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NAEOS 是一个面向 AI 编码代理的开源工程系统。它提供架构、工程标准、策略、规范和验证工作流程，以帮助代理在一致的工程环境中构建软件。

大家好，我是 OneCLI 的 Jonathan 和 Guy。OneCLI 是一个专为团队设计的代理协调框架，让每位员工都能拥有一个安全、沙盒化的个人代理。 使用 OneCLI，您可以： 1. 获得一个沙盒化的代理，具备所有 OneCLI 功能，例如直接通过聊天连接您的 GitHub 账户、Gmail、Notion 或 Dropbox。 2. 在聊天中对需要 100% 控制的操作（如发送电子邮件或删除 Linear 任务）进行确定性的人工审核。 3. 在一个地方管理团队策略，并在工作空间中的每个代理上强制执行。 4. 在团队层面享受全局连接，例如共享 LLM 密钥或服务账户。 演示视频：[https://www.youtube.com/watch?v=dlW-44ntpbE](https://www.youtube.com/watch?v=dlW-44ntpbE) 我们之所以开始做这个项目，源于一次意外，尽管我们的职业生涯都专注于安全领域。我们当时正在开发一个名为 ChartDB 的开发者工具，这是一个开源数据库工具。当 OpenClaw 在一月份兴起后，我们开始利用它来协调 ChartDB 之上的代理。我们很快意识到身份验证方面存在一个大问题。代理需要凭据才能完成实际工作，但将这些秘密直接提供给它们并不是最佳选择。它们会将这些信息保存在内存中，并以明文形式写入本地文件和会话中。我们知道代理很容易被欺骗，从而泄露这些 API 密钥/秘密。因此，我们需要一种方法来控制代理，并阻止提示注入攻击者利用其服务来谋取私利。 于是，我们创建了 OneCLI，最初是一个用 Rust 编写的 AI 代理保险库。 我们发现，我们对 OneCLI 的大部分需求来自于像 Hermes、OpenClaw 和 NanoClaw 这样的自主代理，无论是个人用户还是团队。用户们在寻找能够为他们执行任务的有用代理，但这些代理缺少两个关键部分：1) 秘密和权限管理。2) 对于团队而言，多人协作管理。 我们决定调整方向，将代理本身作为团队的协调框架，为每位员工提供一个代理。我们看到团队不得不一次又一次地重复设置自己的协调框架，而我们已经拥有了作为网关的保险库。于是我们萌生了提供开箱即用的代理管理缺失环节的想法，并将其开源（Apache-2.0 许可证，有少量企业例外）。 我们是开源优先的——整个平台都是开源的，而不仅仅是一小部分，这样公司就可以实际查看代码，进行评估并信任它，而不是仅仅听我们的一面之词。它们可以在自己的环境中隔离运行，完全在自己的控制之下，并且是生产级别的质量，而不是托管在别处的封闭黑盒。这意味着安全性不仅仅是一个承诺，而是他们可以自己验证的东西。结合真正的自主性和最小权限访问，这使得公司能够完全拥有和信任它，而不仅仅是采用。 我们还从公司的角度而非个人的角度来处理这个问题。我们的解决方案代表每位员工管理代理，并通过公司管理员通过集中策略配置的确定性护栏进行封装。 对于代理引擎本身，我们使用了 jcode，这是代理循环的核心。我们发现它能改善用户体验，并使代理更智能、更快速。 工作原理如下： * 它运行在您控制的基础设施上。完全开源，可自行托管或在几分钟内部署到云端。 * 代理永远不会持有真实秘密。它会收到一个占位符。真实凭据会在请求时在网关处注入，并在调用授权后进行。它永远不会进入代理的上下文、内存或日志。 * 在模型之外强制执行。提示只是建议。由组织管理员定义的策略在网络层运行，独立于代理和 LLM。可以阻止端点、按代理进行速率限制、要求批准、按员工进行范围限定。由网关决定。代理无法绕过它。 * 每个代理都有独立的虚拟机。拥有自己的内存、自己的密钥、自己的权限。影响范围仅限于一个代理。 * 协调框架的速度：代理循环下的 Rust 引擎。 * 完整的身份追踪。每个代理都绑定到一名员工。每次调用都会记录其代表谁执行以及哪个策略允许了它。 人们正在使用该平台进行的一些事情包括： * 完全从销售电话管理公司的生命周期，到产品方面自动为工程团队开具工单，从而驱动开发代理交付并部署到生产环境。 * 运营方面，例如在通话后自动清理 CRM、寻找潜在客户、预订会议和管理后续电子邮件。 * 我们的一些客户甚至使用这些代理来完成他们的全部杂货购物，并让它们处理诸如在线订购商品等家务。 关于团队：两位创始人都有网络安全背景。Jonathan 在 Axis Security 工作多年，专注于构建零信任网络访问。核心理念是永远不要信任客户端。您精确决定一个人可以访问什么，并在网络层之外强制执行，这样无论客户端做什么都无关紧要。这就是今天所有严肃的公司向人类授予访问权限的方式。Guy 是 Argon Security 的第一位员工，专注于应用安全。 我们非常乐意听取您对这一举措的看法，并欢迎您提出问题以帮助我们改进，让您的代理功能强大且安全——专为团队而非个人设计。

你好 HN， 我用 JAX 实现了一个完整的、与游戏无关的 AlphaZero。 代码库：<a href="https://github.com/wtedw/nanoAlphaZero" rel="nofollow">https://github.com/wtedw/nanoAlphaZero</a> 演示（NN + MCTS 在您的浏览器本地运行）：<a href="https://nanoalphazero.wtedw.com" rel="nofollow">https://nanoalphazero.wtedw.com</a> 它不使用人类数据，可以训练出国际象棋大师级别的模型，并支持多种游戏：国际象棋、围棋（3x3 - 9x9）、六子棋（4x4 - 9x9）、四子棋。 您也可以使用此代码库在任何自定义的两人完美信息游戏中训练 AlphaZero（这部分需要更多文档）。 它是如何工作的？ 总的来说，整个 AlphaZero 算法被编译成一个单一的、经过 JIT 编译的 `run_fn`，它会反复进行自我对弈和模型更新： ``` state = make_alphazero() def run_fn(state): games = selfplay(state) # 使用 Gumbel MuZero # 将活跃游戏移至自我对弈缓冲区 # 将已完成游戏移至重放缓冲区 state = train(state, replay_buffer.sample()) return state while True: state = run_fn(state) ``` 没有需要管理的线程、队列或分布式工作进程。它只是一个大型 JAX 函数。 该代码库主要侧重于使大规模 AlphaZero 实验能够快速轻松地运行。它针对速度和内存效率进行了优化，同时保持紧凑和易于修改。训练强大的模型是次要的，主要作为一种健全性检查，以确保底层逻辑是可靠的。 关于训练自定义/复杂游戏的文档很少，如果您有任何问题，请随时给我留言。

我花了六个月时间构建了这个项目，现在终于有人真正地关注它了。我需要真实的反馈，请尝试使用并告诉我你的想法。

今天，AWS 似乎在 eu-west-2（伦敦）地区上线了一个新的可用区（AZ），但没有大张旗鼓，甚至没有告知其支持人员。这个新可用区似乎是 eu-west-2d。目前还没有 AWS 文档反映这一变化。 想在此提醒使用该区域的各位，以防万一——在一个客户现场，这导致了 Terraform 失败等一系列广泛的问题。根据您的代码库，资源可能会被意外地销毁和重新创建。您可能会争论这是否应该引起问题，因为这是云环境等等，但我只是想尝试为其他人节省几个小时的困惑。 aws ec2 describe-availability-zones --region eu-west-2 --all-availability-zones --query 'AvailabilityZones[].[ZoneName,ZoneID,ZoneTYpe,State,OptInStatus,Messages]' [ [ "eu-west-2a", null, null, "available", "opt-in-not-required", [] ], [ "eu-west-2b", null, null, "available", "opt-in-not-required", [] ], [ "eu-west-2c", null, null, "available", "opt-in-not-required", [] ], [ "eu-west-2d", null, null, "available", "opt-in-not-required", [] ],