tura

让编码 agent 少烧 80% token,还干得更好

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 智能体 🍴 复刻 36 🐛 待处理 4 👀 关注 4
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 660
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

tura 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类智能体
开发团队Tura-AI
官网地址https://turaai.net
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议AGPL-3.0
主要语言Rust
技术栈/模型agent,agentic-ai,coding-agent,context-engineering,developer-tools,developer-tools-ai-agent,harness-engineering,llm,mcp,terminal-based,token-optimization,token-usage
GitHub 星标★ 660
上线时间2026-07-06 00:00:00
代码更新2026-10-07
仓库体积146.2 MB
本站数据更新2026-11-02
维护状态较活跃
收录时间2026-09-16
浏览次数1

项目介绍

tura 是一个用 Rust 编写的编码智能体(coding agent)框架,核心卖点是让 agent 在完成任务时消耗的 token 减少约 80%,同时输出质量不降反升。它通过上下文工程(context engineering)与 harness 工程手段,对发送给大模型的上下文做精细裁剪、压缩与结构化组织,避免把无关代码、冗余历史反复塞进 prompt。项目支持 MCP 协议,可接入外部工具与数据源,适合需要长时间、多轮次操作代码库的自动化场景。相比通用 agent 框架,tura 更聚焦于「省 token」这一成本与延迟痛点,对高频调用 LLM 的开发者工具、CI 辅助、批量代码修改等场景有直接价值。语言为 Rust,性能与资源占用上有优势,目前处于早期阶段,星标约 635。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-16 · 当前星标 ★ 660

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度:进阶 约 30 分钟 部署方式:本地安装 4 步

环境要求

  • Node.js 20+
  • 模型服务密钥

安装与启动步骤

  1. 1全局安装

    主打少 token 的 agent 运行时。

    npm install -g tura-ai
  2. 2从源码装

    要改行为时走源码。

    git clone https://github.com/Tura-AI/tura.git
  3. 3跑安装脚本

    脚本会配置运行时与默认模型。

    ./scripts/install.sh
  4. 4对比 token 消耗

    同一任务与常规 agent 对比输入输出 token。

如何确认成功

能完成一轮任务并给出用量统计

注意事项

  • 省 token 的代价可能是更多轮次,看总成本。
  • 复杂任务上优势不一定明显。

核心亮点

  • 以 Rust 实现,运行时开销低、启动快,适合高频调用的 agent 场景
  • 主打上下文压缩与裁剪,直接降低 LLM 调用成本与响应延迟
  • 支持 MCP,可接入外部工具链,扩展性不封闭

不足之处

  • 早期项目,生态与文档完善度有限
  • 省 token 的实际效果依赖具体任务与模型,缺少大规模公开基准验证

适用场景

  • 在 CI 中自动修复 lint/测试失败并提交补丁
  • 对大型代码库做批量重构或迁移,控制单次任务成本
  • 为开发者工具内置可长时间运行的编码助手

替代项目

Aider、OpenHands、Cline

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