TideSurf: herramienta de compresión DOM reduce el uso de tokens de agentes web 30 veces, acelera TTFT 12 veces

✍️ OpenClawRadar📅 Publicado: 20 de abril de 2026🔗 Source
TideSurf: herramienta de compresión DOM reduce el uso de tokens de agentes web 30 veces, acelera TTFT 12 veces
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Qué hace TideSurf

TideSurf es una herramienta que aborda un problema común con los agentes de uso del navegador: a menudo dependen de la multimodalidad nativa de los modelos sobre fuentes de página concretas, e incluso cuando usan fuentes de página, consumen una cantidad excesiva de tokens de contexto. La solución convierte el DOM renderizado a un formato comprimido similar a markdown antes de enviarlo a los agentes LLM.

Mejoras de rendimiento

Según experimentos con páginas de GitHub, TideSurf reduce el consumo de tokens en 32 veces en comparación con el DOM crudo. El proceso de análisis toma aproximadamente 30ms. En pruebas específicas con Qwen 3.5 9B (razonamiento desactivado, caché KV Q8 cuantizada, otras configuraciones por defecto) en un MacBook Pro 14" de finales de 2021 (M1 Pro, GPU 14C, 16GB de memoria unificada LPDDR5, MacOS Tahoe 26.2) usando LM Studio 0.4.7-b2 con tiempo de ejecución MLX:

  • Tokens por segundo: 24.788 (DOM crudo) vs 26.123 (TideSurf)
  • Tiempo hasta el primer token: 106.641s vs 8.442s (reducción de 12.6x)
  • Tiempo de generación: 9.117s vs 6.163s
  • Tokens de entrada: 17,371 vs 3,312 (incluyendo definiciones de herramientas)
  • Tokens de inferencia: 226 vs 161
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Capacidades de herramientas

TideSurf incluye 18 herramientas para que los LLM trabajen de forma interactiva con páginas web. Estas herramientas funcionan con cualquier modelo que tenga capacidades de llamada a herramientas. El sistema admite tanto interfaces CLI como MCP (Protocolo de Contexto del Modelo).

Estado actual y disponibilidad

Este es un proyecto temprano en la versión 0.3, y el desarrollador está buscando comentarios. TideSurf está disponible como un paquete npm (@tidesurf/core), con documentación en tidesurf.org/docs y código fuente en GitHub.

📖 Read the full source: r/LocalLLaMA

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