Warp Terminal становится открытым исходным кодом с агентной средой разработки
Warp, ранее GPU-ускоренный эмулятор терминала, теперь имеет открытый исходный код и переименован в агентную среду разработки. Согласно объявлению, Warp теперь включает встроенного агента кодирования и позволяет разработчикам подключать собственных CLI-агентов, таких как Claude Code, Codex и Gemini CLI.
Ключевые особенности
- Встроенный агент кодирования: Warp поставляется с собственным агентным ИИ для помощи в коде.
- Подключайте своих агентов: Поддерживает внешние CLI-агенты — Claude Code, Codex, Gemini CLI и другие — то есть вы можете использовать Warp как среду для предпочитаемого вами ИИ-агента кодирования.
- Открытый исходный код: Весь проект теперь доступен по открытой лицензии, хостится на GitHub в репозитории
warpdotdev/warp.
Warp изначально завоевал популярность благодаря GPU-ускоренному рендерингу, умному автодополнению и встроенным функциям ИИ. С этим выпуском с открытым исходным кодом фокус смещается на агентный рабочий процесс: терминал становится платформой для разработки на основе ИИ, а не просто интерфейсом командной строки.
Этот шаг соответствует растущему тренду на инструменты разработчика с ИИ. Claude Code, Codex и Gemini CLI — все это агентные инструменты, способные автоматизировать задачи кодирования, а Warp предоставляет единую среду для их запуска вместе с традиционными рабочими процессами в терминале.
Разработчики, уже использующие ИИ-агентов в своем терминале, могут найти агентно-ориентированный дизайн Warp полезным для управления несколькими агентами или переключения между ними без выхода из терминала. Открытый исходный код также означает возможность вклада сообщества и создания пользовательских интеграций.
Для тех, кто заинтересован в тестировании, исходный код доступен на GitHub. Подробные инструкции по установке и документация ожидаются позже.
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
👀 Смотрите также
Метод квантования JANG повышает производительность MLX для больших моделей
Новый метод квантизации под названием JANG позволяет запускать большие модели, такие как MiniMax-M2.5 и Qwen 3.5, на фреймворке Apple MLX с существенно лучшей производительностью, чем стандартная квантизация MLX, достигая скоростей, близких к нативным, при сохранении точности, сопоставимой с квантизациями более высокого битрейта.
Скраплинг интегрирован как основа для скрапинга OpenClaw.
Scrapling, библиотека с открытым исходным кодом, которая изучает структуру страницы и адаптируется к изменениям, была интегрирована в OpenClaw в качестве основного движка для скрапинга. Она работает в 774 раза быстрее, чем BeautifulSoup с Lxml, и поддерживает несколько типов селекторов с асинхронными сессиями.
Ninetails Memory Engine V4.5: Квантование Int8 + Кэш LRU сокращает локальную память MCP до 60 МБ
Движок памяти Ninetails V4.5 использует скалярную квантовую обработку Int8 и стратегию вытеснения LRU для сокращения объёма векторного хранилища с 6 КБ до 1,5 КБ на одно вложение, сохраняя весь движок в пределах 40–60 МБ оперативной памяти. Он сочетает 70% векторного сходства с 30% поиска BM25 в полностью локальной реализации SQLite.
Utilyze: Монитор GPU с открытым исходным кодом, измеряющий реальную вычислительную пропускную способность, а не только активность ядра
Utilyze выбирает образцы аппаратных счетчиков производительности, чтобы сообщать вычислительную и памятьную пропускную способность относительно теоретических пределов, показывая, что панели с 100% загрузкой могут иметь всего 1-10% реальной пропускной способности.