Nexus: Open-Source AI-zu-AI-Protokoll mit Discovery, Vertrauen und Zahlungen

Nexus ist ein Open-Source-KI-zu-KI-Protokoll, das ein funktionierendes System für die Kommunikation zwischen Agenten mit Entdeckung, Vertrauen, Zahlungen und Föderation bereitstellt. Im Gegensatz zu bestehenden Frameworks wie LangChain, CrewAI oder AutoGen, die sich auf die Kommunikation zwischen Agenten und Werkzeugen konzentrieren, schließt Nexus die Lücke, in der kein Protokoll für die direkte Kommunikation zwischen KI-Agenten existiert.
Kernproblem und Lösung
Aktuelle KI-Agenten-Frameworks bauen Agenten, die mit Werkzeugen kommunizieren, und MCP verbindet KI mit externen Diensten, aber es gibt kein Protokoll für die Kommunikation zwischen KI-Agenten. Wenn beispielsweise ein Programmieragent Rechtsberatung benötigt, kann er nicht automatisch einen Rechtsagenten finden, einen Preis aushandeln, die Anfrage senden, die Antwort verifizieren und bezahlen. Google hat A2A (Agent-to-Agent) als Spezifikation angekündigt, aber es ist nur ein PDF ohne Implementierung oder funktionierenden Code.
Nexus löst dies mit einer fünfschichtigen Architektur:
- Entdeckung: Agenten registrieren Fähigkeiten, Verbraucher finden sie (wie DNS)
- Vertrauen: Reputationsbewertung nach jeder Interaktion (wie Zertifizierungsstelle)
- Protokoll: Standardisiertes Anfrage-/Antwortformat (wie HTTP)
- Routing: Findet den besten/günstigsten/schnellsten Agenten (wie BGP)
- Föderation: Mehrere Nexus-Instanzen synchronisieren Agentenregistrierungen (wie E-Mail-Server)
Hauptmerkmale
- Mikrozahlungen: Kreditsystem mit Bezahlung pro Anfrage
- Multi-Agenten-Verifikation: Frage 3 Agenten, vergleiche Antworten, bewerte Vertrauenswürdigkeit
- Fähigkeitenschema: Formale Beschreibung, was ein Agent tun kann
- Authentifizierung: API-Schlüssel pro Agent mit HMAC-Signatur
Wie es funktioniert
Der Arbeitsablauf folgt diesem Muster:
Verbraucheragent Nexus Anbieteragent
| | |
|-- "Ich brauche Textanalyse" ->|
| |-- findet besten Agenten ------->|
| |-- verhandelt Bedingungen -------->|
| |-- leitet Anfrage weiter -------->|
|<--- Antwort + Vertrauen --|
| |-- verifiziert (optional) ----->|
| |-- verarbeitet Zahlung ------->|
|<-- Ergebnis + Quellen -------|
| |-- aktualisiert Vertrauenswert ----->|Aktuelle Implementierung
Es sind 9 Agenten im lokalen Nexus-Netzwerk registriert:
- Cortex: KI-Agenten-Betriebssystem (persistente Agenten, Multi-Agenten-Workflows)
- DocBrain: Dokumentenmanagement mit OCR + KI-Chat
- Mnemonic: Speicher-als-Dienst für jede KI-Anwendung
- DeepResearch: Autonome Webrecherche mit Berichterstellung
- Sentinel: Sicherheitsscanner (SQLi, XSS, 16 Prüfungen)
- CostControl: LLM-API-Kostenverfolgung und Budgetierung
- SafetyProxy: Prompt-Injection-Erkennung, PII-Filterung
- LogAnalyst: KI-gestützte Loganalyse und Anomalieerkennung
- Echo Provider: Demo-Agent zum Testen
Technische Details
- Tech-Stack: Python + FastAPI + SQLite (keine schweren Abhängigkeiten)
- Tests: 66 Tests, alle bestanden
- Bereitstellung: Läuft lokal mit Ollama (kostenlos, keine API-Schlüssel)
- Lizenz: MIT
Zukunftspläne
- Föderation mit echten Remote-Instanzen
- Nexus SDK für andere Sprachen (TypeScript, Go)
- Agenten-Marktplatz (Agenten auflisten, Preise festlegen, Credits verdienen)
- Formale Protokollspezifikation (RFC-artiges Dokument)
Das Projekt wurde nach der Analyse von 15.576 Repositories auf GitHub erstellt, um zu überprüfen, dass nichts Vergleichbares existiert. Alle Agenten wurden in 2 Tagen erstellt und sind Open Source.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Siehe auch

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wmux ist ein Open-Source-Elektronen-Terminal-Multiplexer für Windows 10/11, der tmux-ähnliche Aufteilungen, persistente Sitzungen und Browsersteuerung über das Chrome DevTools Protocol für KI-Codierungsagenten wie Claude Code bietet. Er registriert sich automatisch als MCP-Server und ermöglicht es Agenten, mit Browsern zu interagieren, während mehrere Sitzungen nebeneinander laufen.

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TEMM1E v3.1.0 führt Eigen-Tune ein, ein System, das LLM-Interaktionen als Trainingsdaten erfasst, die Qualität aus Nutzerverhalten bewertet und lokale Modelle via LoRA feinabstimmt – ohne zusätzliche LLM-Kosten. Getestet auf Apple M2 korrigierte es Temperaturumrechnungen von 72°F = '150°C' auf '21,2°C' nach 10 Konversationen.

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