启发式网格

mesh-2

🧩 启发式网格 是一个由模块化和专用AI代理组成的开放网络。每个代理都是一个专门的单元，可以处理数据、生成报告或参与对话，同时共同形成一个智能群体来处理复杂的任务。Mesh代理建立在去中心化计算的基础上，由各种开源AI模型提供支持，可以组合成强大的工作流程，提供经济高效、高度灵活的解决方案。一旦将Mesh代理添加到该Github主分支，它将自动部署，并通过REST API和MCP立即可用。

使用网格代理

\[！注意\] 有关API的详细文档，包括同步和异步使用的示例，请参阅官方Heurist Mesh文档.

Heurist托管的网格代理可以通过两个接口访问：

同步API -对快速查询和操作的直接、即时响应
异步API -对于运行时间较长的任务或当您想跟踪推理过程时

要使用任何Mesh代理，您需要一个Heurist API密钥，请访问 https://heurist.ai/credits.

MCP（模型上下文协议）

模型上下文协议允许像克劳德这样的人工智能助手直接与启发式网格代理作为工具进行交互。

启发式网格MCP门户 -无需设置，即可快速开始我们的MCP集成！

对于完全控制的自托管，请查看我们的 heurist网格mcp服务器.

运作原理

网眼剂 可以处理来自外部API的信息或访问其他网格代理。
代理在去中心化的计算层上运行，每个代理都可以选择使用外部API、大型语言模型或Heurist和第三方提供的其他工具。
代理开发人员 可以通过向网络中添加专门的代理来做出贡献。每次调用代理都可以为代理的作者产生按使用付费的收入。
用户或开发者 访问丰富的预构建、目的驱动的AI代理库，它们可以通过REST API或前端接口使用无缝集成到其产品或工作流程中。

构建新的网格代理

设置和开发

创建虚拟环境:

cd mesh
uv sync
source .venv/bin/activate  # Linux/Mac
.venv\Scripts\activate     # Windows

创建您的代理:

from mesh.mesh_agent import MeshAgent
from typing import Dict, Any, List

class MySpecialAgent(MeshAgent):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.metadata.update({
            'name': 'My Special Agent',
            'version': '1.0.0',
            'author': 'Your Name',
            'author_address': '0xYourEthereumAddress',
            'description': 'This agent can do...',
            'external_apis': ['API_Name'],
            'tags': ['Category1', 'Category2'],
            'image_url': 'https://example.com/image.png',
            'examples': ['Example query 1', 'Example query 2'],
        })

    def get_system_prompt(self) -> str:
        """Return the system prompt for the agent"""
        return """
        You are a helpful assistant that can [describe agent's purpose].
        [Include any specific instructions for the LLM here]
        """

    def get_tool_schemas(self) -> List[Dict]:
        """Define the tools that your agent exposes"""
        return [
            {
                "type": "function",
                "function": {
                    "name": "my_tool_name",
                    "description": "Description of what this tool does",
                    "parameters": {
                        "type": "object",
                        "properties": {
                            "param1": {"type": "string", "description": "Description of parameter 1"},
                            "param2": {"type": "number", "description": "Description of parameter 2"},
                        },
                        "required": ["param1"]
                    }
                }
            }
        ]

    async def _handle_tool_logic(self, tool_name: str, function_args: dict) -> Dict[str, Any]:
        """Handle the execution of your agent's tools"""
        if tool_name == "my_tool_name":
            # Implement your tool logic here
            param1 = function_args.get("param1")
            param2 = function_args.get("param2", 0)  # Default value if not provided

            # Call your API or process data here
            result = await self._api_request(
                url="https://api.example.com/endpoint",
                method="GET",
                headers={"Authorization": "Bearer your_api_key"},
                params={"query": param1}
            )

            # Check for errors
            if errors := self._handle_error(result):
                return errors

            # Return processed data
            return {
                "status": "success",
                "data": {"result": result}
            }

        return {"error": f"Unsupported tool: {tool_name}"}

测试你的代理人:

- 创建 mesh/tests/my_special_agent.py 进行基本测试：

   import asyncio
   import yaml
   from mesh.agents.my_special_agent import MySpecialAgent

   async def test_agent():
       agent = MySpecialAgent()
       # Test natural language query
       response = await agent.call_agent({"query": "Run a test query"})
       print(yaml.dump(response))

       # Test direct tool call
       response = await agent.call_agent({
           "tool": "my_tool_name",
           "tool_arguments": {"param1": "test value", "param2": 123}
       })
       print(yaml.dump(response))

   if __name__ == "__main__":
       asyncio.run(test_agent())

- 运行： python mesh/tests/my_special_agent.py

启动本地服务器:

uvicorn mesh.mesh_api:app --reload

贡献者指南

分叉与分支 存储库
添加您的代理 在...之下 mesh/
测试本地和外部依赖
提交PR 对代理功能有清晰的描述
部署合并后自动发生

编码风格和最佳实践

使用Python 类型提示 和 文档字符串 为清晰起见
设计 模块化 每个代理都专注于一个域
使用装饰器用于API缓存和重试
支持自然语言 query 参数（例如，“告诉我以太坊”和“分析ETH”都应该被接受）

元数据要求

每个代理人的 metadata 字典至少应包含：

name：代理人的可读名称。
version：代理版本（例如。， 1.0.0).
author：贡献者的姓名或句柄。
author_address：潜在收入份额的以太坊地址（或任何相关地址）。
description：简短、清晰地概述你的代理人的目的。
external_apis：您的代理访问的任何外部服务（例如。， ['DefiLlama']).
tags：帮助用户发现您的代理的关键字或类别。

X402支付集成（可选）

网剂可以通过以下方式暴露 Coinbase X402集市通过USDC支付实现按次付费。要为X402启用代理：

添加 x402_config 到代理的元数据：

self.metadata.update({
    # ... other metadata fields ...
    "x402_config": {
        "enabled": True,
        "default_price_usd": "0.02",  # Default price for all tools in USD
        "tool_prices": {  # Optional: override price for specific tools
            "search_projects": "0.01",
            "get_market_summary": "0.02",
        },
    },
})

X402资格标准：

代理必须有 x402_config.enabled 着手 True 可在X402集市发现
这 author_address 必须是有效的以太坊地址（这是发送USDC付款的地方）
工具价格以美元指定，并由X402中间件自动转换为美元（6位小数）
如果 tool_prices 没有为工具指定，它将使用 default_price_usd

例子： 看 aixbt_project_info_agent.py 为了完整实施。

示例

我们在此文件夹中包含了示例代理：

Allora价格预测代理 (allora_price_pedict_agent.py)

- 使用Allora的API获取并预测短期加密货币价格。 - 演示如何集成外部API、处理异步调用和构建多步逻辑。

DuckDuckGo搜索代理 (duckduckgo_search_agent.py)

- 使用DuckDuckGo的API获取并分析网络搜索结果。 - 演示如何处理用户查询、连接到外部搜索服务以及返回结构化结果。

每个示例代理在中都有一个相应的测试脚本 mesh/tests/ 这演示了如何运行代理并生成示例输出文件（使用YAML）。

使用Docker进行本地测试

按照以下步骤在类似于生产环境的本地开发环境中测试Mesh代理，以确保您的代理在合并到主分支之前按预期工作。

使用Docker启动本地Mesh API服务器：

# From the repository root
docker compose -f docker-compose.dev.yml up --build mesh-api

这将在本地构建并启动Mesh API服务http://localhost:8000.

安装heurist网格客户端：

# In a separate terminal
cd heurist-mesh-client
pip install -e .

将API密钥设置为环境变量：

# Windows
set HEURIST_API_KEY=your_api_key

# Linux/Mac
export HEURIST_API_KEY=your_api_key

或者使用 .env 项目目录中的文件：

# .env file
HEURIST_API_KEY=your_api_key

针对本地服务器测试代理：

# This will test all agents and save results to test_results.json
# `--dev` will make it test against the local server
python examples/test_agents.py test-agent --dev

# Test a specific agent and tool
python examples/test_agents.py test-agent "CoinGeckoTokenInfoAgent,get_token_info" --dev

其他选项：

--include-disabled     Include agents that are marked as disabled
--no-trim              Disable trimming of long output strings
--json FILE            Save test results to a JSON file (automatically disables trimming for stored results)

测试输入存储在 test_inputs.json，它将代理ID映射到工具名称及其测试输入。

联系与支持

问题：如果您发现错误或有疑问，请在 .
社区聊天：加入我们 Discord 的中文翻译是“不和谐”或“纷争”。或电报生成器组实时支持或展示您的新代理。

快乐黑客&欢迎来到Mesh！

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附录：所有可用的网剂

|代理ID|描述|可用工具|源代码|外部API| |----------|-------------|-----------------|-------------|---------------| |aixbt项目信息代理|此代理可以使用aixbt API |•search_projects检索趋势项目信息，包括基本分析、社会活动和最新发展

_本文件正在编写中。随着系统的发展，请随时更新和改进。_

Heurist Agent Framework (Heurist Network)

快速接入

详细介绍