Guida completa a Cherry Studio: il workbench AI definitivo, dalla configurazione al deployment locale

Ecco la traduzione in italiano del testo fornito, seguendo scrupolosamente tutte le linee guida specificate.

GPT non è onnipotente. Quando fallisce in un compito, continui a provare in Codex o passi a un altro modello? Quando un modello non basta, devi considerare di cambiare modello, integrare dati o lasciargli usare strumenti.

Prima che uscisse Codex, io usavo Cherry Studio, e molti dei miei amici che sono esperti di AI lo usano. Oggi parliamo di cosa può fare e di come far funzionare bene questo banco da lavoro per te.

1. Cosa può fare Cherry Studio

Cherry Studio è un software AI desktop open-source. GPT, Claude, DeepSeek, Kimi e i modelli in esecuzione sul tuo computer possono essere tutti collegati tramite interfacce corrispondenti e utilizzati all'interno dello stesso software.

La parte più interessante per me è che, mentre i modelli possono essere scambiati, i materiali usati frequentemente, i requisiti di scrittura e gli strumenti rimangono all'interno di questo banco da lavoro.

Ad esempio, quando scrivi un articolo e l'introduzione non è soddisfacente, puoi dare lo stesso materiale a diversi modelli contemporaneamente, far scrivere una versione a ciascuno e confrontarle fianco a fianco. Una volta scelta una buona direzione, continua a modificare lì, senza dover incollare ripetutamente tra diversi siti di chat.

Se vuoi mantenere due versioni, apri un "Branch" e modificale separatamente. Se dopo alcuni giri scopri che l'originale era migliore, puoi tornare al fork precedente. I requisiti per tono e formato possono essere salvati come "Assistenti", così non devi spiegarli ogni volta.

I tuoi articoli, manuali di prodotto e documenti di progetto possono essere inseriti in una Knowledge Base. Quando necessario, lascia che l'AI cerchi il testo originale e risponda in base ai dati; se cambi modello, questi dati sono ancora disponibili.

Per generare documenti Word da modelli, organizzare cartelle o creare una pagina web funzionale, puoi affidarlo a un Agente. Una volta configurati il modello e gli strumenti, può leggere i materiali e operare sui file. Dopo che ha finito, aprilo per controllare e, se qualcosa non va, chiedigli di cambiarlo.

Il software ha anche voci per traduzione, disegno, ecc. Se vuoi provare modelli open-source o modelli locali con meno restrizioni, puoi collegarli tramite Ollama o LM Studio, che spiegherò separatamente più avanti.

Queste funzioni comuni hanno voci già pronte; basta configurare il modello e i servizi richiesti per usarle, senza dover scrivere codice da zero.

2. Installare Cherry Studio

Apri la Pagina di Download Ufficiale di Cherry Studio.

Per Mac, scegli ARM64 per Apple Silicon o x64 per chip Intel. Dopo aver aperto l'installer, trascinalo in "Applicazioni". Per Windows, di solito scegli l'installer x64; per dispositivi ARM, scegli ARM64.

Alla prima apertura, puoi cliccare su "Configura più tardi" per entrare prima nel software.

"Chat" a sinistra è per scrivere e fare domande; "Lavoro" è dove gli Agenti eseguono compiti; "Knowledge Base" memorizza i materiali per la consultazione ripetuta. La configurazione del modello è accessibile tramite "Impostazioni" in basso a sinistra.

Le schede in alto sono simili a un browser. Puoi tenere aperta la pagina della chat mentre configuri i modelli, poi tornare indietro per testare senza uscire ripetutamente.

3. Collegare i Modelli

Dopo l'installazione, devi collegare un modello. Il software stesso è gratuito, ma le chiamate al modello possono costare denaro, fatturate dal fornitore del modello.

Se ti piace usare Kimi, collega l'API Moonshot; per DeepSeek, collega l'API DeepSeek. Puoi anche scegliere piattaforme che forniscono più modelli, come SiliconFlow, per usare modelli diversi con un unico account. Inizia con uno e aggiungine un secondo quando vuoi confrontare.

L'API qui può essere intesa come "l'interfaccia per Cherry Studio per usare quel modello". Non devi scrivere codice; basta ottenere una stringa chiamata API Key e inserirla nel software.

Le API Key vengono create sulla "Piattaforma Aperta" del fornitore. Anche se hai un abbonamento alla chat, di solito devi verificare separatamente se l'API ha credito, poiché queste sono spesso fatturate in modo diverso.

Prendendo Kimi come esempio, registrati o accedi alla Piattaforma Aperta Moonshot, trova la gestione delle API Key e creane una. Controlla se l'account ha credito disponibile; in caso contrario, segui i requisiti della piattaforma per attivarlo. Inizia con un budget ridotto.

Torna a Cherry Studio, apri "Impostazioni → Servizi Modello", trova "Moonshot", incolla la chiave, abilita il servizio e clicca su "Ottieni Elenco Modelli".

Potrebbero esserci diversi nomi nell'elenco; aggiungi quello che intendi usare. Torna alla pagina della chat, clicca sul nome del modello in alto per passare a quello. Invia un breve messaggio; se risponde normalmente, la connessione è riuscita.

Quello che colleghi è l'API del modello; le funzionalità web di Kimi e i vantaggi dell'abbonamento non verranno trasferiti. Qui usi l'interfaccia e gli strumenti di Cherry Studio.

Se un amico o un'azienda ti fornisce una serie di interfacce ma il fornitore non è nell'elenco, clicca su "Aggiungi Fornitore" in basso. Di solito, hai bisogno di queste informazioni:

Il nome del fornitore può essere qualsiasi cosa tu riconosca, ad esempio "Interfaccia di Test Aziendale". L'ID del Modello non può essere arbitrario; è il nome che il server usa per identificare il modello. Se il recupero dell'elenco fallisce, aggiungilo manualmente se l'ID viene fornito.

Se non si connette, controlla l'errore. Se la chiave non è valida, verifica che sia stata copiata completamente e inserita nel posto giusto; se il credito è insufficiente, controlla il saldo del fornitore; se il modello non esiste, controlla l'ID del Modello. L'indirizzo e il tipo di interfaccia devono anche corrispondere alla documentazione del fornitore.

Una volta che il modello può chattare, prova immagini, file e chiamate agli strumenti. Una risposta testuale non significa che supporti tutte le funzioni, specialmente per l'Agente più avanti.

Per quanto riguarda la scelta tra servizi ufficiali e di terze parti, suggerisco di iniziare con le interfacce ufficiali per semplificare la risoluzione dei problemi. Le terze parti vanno bene, ma sappi a chi vengono inviati i dati, come vengono tariffati e chi fornisce il modello. Un nome che corrisponde a un modello non prova che sia lo stesso servizio dietro.

Non incollare le API Key nei log della chat o negli screenshot pubblici; altri potrebbero usare il tuo credito.

4. Testare i Modelli

Una volta collegati, testali con materiali che usi spesso, come una bozza, appunti di riunione o descrizioni di prodotto. La familiarità rende più facile vedere se la risposta ha perso qualcosa.

Ad esempio, per riassumere un materiale lungo in un breve messaggio per un collega, dai a due modelli lo stesso requisito:

1Riassumi il seguente materiale in un messaggio per un collega, sotto le 200 parole.
2
3Mantieni le conclusioni confermate, i responsabili, le scadenze e le questioni irrisolte.
4Non aggiungere ciò che non è nell'originale; non scrivere elementi provvisori come confermati.
5Niente introduzione, dai direttamente il testo.
6
7Materiale:
8Incolla qui il testo originale.

Quando confronti, concentrati su: la scadenza è stata rispettata? "Venerdì provvisorio" è stato cambiato in "completato venerdì"? Questi possono essere verificati rispetto all'originale senza giudicare l'"intelligenza" dal tono.

Apri il selettore del modello in cima alla chat, abilita la selezione multi-modello, seleziona due o tre modelli configurati e invia la stessa domanda.

Se un modello è migliore per le bozze e un altro per verificare le omissioni, puoi usarli separatamente in seguito invece di far fare tutto a uno.

Per controllare la velocità, vai su "Impostazioni → Aspetto" e abilita "Mostra Conteggio Token Stimato". Dopo una risposta, controlla le statistiche per confrontare il tempo al primo token, i token al secondo e l'utilizzo approssimativo.

I token sono l'unità per l'elaborazione del modello; non trattarli come conteggi esatti di parole. Queste statistiche aiutano a monitorare i costi, ma la fattura finale dipende dal fornitore.

I modelli di scrittura meritano ulteriori test. Chiedigli di "mantenere il secondo paragrafo, cambiare solo l'introduzione, non toccare i numeri" per vedere se modifica accidentalmente altre parti. Dover ricontrollare tutto il testo ogni volta che cambi una frase è estenuante.

Salva le domande di test comuni e i materiali come note. Quando colleghi un nuovo modello, eseguili di nuovo. Inizia sempre un nuovo argomento per i confronti usando materiali identici per evitare l'influenza della chat precedente.

Non devi chiedere a ogni modello ogni volta. La selezione multipla invia richieste separate, ognuna delle quali può costare denaro e inviare dati a quei servizi. Usala per scegliere schemi o titoli; una volta impostata una direzione, continua con un modello.

5. Gestire il Lavoro con i Branch

Se arrivi alla quinta versione ma all'improvviso pensi che la seconda fosse migliore, o vuoi provare due modi di scrivere la stessa bozza, puoi creare un branch dal messaggio corrispondente.

Trova il messaggio che vuoi mantenere, apri il menu del messaggio e seleziona "Branch". Il nuovo percorso porta il contesto prima del fork, e le discussioni successive vengono registrate separatamente senza sovrascrivere il percorso originale. Torna indietro usando il gestore dei branch.

Ad esempio, se un articolo ha una bozza ma l'introduzione non è impostata, biforca due branch: uno che inizia con la conclusione, un altro con uno scenario specifico. Modifica entrambi per alcuni giri, vedi quale è migliore e continua da lì. Non devi eliminarne uno per provare l'altro.

Per modifiche minori, segui e basta. Se vuoi mantenere entrambe le versioni, usa un branch.

Se fai spesso lo stesso tipo di lavoro testuale, crea prima un Assistente. Vai su "Chat → Aggiungi Assistente", dagli un nome riconoscibile come "Editor di Articoli" e salva i requisiti a lungo termine:

1Mi aiuti a modificare articoli in italiano per lettori generici.
2
3Dai priorità al mantenimento di fatti ed esempi specifici dalla bozza.
4Elimina le parole superflue senza nuove informazioni; non aggiungere il background dell'autore.
5Quando specifico un paragrafo da modificare, modifica solo quello.
6Segnala giudizi senza prove; non inventare fonti.

Gli Assistenti memorizzano le abitudini a lungo termine. I temi specifici degli articoli, i materiali e i requisiti di lunghezza dovrebbero rimanere nell'argomento corrente per evitare di essere trasportati al successivo.

Quando revisioni, apri un altro branch e lascia che il modello trovi solo i problemi:

1Controlla questa bozza, non riscriverla.
2
3Rispetto ai materiali che ho fornito, trova:
41. Fatti o numeri non supportati dall'originale.
52. Punti in cui "possibile" o "provvisorio" sono diventati confermati.
63. Spiegazioni ripetitive che possono essere eliminate.
7
8Cita l'originale per ciascuno e spiega il problema. Se non viene trovata alcuna base, scrivi "fonte necessaria".

Cambiare modello per la revisione a volte può trovare problemi che il precedente ha perso. Tuttavia, i contenuti approvati da entrambi possono ancora essere sbagliati; verifica sempre i fatti importanti rispetto ai dati originali.

Quando modifichi solo articoli, non devi dare al modello un terminale, un browser o strumenti per file. Disattivare gli strumenti irrilevanti riduce le istruzioni non necessarie.

Quando passi a un Agente per i file, ricordati di dargli la bozza finale e i requisiti. La conversazione precedente non verrà trasferita automaticamente completamente; digli esplicitamente quale versione usare.

6. Affidare Compiti agli Agenti

Una volta che la bozza è impostata e deve essere formattata in Word o esportata in PDF, vai su "Lavoro" a sinistra. Prepara il manoscritto e il modello.

Clicca su "Aggiungi Agente", nominalo in base allo scopo, ad esempio "Organizzatore Dati". Seleziona la modalità di esecuzione, poi il modello supportato e inserisci i requisiti. Dopo la creazione, puoi regolare strumenti, permessi, competenze e knowledge base nella pagina di modifica.

La modalità di esecuzione influisce su quali modelli e permessi sono disponibili; scegli in base all'elenco della modalità corrente. I modelli per la chat normale non sono necessariamente adatti per gli Agenti. Una volta selezionata una modalità, non può essere cambiata direttamente; dovrai creare un nuovo Agente.

Alcune modalità presentano modelli Principali, di Pianificazione e Piccoli per il lavoro primario, la pianificazione e l'elaborazione leggera. Inizia usando lo stesso modello per tutti per familiarizzare prima.

Poi crea un nuovo compito e seleziona una directory di lavoro. Usa una cartella dedicata per la pratica con copie dei materiali. Se c'è un permesso "Conferma ogni volta", usalo per vedere cosa l'Agente intende leggere, eseguire e scrivere.

Anche con una directory di lavoro selezionata, controlla i permessi degli strumenti. Alcuni strumenti potrebbero comunque accedere a file al di fuori della directory; non abilitare "Accesso Completo" la prima volta.

Puoi iniziare con appunti di riunione non sensibili per organizzare l'avanzamento del progetto:

1Leggi gli appunti delle riunioni nella directory corrente e organizza un rapporto sull'avanzamento del progetto.
2
3Non modificare, spostare o eliminare i file originali.
4Organizza in: Completato, In Corso, Da Confermare.
5I responsabili e le scadenze devono provenire dall'originale; segna "TBC" se non specificato.
6Nota il nome del file sorgente dopo ogni elemento.
7
8Elenca prima i file che hai trovato e la struttura per la mia conferma.
9Dopo la conferma, genera un nuovo file: Avanzamento_Progetto.md.

Controlla se i file che ha trovato sono corretti, poi conferma la struttura. Dopo che il file è stato generato, aprilo per verificare, specialmente nomi, date e assicurati che gli elementi "TBC" non siano stati scritti come confermati.

Quando provi Word o PDF, potresti dover installare gli strumenti documentali corrispondenti o le dipendenze. Apri il file nell'area di output o nella directory di lavoro per controllare il contenuto e il layout.

Se ha bisogno di cercare dati sul web, vai su "Impostazioni → Ricerca Web" e configura un servizio come Exa. Ottieni una chiave API di ricerca, testala e controlla se lo strumento di ricerca dell'Agente è abilitato.

La ricerca richiede una configurazione separata e ha le sue quote e tariffe. Senza di essa, il modello potrebbe rispondere solo in base alla conoscenza esistente senza controllare il web.

Se la ricerca trova una pagina ma il compito richiede di cliccare pulsanti, scorrere o scaricare file, potresti aver bisogno di capacità di operazione del browser. Fai riferimento alla competenza Playwright CLI nella gestione delle competenze, installala e assegnala all'Agente.

Le competenze sono insiemi di istruzioni, ad esempio come operare un browser o generare documenti. Alcune richiedono strumenti complementari; configurali ed esegui un piccolo compito per testare.

MCP viene utilizzato per collegare strumenti e servizi esterni, ad esempio per consentire a un Agente di accedere a un sistema aziendale. Aggiungi il servizio in "Impostazioni → MCP", configuralo secondo le istruzioni e legalo nelle impostazioni MCP dell'Agente dopo una connessione riuscita.

Per gli appunti delle riunioni locali, gli strumenti per file sono sufficienti. Installa le competenze del browser e MCP solo quando necessario per evitare di risolvere problemi di configurazioni inutilizzate.

Nelle demo tecniche, gli Agenti hanno eseguito tre tipi di compiti: trovare e scaricare libri di testo elettronici, generare materiali didattici Word e PDF da campioni e trasformare problemi di fisica in pagine web interattive con parametri regolabili.

Quando assegni compiti simili, sii chiaro sui nomi dei libri di testo, i file campione e i parametri. Più i requisiti sono specifici, più è facile verificarli.

I compiti che funzionano bene in Codex possono rimanere lì. Cherry Studio offre un'altra scelta: provare modelli diversi per lo stesso lavoro o configurare strumenti diversi per scopi diversi.

Riutilizza lo stesso Agente per i rapporti settimanali sull'avanzamento; per un nuovo progetto, crea un nuovo compito e seleziona la cartella corrispondente. Creane uno separato per la produzione di pagine web per mantenere strumenti e requisiti distinti.

7. Costruire una Knowledge Base

Seleziona un lotto di materiali che utilizzerai ripetutamente, come manuali di prodotto o articoli storici. Per i file letti una sola volta per una domanda corrente, caricali direttamente nella chat invece di creare una base.

Dopo aver creato una base, il software suddivide i dati in segmenti. Quando fai una domanda, trova prima il testo originale pertinente, poi lo dà al modello di chat per organizzare una risposta; i dati vengono salvati e recuperati separatamente, non addestrati nel modello.

Apri "Knowledge Base" a sinistra, clicca su aggiungi e nominala in base allo scopo, ad esempio "Manuale Post-Vendita Prodotto". Per la prima volta, imposta "Modello di Embedding" su "Non utilizzare" per consentire comunque la ricerca per parole chiave.

Aggiungi uno o due file familiari, attendi l'elaborazione e controlla se il testo analizzato è normale. Controlla specialmente i PDF scansionati; se il testo non viene riconosciuto, non sarà ricercabile.

Vai su "Test di Recupero" in questa knowledge base e fai una domanda con una risposta chiara. Il recupero mostra quali segmenti ha trovato. Se il manuale ha condizioni di reso, chiedi "Posso restituirlo dopo averlo aperto?" e controlla se il risultato è esattamente quella condizione.

Questo mostra i segmenti originali recuperati, così puoi controllare l'accuratezza direttamente senza indovinare attraverso la risposta del modello.

Una volta confermato, torna alla chat, clicca sul pulsante aggiungi nell'area di input, seleziona "Knowledge Base" e spunta la base. Una volta che il nome appare nell'area di input, fai la tua domanda:

1Sulla base dei dati di prodotto selezionati, organizza le domande post-vendita più frequenti.
2
3Allega la fonte corrispondente per ogni risposta.
4Per i contenuti non presenti nei dati, scrivi "non trovato nei dati", non aggiungere promesse.
5Se file diversi sono in conflitto, elenca i conflitti; non decidere per me.

Se la voce della knowledge base è disattivata, controlla se il modello corrente supporta le chiamate agli strumenti e rimuovi eventuali file allegati al messaggio. La knowledge base deve anche avere almeno un file elaborato.

Se non riesce a trovare il contenuto quando cambi la formulazione, aggiungi un modello di embedding. Ad esempio, il testo dice "tariffe per le spese di alloggio" ma tu chiedi "quanto posso richiedere per un hotel?" La formulazione è diversa. Il modello di embedding trova il contenuto per significato, non il modello di chat che scrive la risposta finale.

La configurazione è la stessa del collegamento dei modelli. Usando SiliconFlow come esempio, configura la Key in "Servizi Modello", recupera l'elenco, trova e aggiungi modelli come bge-m3 nella categoria embedding.

Torna alle impostazioni della Knowledge Base, selezionalo sotto "Modello di Embedding" e attendi che il software indicizzi i dati. Se hai usato un modello di embedding diverso in precedenza, dovrai ricostruire come richiesto. Testa di nuovo con la stessa domanda.

La ricerca per parole chiave rimane anche con un modello di embedding. Se il contenuto corretto viene trovato ma classificato in basso, considera un modello Rerank.

Un modello Rerank riordina i segmenti recuperati per mettere quelli più pertinenti in primo piano. Aggiungi un modello rerank come bge-reranker-v2-m3 nei servizi modello, poi selezionalo nelle impostazioni della Knowledge Base. I modelli disponibili e i costi dipendono dal fornitore.

Embedding e Rerank non sono sempre necessari. Per controllare modelli di prodotto o numeri di clausola, la ricerca per parole chiave potrebbe essere sufficiente.

Per la risoluzione dei problemi: se non viene trovato testo, controlla se il file è stato elaborato o se manca il testo; se il testo viene trovato ma manca il contesto, controlla se i segmenti sono stati tagliati; se i segmenti sono completi ma la risposta è sbagliata, controlla il prompt o cambia i modelli di chat.

Quando sostituisci vecchi manuali con nuovi, rimuovi le voci obsolete in modo che versioni contraddittorie non rimangano nella base. Puoi anche fare una domanda non presente nei dati per vedere se ammette di non trovarla.

Per consentire a un Agente di cercare questi materiali, collega la base corrispondente nelle impostazioni della knowledge base dell'Agente. Per un piano di prodotto, dagli il manuale del prodotto, non tutti i file aziendali.

L'uso di modelli di embedding, rerank o chat cloud significa che i contenuti possono essere inviati ai fornitori. Conferma se questo è consentito prima di importare i dati aziendali.

8. Collegare Modelli Locali

Per provare modelli open-source o con meno restrizioni, eseguili sul tuo computer e collegali a Cherry Studio. Userai la stessa interfaccia, ma le risposte non proverranno da un'API cloud.

Le scelte comuni sono Ollama e LM Studio; uno è sufficiente. Scaricano ed eseguono modelli; Cherry Studio gestisce la connessione, la chat e l'organizzazione dei dati. Hugging Face è dove trovi i modelli.

Prima, Ollama. Scarica e installa dal sito web di Ollama, apri un terminale ed esegui:

1ollama run dolphin-mistral

Questo è un modello 7B per test; scaricherà prima il file. Una volta fatto, fai una domanda nel terminale per confermare che funzioni.

Apri Cherry Studio "Impostazioni → Servizi Modello", trova Ollama. L'indirizzo del servizio è solitamente:

1http://localhost:11434

Abilita il servizio, recupera l'elenco, aggiungi il modello e selezionalo nella chat.

"localhost" si riferisce al tuo computer. Se fallisce, assicurati che Ollama sia in esecuzione, che il modello sia scaricato e che la porta non sia cambiata. Non aprire il servizio a internet pubblico solo per collegare due app locali.

Se preferisci nessun terminale, usa LM Studio. Cerca e scarica modelli sulla sua pagina di ricerca, poi carica il modello e avvia il server locale. In Cherry Studio, trova il fornitore LM Studio, inserisci l'indirizzo visualizzato e recupera l'elenco. Cherry Studio non può usarlo se il modello non è caricato o il server non è avviato.

Per trovare "modelli senza censura", cerca su Hugging Face:

1uncensored GGUF

"Senza censura" è una descrizione per meno restrizioni, non una certificazione. Il modello potrebbe rifiutare meno richieste creative, ma non significa che sia più intelligente o affidabile. Cherry Studio non ha un singolo interruttore "sblocca tutti i modelli"; stai semplicemente scegliendo un modello diverso.

GGUF è un formato comune per modelli locali. Controlla il modello base, le lingue supportate e la licenza prima di scaricare il file adatto al tuo strumento; non hai bisogno dell'intero repository.

Inizia con modelli 7B o 8B, quantizzati Q4. "B" è la scala dei parametri; "Q4" significa che i pesi sono compressi, usando meno memoria con una leggera perdita di effetto. Per usarlo in un Agente, conferma che supporti le chiamate agli strumenti.

I modelli piccoli possono funzionare su computer ordinari. Dolphin Mistral è circa 4 GB; un peso Q4 da 30B potrebbe essere 15-16 GB o più, escluso il sovraccarico di esecuzione e la cache per conversazioni lunghe.

Un computer con 16 GB di RAM può provare modelli quantizzati 7B o 8B; la velocità dipende dal chip, dalla VRAM e dalla lunghezza del contesto. Per eseguire 30B, controlla RAM/VRAM e spazio su disco. Potrebbe funzionare per poche righe ma rallentare significativamente con materiali lunghi.

Quando esegui tutto localmente, l'input non viene inviato ai servizi di chat cloud e non c'è fattura API, ma utilizza la potenza del tuo computer. Se usi ricerca cloud, embedding o rerank, quei dati potrebbero ancora essere inviati all'esterno.

Nota: I componenti locali di embedding e OCR scaricabili nelle impostazioni di Cherry Studio aiutano con il recupero e il riconoscimento del testo. Installarli non significa che hai installato un modello di chat.

La prossima volta che qualcuno ti invia una nuova interfaccia modello, collegalo ed esegui le tue domande di test. Se si adatta, tienilo; in caso contrario, sostituiscilo senza cambiare il tuo banco da lavoro.

Sono Miles, un esperto di algoritmi AI passato dalla grande tecnologia a FDE, con esperienza in R&D, ottimizzazione, distribuzione e formazione aziendale. Seguimi su @miles_mazy per crescere e guadagnare insieme.