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我创建了一个替代 CLI 和 MCP 的方案，用于在本地运行智能体工具。它使用基于 Unix 的操作系统的命名管道，这意味着客户端可以与工具进行快速的进程间通信（IPC），并且可以拥有内存状态。我创建它的目的是为了构建语音智能体（TTS，STT，LLM 聊天）的组件，但它有广泛的用途！它附带一个命令行工具 cpipe（类似于 curl），以及一个 Claude Code 技能。

我理解，像多路复用这样的突破导致了光纤铺设量的巨大过剩。但是，是什么阻止了需求增长来利用它呢？ 我这样问，是想知道当生成式人工智能（GenAI）变得更高效时，是什么导致了对数据中心和处理能力的需求超过供应，而不是人们仅仅使用更多的生成式人工智能。