Tura

Tura 是一个开源的 Agent 运行时框架，通过独特的逆向推理策略和宏命令机制，在 20 个 DeepSWE 任务中实现了 80% 的成功率，同时比 Codex CLI 减少 31.1% 的 token 消耗；Direct 模式更是将 token 消耗降低了 77.5%。传统 Agent 需要在每个操作步骤都与模型多次交互——检查环境、等待、执行、再次检查——形成大量对话开销。Tura 则将多个相关操作合并为一个结构化的宏命令，在一个 LLM 回合内完成执行序列，大幅削减了对话轮次和 token 用量。此外，Tura 引导模型从目标状态逆向推演，先估计最终状态，再逐步向前反推，从而避免模型生成统计学上「常见但平庸」的代码和逻辑。这在编程任务中意味着：Agent 能在看到修复 Bug 的目标后，先重建完整的失败执行路径、定位根因，再写出针对性的修复代码，而非依赖概率最高的通用解法。Tura 支持 OpenAI 兼容端点、本地模型（如 Ollama），提供 GUI 和 TUI 两种界面，可通过 Docker 一键部署，也可以接入 Anthropic Claude、Google Gemini 等主要模型提供商的原生 API。