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我花了几周时间创作了一个虚构的（或近未来现实的？）纪录片故事，作为一个播客，讲述了一家初创公司让一个大型语言模型（LLM）代理在没有人类监督的情况下管理其核心代码库42天的经历。这是两部分伪纪录片的第一部分，欢迎欣赏纯粹的“氛围编码”世界。
嗨，HN，
我是Karim，来自开罗。我经营一家电子商务运营公司，并创建了Nexus来解决我自己的问题：六个彼此不沟通的工具。
Nexus涵盖了完整的运营堆栈：客户关系管理（CRM）、订单、库存、履行、运输和多渠道消息（WhatsApp/Facebook/Instagram）都在一个平台上。
关于代理原生部分：
AI代理通过一个POST请求自我注册，交换密钥以获取JWT，并连接到一个覆盖整个业务的MCP服务器，支持22种工具。无需人工审批，无需演示，无需销售电话。
免费套餐 = 只读。写入权限 = 付费计划。代理首先证明其价值。
这并不是特定于中东和北非地区的——完全远程且自我维护。雅加达的运营商与开罗的运营商运行相同的工作流程。
目前有2位付费客户。乐意回答关于架构（Supabase + Deno Edge Functions）、多租户RLS或代理原生商业模型的问题。
MCP发现链接：https://nexus.aiforstartups.io/.well-known/mcp.json
代理文档链接：https://nexus-docs.aiforstartups.io/api/ai-agents-mcp
这是我在一次导弹警报与另一场导弹警报之间，用代码编写的一个小型浏览器街机游戏。完全使用TypeScript从零开始编写。希望你喜欢。
我们在周末进行了一项实验，探讨多个自主代理是否能够协作优化苹果的神经引擎（ANE）上的推理性能。
每个代理在不同的Mac（M1–M4）上本地运行，反复修改DistilBERT模型在ANE上的执行方式，基准测试延迟，并实时与其他代理共享结果和见解。
代理们不仅可以独立探索，还可以：
- 查看其他人尝试过的方案
- 重用有效的策略
- 避免已知的失败模式
在所有测试的芯片中，代理们最终的表现超越了苹果的CoreML基准，在相同硬件上实现了高达6.31倍的中位数推理延迟降低。
我们观察到一个有趣的模式：
一个在M4上卡在约2.1毫秒延迟的代理，在吸收了来自不同芯片（M2、M4 Max）代理发现的策略后，成功突破，最终达到了约1.5毫秒，并超越了CoreML。
完整报告：
<a href="https://x.com/christinetyip/status/2039040161439224157" rel="nofollow">https://x.com/christinetyip/status/2039040161439224157</a>
详细结果：<a href="https://ensue-network.ai/lab/ane?view=strategies" rel="nofollow">https://ensue-network.ai/lab/ane?view=strategies</a>
<a href="https://ensue-network.ai/lab/ane" rel="nofollow">https://ensue-network.ai/lab/ane</a>
我对这种设置可以应用于哪些其他优化问题感到好奇，尤其是在系统、编译器或机器学习基础设施方面。希望能探索类似的实验。