Tura 今日发布

Tura 是一个开源的 Agent 运行时框架，核心设计理念是让 AI 编程 agent 用更少的 Token 产出更好的结果。在 DeepSWE 基准测试中，Tura 相比 Codex CLI 减少了 77.5% 的 Token 消耗，同时任务成功率从 63.3% 提升至 80.0%，提升了 16.7 个百分点。在重写任务基准中，Tura 更是实现了最高 83.1% 的调用轮次削减。

Tura 的关键创新在于「宏指令」机制：传统 agent 需要多个独立的工具调用循环（检查环境、等待、补丁、等待、构建、等待、测试、等待），而 Tura 将这些步骤封装为单一的结构化宏工作流，agent 可以在一次 LLM 调用中完成多个关联操作，节省的不只是计算量，更是每次调用之间的对话开销。

Tura 提供 GUI 和 TUI 两种界面，支持多会话并发工作和 HTML 富文本渲染。基准测试对比了 Tura Balanced 和 Tura Direct 两种配置模式：Balanced 模式将节省的 Token 预算重新投入推理、调查和验证环节，追求最高任务成功率；Direct 模式则将节省的 Token 直接转化为成本优势。用户可根据场景灵活选择。

Tura 完全开源，支持 OpenAI 兼容接口、Anthropic Claude、Google Gemini 以及本地模型，提供完整的基准测试数据和运行日志，适合需要在复杂长周期任务中评估和优化 AI agent 表现的技术团队。