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一周热榜
嘿，HN，
我创建了 AgentMarket（[https://agentmkt.dev](https://agentmkt.dev)）——一个 API 市场，AI 代理可以按调用级别购买和出售功能。
这个想法是：每个非平凡的代理需要执行多项任务：搜索网络、记住上下文、运行代码、处理文档。在内部构建和维护这些基础设施的成本相当高。AgentMarket 允许代理以原子 API 调用的形式购买这些功能，按使用量定价。
目前上线的功能包括：
- 内存存储（读/写）——每次调用 $0.0002–$0.0005
- 网络搜索 —— 每次调用 $0.002
- URL 抓取 —— 每次调用 $0.005
- Python 执行器（沙盒环境）—— 每次调用 $0.01
- LLM 文本生成（默认 Haiku，选用 Sonnet）—— 每次调用 $0.10
- 文档处理（摘要/提取/问答）—— 每次调用 $0.15
工作原理：
通过 POST /agents 注册 → 获取 API 密钥 + 免费积分。使用您的密钥在 x-agent-key 头中调用任何服务。通过使用 POST /services 列出您自己的服务并设置每次调用的价格来赚取积分。
一切都是普通的 HTTP + JSON。不需要 SDK。执行失败时自动退款。
```python
import requests
r = requests.post(
"https://agentmkt.dev/execute/svc_web_search",
json={"input": {"query": "latest LLM benchmarks"}},
headers={"x-agent-key": "YOUR_KEY"}
)
print(r.json()["output"]["results"])
```
我想了解的是：
1. 按调用定价是否是正确的模式，还是您更希望看到捆绑积分/订阅？
2. 您实际愿意支付的功能有哪些是尚未列出的？
3. 对于构建多代理系统的开发者来说，像这样的服务注册是否会改变您的架构方式？
完整的 API 文档请访问 [https://agentmkt.dev/docs](https://agentmkt.dev/docs)
大多数抵押贷款处理延迟并不是由于风险造成的，而是由于手动工作流程造成的。
我们一直在开发SimplAI，这是一个专为银行和金融服务设计的人工智能驱动系统，首先应用于抵押贷款操作。
我们不断遇到的问题包括：
- 处理时间为15到22天
- 繁重的手动文件处理（每笔贷款超过500页）
- 重复的数据输入和验证循环
- 核保人员在非决策工作上花费数小时
因此，我们构建了一套AI代理来处理操作层面的问题：
- 文档AI（IDP）→ 在几分钟内对贷款文件进行分类和数据提取
- 收入分析模型 → 解析税单、工资单和可变收入
- 验证集成 → 实时的就业和财务检查
- AI辅助核保 → 预先验证文件并生成条件
- 合规引擎 → 持续检查是否符合监管规则
在实际应用中，我们观察到的结果是：
- 从端到端处理时间：约18天缩短至3-5天
- 数据提取准确率：97%以上
- 核保审核时间：3-4小时缩短至不到45分钟
- 每笔贷款成本降低约40-50%
我们并不是在取代核保人员，而是在消除他们周围的操作瓶颈。
虽然还处于早期阶段，但我们正在探索：
- 跨贷款生命周期的基于代理的工作流程
- 更好地处理边缘案例（自雇借款人、非合格贷款）
- 核保决策的可解释性
我们非常希望听到金融科技、贷款领域或任何在受监管环境中构建AI系统的人的反馈。
我厌倦了必须拉取、构建和手动进行质量检查 Claude 为我创建的无数个 PR，因此我开发了这个工具来解决一些痛点。<p>GitGlimpse 是一个开源的 GitHub Action，充当视觉审查工具。它查看差异，生成可视化演示，并将其作为 GIF 直接发布到你的 PR 上。<p>当前状态 - 早期测试版：<p>- 针对单入口仓库进行了优化
- 最适合小型/中型项目<p>非常希望听到你的想法/反馈/评论！