Libra: 本地AI Agent构建平台
自然语言交互，有效降低使用门槛
本地算力优先，Token成本直降90%
前沿技术
1. 低比特量化技术
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%+。
模型在多种复杂推理任务上能力不降反升，相反，经典量化部署方案(AWQ、GGUF等)表现出对推理模型压缩效果的不稳定性，在多项任务中出现性能、思考效率双降等问题)。
2. 自适应上下文管理架构
TVO基于JSX的层级资源调度策略，对前后端和历史交互数据进行高效整合，并使用专用模型对原始contex进行投机总结与优先级预测，使模型能够预判用户交互意图，对最相关上下文片段进行重排，从而在有限计算资源环境下实现卓越的上下文理解能力。
测试数据表明，这种模型驱动的动态编排架构能有效提升本地AI Agent在长文档分析和多轮复杂对话中的记忆能力和指令跟随能力。特别是在Browser-use这类涵盖百万级Token的场景中，TVO架构能优先保留高价值信息，显著提升模型响应质量。
3. 响应式Orchestration框架
MAO框架针对Orchestration场景定制了专用策略智能体，内化了复杂的Orchestration相关知识，使系统够对大量外部工具链、前后端即时交互Context的可用性验证，有效降低了任务失败风险。MAO还针对数据流通层可用性构造了专用预测器，通过实时图联通性验证，实现了自然语言生成Agents的可用性验证，有效降低了任务失败风险
