TideSurf : l'outil de compression DOM réduit l'utilisation de tokens des agents web par 30, et accélère le TTFT par 12

✍️ OpenClawRadar📅 Publié: April 20, 2026🔗 Source
TideSurf : l'outil de compression DOM réduit l'utilisation de tokens des agents web par 30, et accélère le TTFT par 12
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Ce que fait TideSurf

TideSurf est un outil qui résout un problème courant avec les agents d'utilisation de navigateur : ils s'appuient souvent sur la multimodalité native des modèles plutôt que sur les sources concrètes des pages, et même lorsqu'ils utilisent les sources de pages, ils consomment un nombre excessif de jetons de contexte. La solution convertit le DOM rendu en un format compressé de type markdown avant de l'envoyer aux agents LLM.

Améliorations des performances

Selon des expériences avec des pages GitHub, TideSurf réduit la consommation de jetons par 32 fois par rapport au DOM brut. Le processus d'analyse prend environ 30 ms. Dans des tests spécifiques avec Qwen 3.5 9B (raisonnement désactivé, quantification Q8 KV Cache, autres configurations par défaut) sur un MacBook Pro 14" fin 2021 (M1 Pro, GPU 14C, 16 Go de mémoire unifiée LPDDR5, MacOS Tahoe 26.2) utilisant LM Studio 0.4.7-b2 avec le runtime MLX :

  • Jetons par seconde : 24,788 (DOM brut) contre 26,123 (TideSurf)
  • Temps jusqu'au premier jeton : 106,641 s contre 8,442 s (réduction de 12,6x)
  • Temps de génération : 9,117 s contre 6,163 s
  • Jetons d'invite : 17 371 contre 3 312 (incluant les définitions d'outils)
  • Jetons d'inférence : 226 contre 161
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Capacités des outils

TideSurf inclut 18 outils permettant aux LLM de travailler de manière interactive avec les pages web. Ces outils fonctionnent avec tout modèle disposant de capacités d'appel d'outils. Le système prend en charge à la fois les interfaces CLI et MCP (Model Context Protocol).

État actuel et disponibilité

Il s'agit d'un projet précoce en version 0.3, et le développeur sollicite des retours. TideSurf est disponible sous forme de package npm (@tidesurf/core), avec une documentation sur tidesurf.org/docs et le code source sur GitHub.

📖 Read the full source: r/LocalLLaMA

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