OpenJarvis：斯坦福开源了一个本地优先的个人 AI 框架，把推理、工具、记忆都塞进设备里跑

Meet OpenJarvis：一个本地优先的设备端个人AI智能体框架，支持工具、记忆与学习

斯坦福的研究人员放出了 OpenJarvis，一个开源的本地优先框架，目标是让个人 AI 助手直接在手机或电脑上跑，不用把数据传到云端。他们把个人 AI 拆成了五个基础模块：推理、工具调用、记忆、学习，还有一个叫“自我”的模块来协调这些能力。实测下来，在设备端用小模型跑这套流程，效果只比顶尖云端模型差 3.2 分，但每次调用的边际成本直接砍了约 800...

推荐理由：HKR 三项都站得住：本地优先加 800 倍成本下降是个好钩子，数字具体且能说明问题，话题本身也切中 agent 落地时大家最在意的成本和隐私。信息源深度一般，所以分数放在 78–84 这个区间，不往上拔。