一、痛点引入：用混元（hy3）的糟心经历

我平时用 WorkBuddy 干的最多的，是把一段自然语言需求拆成多步任务、让它真的去读文件、改文件、出报告。但有一段时间，只要任务稍微复杂一点，默认的混元模型（社区里常简称 hy3）就频繁"翻车"：

那种感觉就像雇了个同事，交代完活儿人没了——你不知道是它没听懂，还是它听懂了但执行到一半死机。对一个靠它干活的人来说，这种"静默失败"比报错还折磨人。

二、为什么决定部署自定义模型

。WorkBuddy 本身支持接入 OpenAI 兼容协议的自定义模型，也就是说，只要你的模型服务商给得出 API 地址和 Key，就能把它塞进 WorkBuddy 当主力用。

（【这里可补充你选择它的原因，比如长上下文、工具调用稳、价格合适等】）。目标很明确：让多步任务能稳定跑完、稳定出结果，别再静默失败。

我用的是最省事的可视化配置，不需要碰代码。

 从你的模型服务商处获取三样东西：API 地址（Base URL，通常以 

 开头）、以及准确的模型 ID（必须和服务商给的一字不差）。

步骤 2：在 WorkBuddy 里添加自定义模型

，Windows 右键托盘退出，不是只关窗口）。这一步不能省，否则模型列表里看不到它。

 重开后，在对话底部模型选择器里，从「自定义模型」分组选中 Kimi-K2.6，发条测试消息验证一下即可。

切到 Kimi-K2.6 之后，体感是天壤之别：

。之前那种交代完需求就石沉大海的情况基本消失，长一点的任务也能一路执行到出报告。对我这种把它当生产力工具的人来说，稳定比什么都重要。

#WorkBuddy# 在 WorkBuddy 部署自定义模型 Kimi-K2.6 的心得：终于告别"任务失败、零返回"

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"WorkBuddy用户分享自定义模型部署经验：告别混元hy3静默失败问题，改用Kimi-K2.6实现稳定任务执行。详细教程教你如何通过可视化配置接入自定义模型，解决多步任务中断、无返回结果等痛点，显著提升工作效率。关键步骤包括获取API信息、配置模型参数、启用工具调用功能，确保文件操作和报告生成稳定运行。"

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