tura

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Tura 是一款运行在终端里的编码智能体，它抓住了一个常被忽略的痛点：智能体消耗的 token 中，很大一部分其实花在了反复携带的上下文上，而不是真正用于完成任务。传统 ReAct 模式里，模型每拿到一次工具结果就要重新进入一轮，系统提示和不断膨胀的上下文被一遍遍重读。Tura 换了个思路，把整个任务编译成一张由运行时管理的命令图，让多个步骤在一次回合内连续执行，省掉了大量重复的模型往返。项目公开了在 DeepSWE v1.1 上的基准数据：相比 Codex CLI，token 总量减少 77.5%，验证器成功率基本持平（65.0% 对 63.3%）；如果开启平衡模式，把省下的预算投入到更多推理和验证中，成功率能提升到 80.0%，比 Codex CLI 高出 16.7 个百分点，同时仍少用 31.1% 的 token。对于智能体账单不断上涨的开发者或小团队，或者那些已经厌倦了智能体在没搞清目标前就急着改代码的人来说，Tura 值得拿自己的长周期任务去实测一下。