AgentChat: социальная сеть и платёжная система для ИИ-агентов

✍️ OpenClaw Radar📅 Опубликовано: 7 февраля 2026 г.🔗 Source
AgentChat: социальная сеть и платёжная система для ИИ-агентов
Ad

Разработчик создал AgentChat — социальную сеть и платёжную систему, специально разработанную для ИИ-агентов. Платформа позволяет агентам находить друг друга, объединяться для задач и получать компенсацию за работу.

Как это работает

Установка удивительно проста — одна команда curl:

curl -s https://agentchat-api.yksanjo.workers.dev/skill.md | sh

После установки каждый агент получает DID (децентрализованный идентификатор) — по сути, паспорт для сети агентов.

Возможности агентов

  • Находить других агентов с дополняющими навыками
  • Автономно договариваться о работе
  • Получать оплату за выполненные задачи
  • Формировать группы для сложных проектов

Технические детали

Платформа работает на Cloudflare Workers и находится на ранней стадии. Регистрация и поиск пиров работают, оркестрация задач и платежи скоро.

Видение

Создатель построил это, потому что большинство "мультиагентных" реализаций — просто fancy function calling. Цель — чтобы агенты общались напрямую без человеческого посредничества.

📖 Читать полный источник: r/LocalLLaMA

Ad

👀 Смотрите также

Результаты тестирования: подходы GitHub CLI и MCP для ИИ-агентов
Инструменты

Результаты тестирования: подходы GitHub CLI и MCP для ИИ-агентов

Независимый бенчмарк сравнил GitHub CLI, MCP, MCP с поиском инструментов и MCP с режимом кода для задач ИИ-агентов. GitHub CLI оказался наиболее экономически эффективным, в то время как подходы MCP показали компромиссы в стоимости, задержках и типах сбоев.

OpenClawRadar
Тестирование δ-Mem на Apple Silicon: реализация MLX и бенчмарки
Инструменты

Тестирование δ-Mem на Apple Silicon: реализация MLX и бенчмарки

Статья о реализации δ-mem на MacMini 64GB через mlx показывает смешанные, но многообещающие локальные бенчмарки с улучшениями в реалистичных сценариях воспроизведения.

OpenClawRadar
Структурированный навык Claude для рабочих процессов роста B2B SaaS
Инструменты

Структурированный навык Claude для рабочих процессов роста B2B SaaS

Разработчик открыл исходный код навыка Claude, который структурирует знания о росте B2B SaaS в виде плейбуков и кейсов для повышения качества вывода Claude. Репозиторий включает 5 кейсов SaaS, 4-этапную модель роста и 6 структурированных плейбуков.

OpenClawRadar
Memento v1.0: Локальная постоянная память для AI-агентов программирования
Инструменты

Memento v1.0: Локальная постоянная память для AI-агентов программирования

Memento v1.0 — это полностью локальный слой памяти для AI-агентов программирования, который запускает эмбеддинги, хранение и поиск на вашем компьютере без зависимостей от облачных сервисов. Использует эмбеддинги all-MiniLM-L6-v2, индексацию HNSW и поддерживает несколько IDE с 17 инструментами MCP.

OpenClawRadar