我一直在探索一种不同的人工智能使用付费模型。
目前的情况是：
1. 开发者需要跟踪每个用户的使用情况，建立复杂的定价系统以保持盈利，并处理前期的人工智能代币成本。
2. 用户在不同的应用程序中多次为相同的人工智能付费。
rNet 试图将这一模式转变为更接近互联网服务提供商（ISP）的模型，让用户直接为自己的使用付费。
这仍然是一个早期的概念验证。该协议已经上线，库已在 npm 和 Maven Central 发布，文档也已公开。
我主要希望获得关于这个模型在技术或概念上可能出现问题的反馈。
网址：- https://www.rnetai.org/
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AgentRQ 是一个（可选的）人机协作、自我学习的闭环任务管理器，专为代理（agents）设计。代理可以为自己创建和安排任务，并按照自己的时间表进行工作。
从高层次来看，它配备了一个主管 MCP，负责控制工作空间（工作代理），以及无限数量的独立工作空间 MCP（自我学习代理）。
每个工作空间/代理都有一个使命/角色，并且具备自我学习循环的功能。
我在生产环境中使用它大约六周，完成了超过 500 个任务。我刚刚发布了开源版本（与生产环境中的版本相同），采用 Apache 2.0 许可证。
目前，它支持 Gemini CLI 和 Claude 代码。我计划很快扩展对所有主要代理的支持。
欢迎提出任何问题。
我甚至不使用Copilot。然而，如果你和我一样，有时使用源代码控制选项卡来暂存文件或手动编写提交信息，它会自动将Copilot添加为该提交的共同作者。<p>微软/ GitHub的任何人怎么会觉得这样没问题？我根本不使用你们的人工智能，这段代码是我自己写的。这看起来实在是太绝望了。
我为自己构建了这个工具，并多次使用，发现它非常有帮助。<p>我想了解是什么阻止我们成为独角兽，以及我在与投资者和团队会议中如何表达自己。<p>我从人工智能那里得到了关于我的个性和在个性限制下如何实现目标的实用建议。<p>由于这是高度敏感的数据，我决定将其聚焦于隐私，并将代码开源，以便任何人都可以在自己的一侧运行并为其贡献代码。<p>你可以在自己的设备上运行开源版本：<a href="https://github.com/Vela-Engineering/coach" rel="nofollow">https://github.com/Vela-Engineering/coach</a><p>或者，你可以测试一个在浏览器中运行的托管版本：<a href="https://coach.vela.partners/" rel="nofollow">https://coach.vela.partners/</a>