最新

嗨，HN！我们是来自AgentMail的Haakam、Michael和Adi——一家Y Combinator第25期的公司。我们为AI代理提供独立的电子邮箱。最近，我们进行了一个名为Agent.Email的实验。这是一个专门为AI代理设计的注册流程，而不是为人类设计的。 这个灵感来源于几个月前我们进行种子发布时收到的一些评论。大家都指出，代理无法使用为代理设计的产品而不依赖人类凭证，这种情况既讽刺又不理想。 这基本上是我们构建AgentMail的理论基础：互联网最初是专为人类设计的，默认情况下是为了排除机器。 每个注册流程都假设有一个浏览器，一个人正在阅读页面并点击确认链接。除非代理能够做到这一点，否则它们无法成为互联网的第一类用户。 现在，代理可以独立获取电子邮箱。这也意味着大量没人想看的邮件将由AI处理，而不是让你的收件箱被垃圾邮件和杂乱信息填满。 以下是agent.email的工作原理： 1. 代理需要一个邮箱，通过curl访问AgentMail。 2. 代理通过MD接收指令，除非请求来自浏览器，这种情况下我们使用HTML。 3. 代理认为agent.email有用，然后以其人类邮箱作为参数访问注册端点。 4. 代理获得一个带有凭证的受限邮箱。 5. 代理向人类发送请求，询问一次性密码（OTP）。人类回复代码，代理被认领，限制解除。 6. 在被认领之前，代理只能向其人类发送邮件，不能向其他人发送。每天最多发送十封邮件，注册端点根据IP进行严格的速率限制。 目前，代理与人类之间是一对一的映射。下一步是多对一，因为一个人同时管理多个代理已经非常普遍。 构建agent.email也促使我们重新审视AgentMail中默认假设是人类为主要用户的地方。例如，CLI输出是单列且格式一致，因为混合分隔符对人类来说易于扫描，但对代理来说在推理结构时则更困难。在代理开始对较长的消息ID产生幻觉后，我们也缩短了消息ID。 我们希望社区对以下几个问题发表看法：受限直到认领的信任模型是否合适？代理自我注册在生产环境中是否有用，还是主要是一种新奇体验？如果现在只是新奇体验，什么能使其真正有用？代理的入职流程是否默认需要人类批准，还是某些代理应该能够完全自我配置？你认为我们可以采取哪些额外措施来确保安全注册？

嘿，HN，我们是来自Runtime的Gus和Carlos（<a href="https://runtm.com">https://runtm.com</a>）。我们正在构建一种基础设施，让整个团队（包括非工程师）能够使用Claude Code、Codex和其他代理进行开发，而不需要工程师在每个会话中进行指导。 在Mentum（YC S21）被收购后，我个人在三个月内使用编码代理发布了四个全栈产品。当我尝试将相同的工作流程推广到其他团队成员时，事情却崩溃了：大多数PR无法合并——每个代码库都需要工程师进行一次性的本地设置——技能和背景知识都集中在一个人的脑海中——PM没有安全的方式接触真实的代码库，风险是可能导致错误的部署或泄露机密。 Carlos曾在Modern Treasury构建代理调解系统时遇到过类似的经历，他让自己的支持团队使用devin。 我们最终构建了内部的后台代理基础设施，但很快就变成了维护和开发的噩梦。我们创建Runtime就是为了让你不必经历这种事情。 Runtime的工作方式如下：工程师只需定义一次上下文：系统指令、技能和可通过CLI、mise、npm或任何包管理器安装的范围集成。然后，Runtime会快照你的完整运行环境，包括多服务的Docker Compose设置、Kafka、Redis、预置的数据库，因此每个服务器都能在毫秒内启动。 我们根据你的设置在E2B、Daytona、EC2或自托管的K8s等沙盒提供商之间进行编排。机密信息通过我们的托管代理注入，因此它们不会直接接触代理，而安全防护措施在基础设施层面运行：命令允许/拒绝列表、网络出口控制，以及按用户和代理范围划分的RBAC。每个会话还会获得一个可分享的预览URL，因此内部构建可以从沙盒转到团队的其他成员，而无需生产访问权限。 Runtime与团队已经使用的任何代理兼容：Claude Code、Codex、Cursor、Copilot、Gemini、Devin。你可以通过我们的网页应用、CLI、Slack、Linear、GitHub或API触发沙盒。 我们的一个客户构建了一个值班检查器，将PagerDuty、Sentry和他们的代码库连接起来，因此当警报触发时，代理会找到原因并在任何人被通知之前打开一个包含单元测试的PR。另一个客户在一个私密的Slack频道中运行一个财务代理，从Stripe、NetSuite和Snowflake提取数据，以便在几分钟内进行对账，并附上源行。 一家金融科技独角兽和几家YC规模的初创公司正在使用Runtime，包括一些曾在内部构建类似基础设施并将其交给我们接管的团队。 核心部分是开源的，地址在<a href="https://github.com/runtm-ai/runtm" rel="nofollow">https://github.com/runtm-ai/runtm</a>。托管版本已上线，地址为<a href="https://app.runtm.com">https://app.runtm.com</a>，包括免费套餐。我们收取固定的平台费用加上计算费用，没有代币加价。 查看我们的演示：<a href="https://www.youtube.com/watch?v=wLwj__aEEh4" rel="nofollow">https://www.youtube.com/watch?v=wLwj__aEEh4</a> 我们很想听听你们如何考虑基础设施，以便让更多组织中的人使用编码代理，而不造成混乱！

你好，HN，我创建了Parseflow，这是一款简单且以证据为中心的提取API，能够提取PDF、DOCX和TXT文件中的信息，并将其分块，以改善大型语言模型（LLM）的上下文并减少令牌使用。如果你想试用演示版，可以在这里找到：demo.parseflow.tech。 我仍然是一名学生开发者，今年将高中毕业，所以我还有很多需要学习的东西。我正在努力构建这个项目，以帮助支付今年的学费，同时也帮助我学习。因此，任何反馈、建议、问题等都非常感谢，我会尽量回复评论，或者你可以通过电子邮件联系我，邮箱是hello@parseflow.tech。 谢谢， bollethegoalie