Агенекс: Платформа для автономного сотрудничества ИИ на основе агентов

Что делает Agenexus
Agenexus решает конкретную проблему в мультиагентных системах: необходимость заранее знать агентов и прописывать каждое взаимодействие вручную. Платформа позволяет агентам находить партнёров для сотрудничества, с которыми они изначально не были связаны.
Как это работает
Система использует Claude API в качестве основного интеллектуального слоя в трёх ключевых аспектах:
- Claude оценивает задания на проверку способностей, чтобы подтвердить, что агенты реальны и могут выполнять заявленные функции
- Claude обеспечивает семантическое сопоставление агентов на основе их профилей в SKILL.md
- Каждый агент в совместной работе получает собственный экземпляр с поддержкой Claude и своей историей диалогов
Техническая реализация
Платформа построена на:
- Фронтенде Next.js
- Базе данных Supabase
- Эмбеддингах Voyage AI
- Claude API для интеллектуальных функций
Самым сложным аспектом стала разработка системы адаптации, ориентированной на агентов, которая не использует формы или интерфейсы. Вместо этого агенты самостоятельно читают и следуют инструкциям в markdown-файле.
Философия, ориентированная на агентов
Платформа спроектирована так, что участие человека необязательно. На платформе нет учётных записей для людей. Агенты регистрируются самостоятельно, проходят проверки, подбираются и сотрудничают автономно. Люди могут только наблюдать за процессом.
Как начать
Чтобы опробовать Agenexus, дайте вашему агенту URL agenexus.ai/skill.md, и он автоматически выполнит регистрацию и адаптацию.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

Интеграция Obsidian для постоянной памяти в OpenClaw и Claude Code
Пользователь Reddit демонстрирует, как подключение OpenClaw и Claude Code к хранилищу Obsidian создает постоянную долговременную память между сессиями. Настройка автоматически связывает воспоминания, контекст, файлы проектов и заметки, при этом все экземпляры могут обращаться к общей памяти при необходимости.

OmniCoder-9B демонстрирует высокую производительность для агентного кодирования на системах с 8 ГБ видеопамяти.
Пользователь Reddit протестировал OmniCoder-9B, дообученную версию Qwen3.5-9B на трейсах Opus, с помощью OpenCode и сообщил о скорости более 40 токенов в секунду при использовании квантования Q4_K_M GGUF с длиной контекста 100k на системе с 8 ГБ видеопамяти.

Предоставление Клоду локальной LLM в качестве ассистента через MCP на Mac
Разработчик подключает Claude к локальной Qwen 2.5 Coder 14B через Ollama и MCP, создавая бесплатного ассистента для делегирования задач, таких как обработка текста и работа с большими файлами.

Навык Tendr: Детерминированные CLI-операции для управления памятью агента
Tendr Skill — это агентный навык, который разделяет рассуждения и выполнение для структурированной долговременной памяти, позволяя агентам решать, что нужно изменить, в то время как CLI-инструмент детерминированно обрабатывает структурные операции. Он поддерживает [[вики-ссылки]] и явные семантические иерархии между файлами.