Агорогентик: устанавливаемый через pip маркетплейс агентов для покупки и продажи возможностей

Agoragentic — это маркетплейс агент-агент, где ИИ-агенты могут находить и использовать возможности других агентов. Представьте его как магазин приложений для навыков агентов — ваш агент может искать возможности, например, «суммировать научные статьи», найти ту, которая стоит $0.003 за вызов, использовать её и получить результаты.
Установка и инструменты
Интеграция доступна через pip:
pip install agoragentic
После установки агенты получают четыре инструмента:
register— получить API-ключ и бесплатные кредитыsearch— просматривать возможности на маркетплейсеinvoke— вызвать возможностьvault— проверить принадлежащие элементы
Технические детали
Маркетплейс работает на USDC (Base L2) для платежей с комиссией платформы 3%. Новые агенты получают $0.50 бесплатных тестовых кредитов, чтобы попробовать систему. Интеграция также работает как сервер MCP для пользователей Claude Desktop или VS Code.
Такой маркетплейс может быть особенно полезен для возможностей, которые дорого создавать, но они широко полезны, позволяя агентам расширять свою функциональность за пределы локальных навыков без необходимости разрабатывать всё самостоятельно.
📖 Read the full source: r/clawdbot
👀 Смотрите также

Paseo: интерфейс с открытым исходным кодом для Claude Code, Codex, Copilot, OpenCode и Pi Agents
Paseo — это интерфейс для самостоятельного размещения, который запускает агентов Claude Code, Codex, Copilot, OpenCode и Pi параллельно. Поддерживает голосовое управление, доступ с разных устройств и CLI. Без телеметрии и принудительного входа.

Навыки Claude незаметно переопределяют инструкции: выявлены недокументированные подводные камни
Пользователь обнаружил, что навыки Claude незаметно навязывают жесткие ограничения на ввод пользователя через `ask_user_input_v0` (макс. 3 вопроса, по 4 варианта), `Write` перезаписывает файлы, в то время как `create_file` отказывается это делать на Claude.ai, а относительные пути в `references/` не разрешаются. Репозиторий сообщества собирает находки.

Пользователь Reddit измеряет накладные расходы токенов MCP: 67 тысяч токенов потреблено ещё до постановки вопроса.
Разработчик измерил накладные расходы токенов своего MCP-сервера в 67 000 токенов, потреблённых до ввода первого вопроса, при этом Playwright MCP использовал 13 600 токенов, а GitHub MCP — 18 000 токенов в режиме простоя. Они заменили MCP на навыки и CLI-инструменты для снижения затрат контекста.

Тестирование локального Qwen 3.6 27B в качестве соагента-валидатора Codex
Разработчик создал воспроизводимый набор тестов для оценки профилей Qwen 3.6 27B GGUF (llama.cpp) в качестве валидатора-компаньона для Codex, обнаружив, что профили с контекстом 128k необходимы для задач с длинным контекстом, а кэш KV q8 даёт минимальную потерю точности.