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个人电脑就能运行,更便宜的Agent要来了
4月2日,来自德国的AI团队Libra发布了名为Vibe Agent的智能体产品。该智能体最大的特色是依靠低位(low-bit)人工智能模型提供底层支持,让用户可以用更低的成本,例如在本地的苹果Mac电脑上,就能够通过自然语言实现人机交互。
Libra团队致力于Local AI领域,Local AI指在本地设备上运行人工智能,而不需要依赖远程云服务器。因为无需支付云服务费用,对于一些预算有限的个人或企业来说,使用 Local AI 可以节省大量的成本。
在团队发布的最新演示中,展示了用户通过自然语言交互,并利用本地算力支持 Agent 进行Long-Horizon 推理,最终完成复杂任务的过程。
和Manus一样,通过自然语言直接生成的方式简化了人机交互的流程,让没有编程能力的人群也能使用并满足需求,为Agent的广泛应用提供了便利。
但是行业普遍认为,单次使用 Manus 要消耗约 1000k Token,起步 2 美元,成本高昂。Vibe Agent无需依赖按 Token 计费的 API 服务,长期使用成本或可降低 90% 以上。
技术层面,其采用基于混合精度量化和 Reasoning-Aware 低比特表征校准技术,将前沿大模型 (QwQ 32B、DeepSeek-R1-70B、Deepseek R1 671B 等) 精准压缩至符合 Apple 消费级 Silicon 硬件计算架构的 3/4 比特混合精度表征,并与 Apple MLX 机器学习推理框架无缝融合。
在性能保持方面,将常规 Instruct 类大语言模型性能损失精确控制在 1% 以内,内存需求较 FP16 模式显著下降 75%+。
为突破本地设备资源限制与模型 Context 窗口制约,同时实现有效的 Token 聚合,Libra 团队创新性地构建了事件驱动的 Token Vibe Orchestration (TVO) 策略。
Libra 提出一种创新的 Meta Agent-Orchestration (MAO) 框架,该框架针对 Orchestration 场景定制了专用策略智能体,使系统能够自主推理、预测最佳协作路径。通过对大量外部工具链、前后端即时交互 Context 进行系统化整合。这种设计确保各组件间无缝协作,即使在本地设备资源受限的情况下也能保持高效运行。
Libra 的相关信息发表在GreenBitAI上,该网站致力于推动开源社区的发展,倡导可持续的机器学习理念。
本文系观察者网独家稿件,未经授权,不得转载。
标签 Agent- 责任编辑: 张睿佳 
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