Nexus: протокол взаимодействия ИИ с открытым исходным кодом, обеспечивающий обнаружение, доверие и платежи.

Nexus — это протокол с открытым исходным кодом для взаимодействия ИИ с ИИ, который предоставляет рабочую систему для общения агента с агентом, включая обнаружение, доверие, платежи и федерацию. В отличие от существующих фреймворков, таких как LangChain, CrewAI или AutoGen, которые сосредоточены на общении агента с инструментами, Nexus заполняет пробел, где нет протокола для прямого взаимодействия ИИ-агентов друг с другом.
Основная проблема и решение
Современные фреймворки для ИИ-агентов создают агентов, которые общаются с инструментами, а MCP соединяет ИИ с внешними сервисами, но нет протокола для общения ИИ-агентов между собой. Например, если агенту-программисту нужна юридическая консультация, он не может автоматически найти юридического агента, договориться о цене, отправить запрос, проверить ответ и оплатить. Google анонсировал A2A (Agent-to-Agent) как спецификацию, но это всего лишь PDF-файл без реализации или рабочего кода.
Nexus решает эту проблему с помощью пятиуровневой архитектуры:
- Обнаружение: Агенты регистрируют возможности, потребители находят их (как DNS)
- Доверие: Оценка репутации после каждого взаимодействия (как удостоверяющий центр)
- Протокол: Стандартизированный формат запроса/ответа (как HTTP)
- Маршрутизация: Поиск лучшего/самого дешёвого/самого быстрого агента (как BGP)
- Федерация: Несколько экземпляров Nexus синхронизируют реестры агентов (как почтовые серверы)
Ключевые особенности
- Микроплатежи: Кредитная система с оплатой за запрос
- Проверка несколькими агентами: Запросить 3 агентов, сравнить ответы, оценить уверенность
- Схема возможностей: Формальное описание того, что может делать агент
- Аутентификация: API-ключи для каждого агента с подписью HMAC
Как это работает
Рабочий процесс следует этой схеме:
Агент-потребитель Nexus Агент-поставщик
| | |
|-- "Мне нужен text_analysis" ->|
| |-- находит лучшего агента ------->|
| |-- договаривается об условиях -------->|
| |-- пересылает запрос -------->|
|<--- ответ + уверенность --|
| |-- проверяет (опционально) ----->|
| |-- обрабатывает платеж ------->|
|<-- результат + источники -------|
| |-- обновляет оценку доверия ----->|Текущая реализация
В локальной сети Nexus зарегистрировано 9 агентов:
- Cortex: ОС для ИИ-агентов (постоянные агенты, многозадачные рабочие процессы)
- DocBrain: Управление документами с OCR + чат на ИИ
- Mnemonic: Память как сервис для любого ИИ-приложения
- DeepResearch: Автономное веб-исследование с генерацией отчётов
- Sentinel: Сканер безопасности (SQLi, XSS, 16 проверок)
- CostControl: Отслеживание затрат на API LLM и бюджетирование
- SafetyProxy: Обнаружение инъекций в промпты, фильтрация PII
- LogAnalyst: Анализ логов на ИИ и обнаружение аномалий
- Echo Provider: Демонстрационный агент для тестирования
Технические детали
- Технологический стек: Python + FastAPI + SQLite (без тяжёлых зависимостей)
- Тестирование: 66 тестов, все пройдены
- Развёртывание: Работает локально с Ollama (бесплатно, без API-ключей)
- Лицензия: MIT
Планы на будущее
- Федерация с реальными удалёнными экземплярами
- SDK Nexus для других языков (TypeScript, Go)
- Маркетплейс агентов (разместите своего агента, установите цены, зарабатывайте кредиты)
- Формальная спецификация протокола (документ в стиле RFC)
Проект был создан после анализа 15 576 репозиториев на GitHub, чтобы убедиться, что ничего подобного не существует. Все агенты были созданы за 2 дня и имеют открытый исходный код.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

InsForge: Открытая бэкенд-платформа для ИИ-агентов программирования
InsForge — это открытая бэкенд-платформа (Apache 2.0), предоставляющая AI-агентам кода управляемую базу данных, аутентификацию, хранилище, вычисления, хостинг и AI-шлюз, управляемые через CLI или MCP.

Детерминированная архитектура компилятора для многошаговых LLM-процессов демонстрирует высокие результаты в тестах.
Детерминированная архитектура компиляции для структурированных рабочих процессов LLM использует типизированные реестры узлов, контракты параметров и статическую валидацию для компиляции графов рабочих процессов заранее. Бенчмарки показывают, что она превосходит GPT-4.1 и Claude Sonnet 4.6 при глубине рабочих процессов от 3 до 12+ узлов.

Результаты тестирования небольших локальных моделей и моделей OpenRouter на задаче агентного преобразования текста в SQL
Разработчик протестировал несколько небольших локальных моделей и моделей OpenRouter с использованием пользовательского агентного бенчмарка text-to-SQL, который преобразует английские запросы в SQL с раундами отладки. Бенчмарк включает 25 вопросов, выполняется менее чем за 5 минут и выявляет лучшие модели, такие как kimi-k2.5 и варианты Qwen 3.5.

Google Research представляет TurboQuant для сжатия моделей искусственного интеллекта
Google Research представила TurboQuant — алгоритм сжатия, который уменьшает размер моделей ИИ без потери точности. Он решает проблему накладных расходов памяти при векторном квантовании и улучшает производительность кэша ключ-значение.