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個(gè)人電腦就能運(yùn)行,更便宜的Agent要來了
4月2日,來自德國的AI團(tuán)隊(duì)Libra發(fā)布了名為Vibe Agent的智能體產(chǎn)品。該智能體最大的特色是依靠低位(low-bit)人工智能模型提供底層支持,讓用戶可以用更低的成本,例如在本地的蘋果Mac電腦上,就能夠通過自然語言實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互。
Libra團(tuán)隊(duì)致力于Local AI領(lǐng)域,Local AI指在本地設(shè)備上運(yùn)行人工智能,而不需要依賴遠(yuǎn)程云服務(wù)器。因?yàn)闊o需支付云服務(wù)費(fèi)用,對(duì)于一些預(yù)算有限的個(gè)人或企業(yè)來說,使用 Local AI 可以節(jié)省大量的成本。
在團(tuán)隊(duì)發(fā)布的最新演示中,展示了用戶通過自然語言交互,并利用本地算力支持 Agent 進(jìn)行Long-Horizon 推理,最終完成復(fù)雜任務(wù)的過程。
和Manus一樣,通過自然語言直接生成的方式簡(jiǎn)化了人機(jī)交互的流程,讓沒有編程能力的人群也能使用并滿足需求,為Agent的廣泛應(yīng)用提供了便利。
但是行業(yè)普遍認(rèn)為,單次使用 Manus 要消耗約 1000k Token,起步 2 美元,成本高昂。Vibe Agent無需依賴按 Token 計(jì)費(fèi)的 API 服務(wù),長期使用成本或可降低 90% 以上。
技術(shù)層面,其采用基于混合精度量化和 Reasoning-Aware 低比特表征校準(zhǔn)技術(shù),將前沿大模型 (QwQ 32B、DeepSeek-R1-70B、Deepseek R1 671B 等) 精準(zhǔn)壓縮至符合 Apple 消費(fèi)級(jí) Silicon 硬件計(jì)算架構(gòu)的 3/4 比特混合精度表征,并與 Apple MLX 機(jī)器學(xué)習(xí)推理框架無縫融合。
在性能保持方面,將常規(guī) Instruct 類大語言模型性能損失精確控制在 1% 以內(nèi),內(nèi)存需求較 FP16 模式顯著下降 75%+。
為突破本地設(shè)備資源限制與模型 Context 窗口制約,同時(shí)實(shí)現(xiàn)有效的 Token 聚合,Libra 團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新性地構(gòu)建了事件驅(qū)動(dòng)的 Token Vibe Orchestration (TVO) 策略。
Libra 提出一種創(chuàng)新的 Meta Agent-Orchestration (MAO) 框架,該框架針對(duì) Orchestration 場(chǎng)景定制了專用策略智能體,使系統(tǒng)能夠自主推理、預(yù)測(cè)最佳協(xié)作路徑。通過對(duì)大量外部工具鏈、前后端即時(shí)交互 Context 進(jìn)行系統(tǒng)化整合。這種設(shè)計(jì)確保各組件間無縫協(xié)作,即使在本地設(shè)備資源受限的情況下也能保持高效運(yùn)行。
Libra 的相關(guān)信息發(fā)表在GreenBitAI上,該網(wǎng)站致力于推動(dòng)開源社區(qū)的發(fā)展,倡導(dǎo)可持續(xù)的機(jī)器學(xué)習(xí)理念。
本文系觀察者網(wǎng)獨(dú)家稿件,未經(jīng)授權(quán),不得轉(zhuǎn)載。
標(biāo)簽 Agent- 責(zé)任編輯: 張睿佳 
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