> 385ms durchschnittliche Werkzeugauswahl. > 67 Werkzeuge über 13 MCP-Server. > 14,5 GB Speicherbedarf. > Keine Netzwerkaufrufe. LocalCowork ist ein AI-Agent, der auf einem MacBook läuft. Open Source. 🧵

Einen lokalen AI-Agenten zu erstellen, klingt großartig, bis man versucht, ihn den ganzen Tag zu benutzen. Der schwierige Teil besteht nicht darin, ein Modell dazu zu bringen, einen zu verstehen. Es besteht darin, es dazu zu bringen, das richtige Werkzeug auszuwählen und dies schnell genug zu tun, damit die Erfahrung interaktiv erscheint. Also haben wir LFM2-24B-A2B auf Laptops getestet und einen Open-Source-Desktop-Agenten namens LocalCowork entwickelt.

Alles läuft lokal: > das Modell > die Werkzeuge > die Daten Keine Cloud. Keine API-Schlüssel. Nichts verlässt die Maschine.

Wir haben das Modell in einer realistischen Umgebung bewertet: > 67 Werkzeuge > 13 MCP-Servern Aufgaben wie Sicherheitsüberprüfungen, Dokumentenverarbeitung, Dateisystemoperationen und Systemdienstprogramme. Alles läuft auf einem einzigen Apple M4 Max Laptop mit 36 GB Speicher. In dieser Konfiguration hatte LFM2-24B-A2B im Durchschnitt ~385 ms pro Werkzeugauswahl-Antwort und benötigte dabei ~14,5 GB Speicher. Das bedeutet: > keine ausgehenden API-Aufrufe > keine Subprozessoren von Anbietern > keine Daten, die das Gerät verlassen