> 385 ms de sélection d'outils en moyenne. > 67 outils sur 13 serveurs MCP. > Empreinte mémoire de 14,5 Go. > Aucun appel réseau. LocalCowork est un agent AI qui fonctionne sur un MacBook. Open source. 🧵

Construire un agent IA local semble génial jusqu'à ce que vous essayiez d'en utiliser un toute la journée. La partie difficile n'est pas de faire comprendre un modèle. C'est de lui faire choisir le bon outil et de le faire assez rapidement pour que l'expérience soit interactive. Nous avons donc mis LFM2-24B-A2B à l'épreuve sur des ordinateurs portables, en construisant un agent de bureau open-source appelé LocalCowork.

Tout fonctionne localement : > le modèle > les outils > les données Pas de cloud. Pas de clés API. Rien ne quitte la machine.

Nous avons évalué le modèle dans un cadre réaliste : > 67 outils > 13 serveurs MCP Des tâches comme des analyses de sécurité, le traitement de documents, des opérations sur le système de fichiers et des utilitaires système. Tout cela fonctionnant sur un seul ordinateur portable Apple M4 Max avec 36 Go de mémoire. Dans cette configuration, LFM2-24B-A2B a en moyenne ~385 ms par réponse de sélection d'outil tout en utilisant ~14,5 Go de mémoire. Cela signifie : > pas d'appels API sortants > pas de sous-traitants de fournisseurs > pas de données quittant l'appareil