> selecție medie de unelte de 385ms. > 67 de unelte distribuite pe 13 servere MCP. > 14,5GB de memorie. > Zero apeluri de rețea. LocalCowork este un agent AI care rulează pe un MacBook. Open source. 🧵

Construirea unui agent AI local sună grozav până încerci să folosești unul toată ziua. Partea grea nu este să faci un model să te înțeleagă. Este vorba despre a-l face să aleagă instrumentul potrivit și să o facă suficient de repede încât experiența să pară interactivă. Așa că am testat LFM2-24B-A2B pe laptopuri, construind un agent desktop open-source numit LocalCowork.

Totul rulează local: > model > unelte > date Fără nor. Fără chei API. Nimic nu iese din mașină.

Am evaluat modelul într-o configurație realistă: Unelte > 67 > 13 servere MCP Sarcini precum scanări de securitate, procesarea documentelor, operațiuni ale sistemului de fișiere și utilități de sistem. Toate rulând pe un singur laptop Apple M4 Max cu 36GB memorie. Pe această configurație, LFM2-24B-A2B avea în medie ~385 ms pe răspuns de selecție a uneltei, încăpunând ~14,5 GB de memorie. Asta înseamnă: > apeluri API outbound > nu există subprocesoare de la furnizori > nu există date care să părăsească dispozitivul