2026 年 11 月 8 日查看時有 38,065 顆 GitHub 星。

它的處境也和這裡的其他工具都不一樣。開發者在 2026 年 4 月 15 日關閉了託管的 Khoj Cloud，以專注於其他產品 Open Paper 和 Pipali。程式碼仍然開源、可以自架，但如果你今天選擇 Khoj，就等於選擇自己執行它，而上游能提供的幫助很少。

Khoj 還有人維護嗎？

只有少量維護。最新版本 2.0.0-beta.28 於 2026 年 3 月 26 日發布（releases），最後一次 commit 是在 2026 年 8 月 2 日（commit 紀錄）。今年仍零星有修正，例如 8 月的 #1382，讓遙測不再傳送用戶端 IP。但請預期更新會很少，並準備好自己處理需要的修正。

對一個會為你的私人筆記建立索引、又會和模型 API 溝通的工具來說，維護緩慢比靜態應用程式更要緊。模型供應商會變更 API，相依套件也會過時。請固定你的版本，並預期偶爾要自己做些維護工作。

它擅長什麼

Khoj 不是像 OpenClaw 那樣的通用聊天應用程式代理。它是第二大腦。它會為 Markdown、Org-mode、PDF、Word、Notion 和 GitHub 內容建立索引，然後根據這些內容和網路搜尋回答問題。Obsidian 和 Emacs 外掛讓你在寫筆記的地方直接查詢筆記。

圍繞著這個核心，它還有自訂代理（每個都有自己的角色設定、知識、聊天模型和工具），以及圖片生成、語音聊天，還有能依排程執行查詢並把結果寄到你信箱的自動化功能。

安裝方式

自架安裝文件提供兩種途徑：Docker Compose（Windows 上透過 WSL2）或以 Python 3.10 到 3.12 搭配 pip。建議走 Docker Compose。它也會啟動本機的 Terrarium 沙箱，用來執行生成的程式碼。

你可以透過網頁 App 或 Obsidian 和 Emacs 外掛使用它。沒有聊天應用程式頻道：沒有 Telegram、Slack 或 Discord。WhatsApp 機器人原本和 Khoj Cloud 綁在一起，也隨之關閉了。

自架時，排程自動化的電子郵件需要額外設定：自動化文件要求設定 Resend 和驗證。沒有這些，排程研究功能的結果就不會寄到你的信箱。

本機模型與硬體

這是 Khoj 在隱私方面的強項。它支援 OpenAI、Anthropic、Gemini、Vertex AI 或任何相容 OpenAI 的 API，也支援 Ollama、LM Studio、vLLM，或透過 llama.cpp 完全離線執行的 GGUF 模型（Ollama 指南）。它在你的機器上產生嵌入向量，所以搭配本機聊天模型時，你的文件永遠不會離開你的機器。使用託管模型時，文件中相關的部分會作為上下文傳送給該供應商。

執行離線模型時，有 CUDA、ROCm、Vulkan 或 Apple Metal GPU 會有幫助。

沙箱

Khoj 產生的程式碼會在 Docker Compose 替你啟動的 Terrarium 沙箱中執行（程式碼執行文件）。

遙測：預設開啟

Khoj 預設會傳送匿名化的使用中繼資料：你使用的用戶端、搜尋和聊天 API 的使用情況、已設定的內容類型，以及主機和來源網址等請求中繼資料，但不包括你的內容。遙測文件指出資料會送到 PostHog。如果你完全不想傳送，請在首次啟動前於環境中設定 KHOJ_TELEMETRY_DISABLE=True。隱私頁面表示開發者不會出售資料，也不會用它來訓練模型。

授權

Khoj 採用 AGPL-3.0，不同於我們清單上大多數採用 MIT 和 Apache 授權的工具。個人使用的話沒有任何影響。如果你修改了 Khoj 並透過網路提供給其他人使用，就必須公開你的修改。

適合誰使用

對想在自己的筆記上使用私人 AI 的 Obsidian 和 Emacs 使用者，以及想要一個以本機模型執行的自架研究助理、而且能在沒有上游支援的情況下自行維護的人來說，Khoj 仍然合理。如果你想要一個在聊天應用程式中運作的代理，或想要一個有活躍發布週期的專案，它就是錯誤的選擇。

值得一看的替代方案

• nanobot 把記憶保存在純 Markdown 檔案中，能執行排程自動化，而且仍在積極開發，但它是通用代理，而不是筆記搜尋工具。
• QwenPaw 能以本機模型完全離線執行，有 Markdown 記憶和聊天應用程式頻道。
• Agent Zero 在自己的 Docker 工作區中處理研究和文件工作，並有本機搜尋和語音功能。

更多可在你自己的硬體上執行的選擇，請參考最佳本機 AI 代理。