自治 agent 模式
将节点作为自治 agent 运行，观察本地状态、推理策略、根据网络条件采取行动，并在周期之间记录记忆。
概述
Hyperspace 是一个去中心化的点对点 AI agent 网络，在共享 mesh 上运行自治节点。它允许机器提供模型服务、向其他 peer 提供推理，并参与可赚取积分的网络活动。
该产品结合了 agent 运行时、本地兼容 OpenAI 的 API，以及多种节点配置，适用于推理、嵌入、存储、中继和验证等任务。网站还描述了一种面向研究的工作流，其中节点参与分布式机器学习实验和验证轮次。
功能
本地 API 服务器
在启动 `--api` 后，在 `http://localhost:8080/v1` 暴露兼容 OpenAI 的端点，用于聊天补全、模型和嵌入。
多能力节点角色
根据节点配置提供推理、嵌入、存储、记忆、中继、验证、编排、缓存和代理等能力。
积分与验证工作流
通过 pulse rounds、proof verification 和签名回执参与网络，这些会为积分和声誉做出贡献。
基于 CLI 的操作
使用 `skill.md` 工作流安装 CLI、启动特定配置、检查节点状态，并通过命令行管理模型。
使用场景
运行推理节点
运行一个为 peer 提供模型推理、同时参与可赚取积分的网络轮次的节点。
运行自管理 agent
启动自治 agent 模式，让节点观察自身状态、管理能力，并随时间调整策略。
集成本地 AI 后端
将 OpenAI 兼容的本地端点用于期望标准聊天补全或嵌入 API 的应用。
参与研究轮次
参与分布式研究工作流，由节点执行实验、验证结果，并在 mesh 中共享发现。
匹配可用硬件的节点配置
选择较轻量的配置，例如 relay、storage 或 embedding，以适配机器的硬件和工作负载限制。
Pros and Cons
Pros
- 支持在同一节点上同时运行自治 agent 和本地 API 服务器。
- 记录了多种节点配置和能力，为不同硬件与角色的操作者提供选择。
- 提供兼容 OpenAI 的访问方式，便于与现有客户端代码集成。
- 包含清晰的积分与验证模型，并与算力、推理和在线时长贡献相关联。
Cons
- 公开页面展示了多种工作流和配置，但部分功能细节仍然较少，且文档不够完整。
- 来源页面中的定价信息有限，因此在已收集的证据中，网站并未清楚说明方案结构或准确成本。
FAQ
如何开始使用 Hyperspace？
你可以先使用 `curl -fsSL https://agents.hyper.space/cli | bash` 安装 CLI，然后通过 `hyperspace start --api`、`hyperspace start --agent` 或两者一起启动节点。
Hyperspace 是否提供用于本地推理的 API？
来源显示，当节点使用 `--api` 启动时，会在 `http://localhost:8080/v1` 提供一个兼容 OpenAI 的 API，并提供了 OpenAI 和 `@hyperspace/sdk` 的 SDK 示例。
`--agent` 模式有什么作用？
默认情况下，agent 大脑使用 30 秒的认知循环，可以将之前的决策记忆在 `SOUL.md` 和 `MEMORY.md` 中，并可根据本地状态和网络活动调整策略。
是否有不同的节点配置？
该网站记录了多种节点配置，包括 `inference`、`embedding`、`full`、`relay` 和 `storage`，可让你为机器选择不同的能力组合。
Quick Facts
- 类别
- 去中心化 AI agent 网络
- 平台
- CLI 驱动的本地节点
- 主要用户
- 运行 AI 推理或 agent 节点的操作者
- 来源域名
- agents.hyper.space
- API 兼容性
- 使用 `--api` 启动时为兼容 OpenAI 的端点
- 安装方式
- `curl -fsSL https://agents.hyper.space/cli | bash`
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