读者如何验证 Reqmango 的 AI 功能是否真正内嵌于本地？
读者可通过检查 Reqmango 的 AI 功能是否依赖外部 API 或云端服务，验证其是否真正实现本地化运行。
确认 AI 功能是否依赖外部模型或 API
据 OSCHINA 报道，Reqmango 嵌在工作路径里的 AI 包括 Issue / Intake / Cycle，且自备模型 API Key。读者可查看其文档或源码，确认 AI 功能是否依赖外部模型服务。若 AI 功能仅使用本地模型，且无需连接云端 API，则可能真正实现本地化。若需调用外部 API，可能仍依赖远程服务。
检查 AI 功能运行时的网络连接情况
读者可在无网络环境下运行 Reqmango 的 AI 功能，观察是否仍能正常工作。若 AI 功能在无网络时失效，可能依赖远程模型或 API。若在本地即可完成推理或处理，说明其 AI 功能可能已内嵌于本地，无需外部支持。此方法可作为初步验证手段。
分析 AI 功能的部署方式与模型存储位置
读者可查看 Reqmango 的部署配置或源码，确认 AI 模型是否存储于本地。若模型文件位于本地目录，且无需远程下载或调用，说明其 AI 功能可能已本地化。若模型需从云端加载或依赖远程服务，可能未真正实现本地运行。此分析需结合具体部署配置进行判断。
建议与假设
建议读者在本地环境中部署 Reqmango，并监控其 AI 功能的运行情况，包括网络请求与模型调用。若 AI 功能无需外部依赖，且模型存储于本地，可初步判断其 AI 功能已本地化。但需注意，若 AI 功能仍需调用外部 API，可能仍存在数据外流风险。此为基于现有信息的合理推测，需结合实际测试验证。
资料与延伸阅读
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