Экспериментальный: Open Source модель шлюза с интеллектуальной маршрутизацией
Experiential — это новый шлюз моделей с открытым исходным кодом от experientiallabs, предоставляющий единый OpenAI-совместимый API для хостируемых, BYOK (bring-your-own-key) и локальных моделей. Шлюз, написанный на Rust, добавляет менее 1 мс для BYOK-запросов и менее 2 мс, когда Experiential предоставляет ключ провайдера, и поставляется со всеми основными инференс-провайдерами и более чем 1000 моделей, обновляемых ежедневно через Codex-агента, который открывает PR.
Ключевые особенности
- Единая панель управления для закрытых, открытых, локальных и кастомных моделей — смешивайте и сочетайте по мере необходимости.
- Без наценки: В отличие от других маршрутизаторов, взимающих 10% комиссию за токены, Experiential не берет наценки на своем хостируемом шлюзе, а исходный код полностью открыт для самостоятельного хостинга.
- Оптимизация на основе трафика (по желанию): Использует стандартизированные OpenTelemetry-трейсы для создания маршрутизатора, который выбирает оптимальную модель для каждого запроса на основе стоимости/качества.
- Текстовые мировые модели симулируют раскатки для различных моделей, LLM-судья оценивает их, а классификатор ближайших соседей на эмбеддингах промптов решает, какую модель вызвать.
- Оптимизация кэша и предложения новых моделей появляются из того же конвейера симуляции.
- Контроль бюджета для каждого пользователя, агента и сценария использования.
Начало работы
Установите и запустите локальный шлюз:
pip install experiential
exp
При первом запуске мастер настройки подключит провайдеров и назначит одноразовый ключ. Затем вы можете вызывать любую модель через шлюз:
export EXP_GATEWAY_KEY=...
curl http://127.0.0.1:8000/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EXP_GATEWAY_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"model":"opus-5","messages":[{"role":"user","content":"Help me"}]}'
Оптимизация на основе вашего трафика
Чтобы создать собственный маршрутизатор из существующих OTel-трейсов:
exp build support-agent
Эта команда проведет вас через провайдеров, модели, бюджет и запросит ваш файл трейсов. Вы также можете дообучить открытую модель на собранных трейсах с помощью exp optimize model support-agent. Если вы просто хотите попробовать, загрузите публичный набор данных terminal-tasks:
curl -L -o traces.otel.jsonl https://huggingface.co/datasets/experiential-labs/wmo-terminal-tasks-traces/resolve/540883e451dc13d34fb50fdd36b143cb0f1fb0db/traces.otel.jsonl
Проект активно развивается (450 коммитов, 655 звезд) и включает файл AGENTS.md с соглашениями о репозитории. Телеметрия анонимна и может быть отключена командой exp config telemetry disable.
Experiential позиционируется как прямая альтернатива проприетарным шлюзам, таким как OpenRouter, с обещанием, что простая маршрутизация не оправдывает 10% наценку за токены. Это вариант, который стоит оценить, если вы платите комиссию за токены коммерческому маршрутизатору или используете несколько SDK от разных провайдеров.
📖 Читать полный источник: HN AI Agents
👀 Смотрите также

Fennara: Плагин Godot + MCP для AI-агентов с итеративной обратной связью
Fennara — это плагин и MCP-сервер для Godot, который предоставляет AI-агентам диагностику скриптов, проверку сцен, ошибки времени выполнения, информацию об узлах, скриншоты и результаты семантического поиска после каждого изменения, обеспечивая более плотный цикл обратной связи, чем одноразовые команды.

Извлечение кода для ИИ-агентов: почему векторные эмбеддинги не работают и как побеждают графы LLM на уровне файлов
Потратив год на создание системы индексации кода, команда Bytebell обнаружила, что векторные эмбеддинги на фрагментах кода и Tree-sitter AST имеют критические недостатки, в то время как LLM-сводки по файлам, хранящиеся в графе Neo4j с семантическим полнотекстовым поиском, значительно повышают точность поиска.

Гибридный поиск с использованием RRF улучшает систему памяти ИИ по сравнению с чистым векторным поиском.
Система памяти с открытым исходным кодом на базе PostgreSQL с pgvector обнаружила, что чистый векторный поиск недостаточен для точных совпадений, поэтому добавила полнотекстовый поиск и объединила результаты с использованием Reciprocal Rank Fusion (RRF) с k=60, а также обогащение запросов через токенизатор.

Стартап-бухгалтер: Бесплатный навык Claude для отслеживания малого бизнеса
Startup Bookkeeper — это открытый навык для Claude AI, который помогает основателям стартапов отслеживать расходы, классифицируя транзакции по описаниям на простом английском языке, обрабатывая фотографии чеков с помощью OCR и создавая дашборды или отчёты о прибылях и убытках.