Tóm tắt AIHubMix hiện cung cấp một bộ bề mặt truy cập có thể đọc được bởi đại lý: đại lý lập trình của bạn có thể khám phá các mô hình, tạo các cuộc gọi và xác minh chúng một cách độc lập, sau đó trả lại một phiên Playground đã được cấu hình sẵn cho bạn. Để bắt đầu, chỉ cần một câu gửi đến đại lý của bạn: Fetch https://aihubmix.com/agents.md and follow it. Danh sách đầy đủ các điểm truy cập nằm trong tài liệu Truy cập Đại lý.
Ngày càng nhiều nhà phát triển thực hiện quy trình làm việc của họ thông qua các đại lý lập trình như Claude Code, Codex và Cursor: việc chọn mô hình, viết các cuộc gọi và điều chỉnh các tham số đều được ủy quyền. Cổng AIHubMix AI đặt hơn 500 mô hình phía sau một khóa API qua bốn giao thức truyền tải, bao gồm các điểm cuối tương thích với OpenAI, và bản phát hành này cho phép đại lý của bạn đọc tất cả trực tiếp.
Những gì đã được phát hành?
- agents.md: một hướng dẫn onboarding được viết cho các đại lý thực hiện, bao gồm các kiểm tra chính, khám phá mô hình trực tiếp, các cuộc gọi theo giao thức, xác minh đầu cuối và xử lý sự cố.
- Per-model llms.txt: 850+ mô hình, mỗi mô hình có một hướng dẫn tích hợp có thể đọc được bằng máy tại một địa chỉ cố định (
https://aihubmix.com/model/{model_id}/llms.txt); chipllms.txttrên mỗi trang mô hình liên kết trực tiếp đến nó. - Kỹ năng Playground và các liên kết chuyển giao: Kỹ năng này giao cho đại lý việc thử nghiệm, điều chỉnh, so sánh và tạo phương tiện; các liên kết sâu cho phép đại lý trả lại một phiên đã được cấu hình sẵn cho trình duyệt của bạn, và tham số
?models=mở ra tới 6 tab mô hình sẵn sàng chạy từ một liên kết.
Tại sao đại lý cần truy cập có thể đọc được bằng máy?
Khi một đại lý đoán ID mô hình, giá cả và các tham số từ bộ nhớ đào tạo của nó, các cuộc gọi mà nó tạo ra có xu hướng thất bại: các cách viết ID lỗi thời, các tham số không được hỗ trợ, giá cả lỗi thời. Các bề mặt có thể đọc được bằng máy cung cấp cho đại lý thông tin này một cách trực tiếp và có cấu trúc. Lấy llms.txt cho gemini-3.7-flash: một lần lấy cho đại lý mọi thông tin cần thiết để tạo ra một cuộc gọi chính xác:
- Nhà phát triển: Google
- Cửa sổ ngữ cảnh: 1,048,576 tokens
- Các phương thức đầu vào: văn bản, hình ảnh, âm thanh, video
- Khả năng: Suy nghĩ, Phát trực tiếp, Gọi công cụ, Tìm kiếm web, Ngữ cảnh URL,
Trình thông dịch mã, Sử dụng máy tính, Tìm kiếm tệp, Đầu ra có cấu trúc, Lưu trữ prompt
- Giá cả: $0.75/M token đầu vào, $3.75/M token đầu ra, $0.075/M đầu vào đã lưu
Tệp này hiện đang hoạt động: curl -s https://aihubmix.com/model/gemini-3.7-flash/llms.txt xác minh điều đó. Quy tắc xác minh trong agents.md cũng yêu cầu các đại lý kiểm tra nội dung phản hồi và mô hình được phản hồi; một HTTP 200 đơn thuần không được tính là thành công.
Một hướng dẫn đầy đủ: chọn mô hình, so sánh A với B và chuyển giao
Giả sử bạn cần một mô hình trò chuyện chi phí thấp cho một bot hỗ trợ khách hàng. Đầu tiên, hãy giao Kỹ năng cho đại lý của bạn:
Run curl -fsSL https://aihubmix.com/skills/playground and follow it.
Bước 1: khám phá mô hình trực tiếp. Đại lý đọc danh mục mô hình không cần xác thực, lọc các ứng viên theo giá cả và khả năng, sau đó lấy llms.txt của từng ứng viên để xác nhận hỗ trợ cho việc gọi công cụ và đầu ra có cấu trúc.
Bước 2: so sánh cùng prompt. Đại lý chạy cùng một prompt đối với từng ứng viên và báo cáo đầu ra thực tế, độ trễ đo được và giá cả danh mục theo mô hình. Kỹ năng này có tính năng tiết lộ chi phí tích hợp: trước khi thực hiện các cuộc gọi hàng loạt, đại lý báo giá và yêu cầu sự đồng ý của bạn.
Bước 3: trả lại cho bạn. Đại lý tạo một liên kết sâu Playground. Mở nó trong trình duyệt của bạn và phiên đã được cấu hình sẵn: mô hình, tham số và prompt hệ thống đã sẵn sàng, với một bản nháp được điền sẵn trong trình soạn thảo nhưng chưa được gửi. Việc nó có hoạt động hay không là tùy thuộc vào bạn.
Hai liên kết thực mà bạn có thể mở ngay bây giờ:
- Mở hai tab mô hình sẵn sàng chạy từ một liên kết (tham số
?models=, tối đa 6; chuyển đổi giữa các tab) - Cần thông số và giá cả cạnh nhau? Đại lý cũng có thể chuyển giao một liên kết so sánh trên trang chính như Gemini 3.7 Flash so với Claude Opus 4.1 (mẫu
compare/{a}/{b}, cũng được liệt kê trong mỗi llms.txt) - Liên kết sâu được tạo ra bởi Bước 3 của hướng dẫn này (kịch bản hỗ trợ khách hàng: prompt hệ thống, tham số và bản nháp của trình soạn thảo đều đã sẵn sàng; ảnh chụp màn hình ở trên là liên kết này đã được mở)
Từ quan điểm của đại lý, toàn bộ quy trình là bốn lệnh, mỗi lệnh đều có thể xác minh bằng cách sao chép và dán:
# 1. Đọc hướng dẫn onboarding
curl -s https://aihubmix.com/agents.md
# 2. Đọc danh mục trực tiếp để chọn ứng viên
curl -s "https://aihubmix.com/api/v1/models?type=llm&sort_by=order"
# 3. Đọc hướng dẫn có thể đọc được bằng máy của một ứng viên
curl -s https://aihubmix.com/model/gemini-3.7-flash/llms.txt
# 4. Cuộc gọi thực tế tối thiểu để xác minh kết nối (nội dung phải chứa phản hồi chính xác đã yêu cầu)
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}'
Bạn chỉ cần làm đúng hai điều trong quy trình này: gửi một câu đến đại lý của bạn và tiếp nhận kết quả trong trình duyệt của bạn. Hãy thử ngay bây giờ:
Fetch https://aihubmix.com/agents.md and follow it.
Điểm truy cập nào cho công việc nào?
| Bạn muốn | Sử dụng |
|---|---|
| Tích hợp AIHubMix vào một dự án | agents.md |
| Hướng dẫn đại lý của bạn một mô hình cụ thể | llms.txt của mô hình đó (chip trên trang của nó, hoặc địa chỉ cố định) |
| Thử nghiệm, điều chỉnh, so sánh, tạo phương tiện | Kỹ năng Playground Skill |
| Trả lại một phiên đã được cấu hình hoặc một tập hợp các mô hình cho một người | Các liên kết sâu Playground (?config= cho một phiên đã được cấu hình sẵn, ?models= để mở nhiều tab) |
| Hiển thị cho một người hai mô hình với thông số và giá cả cạnh nhau | trang so sánh, aihubmix.com/compare/{a}/{b} (ví dụ GLM 5.3 so với GLM 5.2) |
Những nguyên tắc thiết kế nào được tuân theo?
- Chỉ thông tin đã được xác minh mới được công bố. llms.txt của một mô hình chỉ chứa các tuyên bố về khả năng và điểm cuối sau khi đã được xác minh; các mô hình chưa được xác minh sẽ phục vụ một thông báo ngắn chỉ vào danh mục trực tiếp và các sơ đồ tham số, không có tuyên bố nào chưa được xác minh.
- Các liên kết sâu không mang theo thông tin xác thực và chỉ hoạt động một lần. Các tham số liên kết sẽ được xóa khỏi thanh địa chỉ khi tải, và tải trọng không bao giờ chứa khóa.
- Chi phí được tiết lộ trước khi chi tiền. Kỹ năng yêu cầu đại lý báo giá danh mục và yêu cầu sự đồng ý trước khi thực hiện các cuộc gọi hàng loạt và tạo phương tiện.
Điều gì tiếp theo?
Điểm cuối MCP hiện phục vụ việc tạo hình ảnh, với khả năng bao phủ rộng hơn đang được tiến hành; việc xác minh mô hình vẫn đang mở rộng, và llms.txt của một mô hình mới được xác minh sẽ tự động nâng cấp lên một hướng dẫn đầy đủ. Nếu bạn gặp bất kỳ điều gì kỳ lạ, hãy cho chúng tôi biết qua Phản hồi.
Câu hỏi thường gặp
Các điểm truy cập này có yêu cầu thông tin xác thực không?
Mọi bề mặt có thể đọc được bằng máy (agents.md, llms.txt, llms.txt theo mô hình, tệp Kỹ năng, danh mục mô hình) đều có thể đọc được mà không cần xác thực. Một khóa API AIHubMix chỉ cần cho các cuộc gọi mô hình thực: truyền nó qua một biến môi trường, được tạo trong bảng điều khiển.
Các đại lý nào được hỗ trợ?
Bất kỳ trợ lý lập trình nào có thể chạy lệnh shell hoặc lấy URL, bao gồm Claude Code, Codex, Cursor, Cline, Gemini CLI và OpenCode. Tệp Kỹ năng tuân theo thông số kỹ thuật Kỹ năng Đại lý mở và cũng có thể được cài đặt bằng npx skills add AIhubmix/skills.
Danh sách đầy đủ các điểm truy cập ở đâu?
Xem Truy cập Đại lý trong tài liệu: agents.md, llms.txt trên trang và theo mô hình, cả hai địa chỉ Kỹ năng Playground, định dạng tham số liên kết sâu, và các gói tạo mã, mỗi gói đều có một lệnh sao chép và dán.
Gửi câu này đến đại lý của bạn và bắt đầu ngay:
Fetch https://aihubmix.com/agents.md and follow it.
