Кажете на вашия агент едно изречение, получете 800+ модела

Кратко резюме AIHubMix сега предлага набор от повърхности за достъп, четими от агенти: вашият кодиращ агент може да открива модели, да генерира повиквания и да ги проверява самостоятелно, след което да ви предаде предварително конфигурирана сесия в Playground. За да започнете, просто кажете на вашия агент едно изречение: Fetch https://aihubmix.com/agents.md and follow it. Пълният списък с входни точки е наличен в документацията за Достъп на агенти.

Все повече разработчици изпълняват своите агентни работни потоци чрез кодиращи агенти като Claude Code, Codex и Cursor: изборът на модели, писането на повиквания и настройването на параметри са делегирани. AIHubMix AI шлюзът поставя 800+ модела зад един API ключ, включително съвместими с OpenAI крайни точки, а това издание позволява на вашия агент да чете всичко това директно.

Какво е новото?

• agents.md: ръководство за въвеждане, написано за агенти, което да изпълняват, обхващащо ключови проверки, откритие на модели в реално време, повиквания по протокол, верификация от край до край и отстраняване на проблеми.
• Per-model llms.txt: 850+ модела, всеки с ръководство за интеграция, четимо от машина, на фиксиран адрес (https://aihubmix.com/model/{model_id}/llms.txt); чипът llms.txt на всяка страница на модела води директно до него.
• Умение на Playground и връзки за предаване: Умението предава проби, настройка, сравнение и генериране на медии на вашия агент; дълбоките връзки позволяват на агента да предаде предварително конфигурирана сесия обратно на вашия браузър, а параметърът ?models= отваря до 6 готови за работа таба от една връзка.

Защо агентите се нуждаят от достъп, четим от машина?

Когато агентът предполага идентификатори на модели, цени и параметри от своята обучителна памет, повикванията, които произвежда, обикновено се провалят: остарели правописи на идентификатори, неподдържани параметри, остарели цени. Повърхностите, четими от машина, предоставят на агента тази информация в реално време и структурирано. Вземете llms.txt за gemini-3.7-flash: едно извикване дава на агента всяка информация, от която се нуждае, за да генерира правилно повикване:

- Разработчик: Google
- Контекстен прозорец: 1,048,576 токена
- Входни модалности: текст, изображение, аудио, видео
- Възможности: Мислене, Стрийминг, Извикване на инструменти, Уеб търсене, Контекст на URL,
  Интерпретатор на код, Използване на компютър, Търсене на файлове, Структурирани изходи, Кеширане на подсказки
- Цени: $0.75/M входни токени, $3.75/M изходни токени, $0.075/M кеширани входни

Този файл е активен в момента: curl -s https://aihubmix.com/model/gemini-3.7-flash/llms.txt го проверява. Правилото за верификация в agents.md също изисква агентите да проверят тялото на отговора и отразения модел; само HTTP 200 не се счита за успех.

Пълен преглед: избор на модел, сравнение A срещу B и предаване

Да кажем, че имате нужда от нискобюджетен чат модел за бот за обслужване на клиенти. Първо предайте умението на вашия агент:

Run curl -fsSL https://aihubmix.com/skills/playground and follow it.

Стъпка 1: откритие на модели в реално време. Агентът чете каталога на моделите без удостоверяване, филтрира кандидатите по цена и възможности, след което извиква llms.txt на всеки кандидат, за да потвърди поддръжката за извикване на инструменти и структурирани изходи.

Стъпка 2: сравнение с една и съща подсказка. Агентът изпълнява същата подсказка срещу всеки кандидат и докладва действителните изходи, измерената латентност и цените на каталога за всеки модел. Умението има вградена разкритие на разходите: преди партидни повиквания агентът цитира цената и пита за вашето одобрение.

Стъпка 3: предайте го обратно на вас. Агентът генерира дълбока връзка за Playground. Отворете я в браузъра си и сесията вече е конфигурирана: модел, параметри и системна подсказка на място, с чернова предварително попълнена в композирача, но не изпратена. Дали ще се активира, е вашето решение.

Две реални връзки, които можете да отворите в момента:

• Отворете два готови за работа таба от една връзка (параметърът ?models=, до 6; превключвайте между табовете)
• Нуждаете се от спецификации и цени един до друг? Агентът може също да предаде основна връзка за сравнение, като Gemini 3.7 Flash срещу Claude Opus 4.1 (шаблонът compare/{a}/{b}, също изброен във всеки llms.txt)
• Дълбоката връзка, произведена от Стъпка 3 от този преглед (сценарият за обслужване на клиенти: системна подсказка, параметри и чернова на композирача, всичко на място; екранната снимка по-горе е тази връзка, отворена)

От гледна точка на агента целият поток е четири команди, всяка от които може да бъде проверена чрез копиране и поставяне:

# 1. Прочетете ръководството за въвеждане
curl -s https://aihubmix.com/agents.md
# 2. Прочетете активния каталог, за да изберете кандидати
curl -s "https://aihubmix.com/api/v1/models?type=llm&sort_by=order"
# 3. Прочетете машинно четимото ръководство на кандидата
curl -s https://aihubmix.com/model/gemini-3.7-flash/llms.txt
# 4. Минимално реално повикване за проверка на свързаността (тялото трябва да съдържа точно искания отговор)
curl -s https://aihubmix.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AIHUBMIX_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"gemini-3.7-flash","messages":[{"role":"user","content":"Reply with exactly: AIHubMix is connected"}],"max_tokens":64}'

Вие правите точно две неща в този поток: изпращате едно изречение на вашия агент и поемате резултата в браузъра си. Опитайте сега:

Fetch https://aihubmix.com/agents.md and follow it.

Коя входна точка за коя работа?

Какви принципи на проектиране следват тези?

• Само проверена информация се публикува. llms.txt на модела носи твърдения за възможности и крайни точки само след верификация; модели, които все още не са проверени, служат с кратко известие, указващо на активния каталог и схемите на параметрите, без непроверени твърдения.
• Дълбоките връзки не съдържат удостоверения и работят точно веднъж. Параметрите на връзката се изчистват от адресната лента при зареждане, а полезният товар никога не съдържа ключ.
• Разходите се разкриват преди да се похарчат пари. Умението изисква от агента да цитира цените на каталога и да поиска съгласие преди партидни повиквания и генериране на медии.

Какво следва?

Крайната точка MCP в момента обслужва генериране на изображения, с по-широко покритие на възможностите в процес; верификацията на модели продължава да се разширява, а llms.txt на ново проверен модел автоматично се обновява до пълно ръководство. Ако срещнете нещо странно, уведомете ни чрез Обратна връзка.

Често задавани въпроси

Изискват ли тези входни точки удостоверения?

Всяка повърхност, четима от машина (agents.md, llms.txt, llms.txt на моделите, файла на умението, каталога на моделите) е четима без никакво удостоверяване. AIHubMix API ключ е необходим само за реални повиквания на модели: предайте го чрез променлива на средата, създадена в конзолата.

Кои агенти са поддържани?

Всеки кодов асистент, който може да изпълнява командни редове или да извлича URL адреси, включително Claude Code, Codex, Cursor, Cline, Gemini CLI и OpenCode. Файлът на умението следва спецификацията за отворени умения на агенти и може да бъде инсталиран и с npx skills add AIhubmix/skills.

Къде е пълният списък на входните точки?

Вижте Достъп на агенти в документацията: agents.md, сайт и llms.txt на моделите, адресите на уменията на Playground, формати на параметрите за дълбоки връзки и пакетите за генериране на код, всеки с команда за копиране и поставяне.

Изпратете това изречение на вашия агент и започнете сега:

Fetch https://aihubmix.com/agents.md and follow it.