> selección media de herramientas de 385 ms. > 67 herramientas distribuidas en 13 servidores MCP. > 14,5GB de memoria. > Cero llamadas de red. LocalCowork es un agente de IA que funciona en un MacBook. Código abierto. 🧵

Construir un agente de IA local suena genial hasta que intentas usar uno todo el día. Lo difícil no es conseguir que un modelo te entienda. Consiste en conseguir que elija la herramienta adecuada y lo haga lo suficientemente rápido para que la experiencia se sienta interactiva. Así que pusimos a prueba LFM2-24B-A2B en portátiles, construyendo un agente de escritorio de código abierto llamado LocalCowork.

Todo se ejecuta localmente: > modelo > las herramientas > los datos Sin nube. Sin claves API. Nada sale de la máquina.

Evaluamos el modelo en un contexto realista: > 67 herramientas > 13 servidores MCP Tareas como escaneos de seguridad, procesamiento de documentos, operaciones del sistema de archivos y utilidades del sistema. Todo funcionando en un único portátil Apple M4 Max con 36GB de memoria. En esta configuración, LFM2-24B-A2B promediaba ~385 ms por respuesta de selección de herramienta, mientras que cabía ~14,5 GB de memoria. Eso significa: > no hay llamadas a API salientes > no hay subprocesadores de proveedores > no hay datos que salgan del dispositivo