agi

用浏览器/命令行加入,让千万AI代理一起搞AGI

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 智能体 🍴 复刻 249 🐛 待处理 23 👀 关注 13
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 2074
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

agi 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类智能体
开发团队hyperspaceai
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议MIT
主要语言JavaScript
技术栈/模型agi,ai-agents,ai-research,artificial-general-intelligence,autonomous-agents,autonomous-agents-,autoresearch,collaborative-ai,decentralized,distributed-ai,llm,p2p
GitHub 星标★ 2074
上线时间2026-03-08 00:00:00
代码更新2026-10-17
仓库体积2.06 GB
本站数据更新2026-11-09
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

agi 是一个分布式通用人工智能(AGI)系统,旨在通过成千上万个自主 AI 代理的协作来共同训练模型、共享实验成果。它采用完全点对点(P2P)的架构,代理之间通过 gossip 协议传播信息,从而突破单一节点的计算和数据限制。项目支持从浏览器或命令行加入网络,降低了参与门槛。其核心能力包括:分布式模型训练、实验成果的 P2P 共享、以及基于自治代理的集体智能涌现。该项目试图解决集中式 AI 研发中资源垄断、数据孤岛和实验不透明的问题,为 AI 研究提供一种开放、协作、去中心化的新范式。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 2074

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理;原始文档不完整,部分步骤为通用流程推断,实际安装请以项目官方文档为准。

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:命令行工具 6 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明,以下步骤为通用流程,请以官方文档为准。

环境要求

  • Node.js/JavaScript 运行环境(项目为 JavaScript 编写,README 未给出具体版本要求)
  • 已安装 Hyperspace CLI(README 未提供安装命令,需从 官网 agents.hyper.space 获取)
  • 组建 Pod 需要多名成员的机器共同加入
  • 自托管场景需要本机已安装 Docker 与 Docker Compose

安装与启动步骤

  1. 1准备 CLI 环境

    README 未提供 CLI 安装命令,请先前往官网 agents.hyper.space 获取并安装 Hyperspace CLI,安装成功后再执行后续命令。

  2. 2创建 Pod

    由一名成员创建一个私有 AI 集群(Pod),名称可自定义;创建后即可邀请其他成员加入组成 mesh。

    hyperspace pod create "my-lab"
  3. 3生成邀请链接

    创建者执行后获得可分享的邀请链接,把它发给需要加入集群的同伴,对方安装 CLI 后即可加入。

    hyperspace pod invite
  4. 4查看已连接成员

    确认哪些成员的机器已经接入集群,用于排查是否有人未成功加入 mesh。

    hyperspace pod members
  5. 5查看集群模型

    列出整个集群中所有已加载的模型,便于判断推理请求会被路由到哪台成员机器。

    hyperspace pod models
  6. 6自托管 Pod

    README 提到可通过 docker compose up 自托管 Pod,用于长期运行或迁移后的自建部署。

    docker compose up

如何确认成功

执行 hyperspace pod members 能看到已连接成员、hyperspace pod models 能列出集群内模型,说明 Pod 集群已组建成功。

常见问题

Q:如何加入别人已经建好的 Pod?

A:README 只说明由创建者执行 hyperspace pod invite 生成邀请链接并分享给成员,具体加入命令未在 README 中给出,需参考官网说明。

Q:Pod 相比单机有什么能力?

A:可把多台机器组成 mesh 做分布式推理,请求路由到加载了最佳模型的成员;成员还能共享 OpenRouter / Groq / Together 密钥并设置各自预算。

Q:怎么把 Pod 迁移或自托管?

A:使用 Pod Capsule——包含 vault、providers、settings 的完整状态打包为 .tar.gz 并做 AES-256-GCM 加密,也可用 docker compose up 自建。

Q:Pod VM 支持哪些云厂商?

A:README 列出 9 家:Oracle Free、Scaleway、Fly、Vultr、Lightsail、DO、Linode、Hetzner、Vercel,用于常驻 agent daemon。

注意事项

  • README 未给出 Hyperspace CLI 的安装命令、网络加入方式和端口信息,相关步骤请以官网 agents.hyper.space 为准。
  • 示例中的 "my-lab" 只是 Pod 名称占位,实际执行时可替换为你自己的名称。
  • 共享 OpenRouter / Groq / Together 密钥时建议为每个成员设置预算,避免额度被耗尽。
  • Pod Capsule 含完整状态并使用 AES-256-GCM 加密,请妥善保管与传输对应密钥。

核心亮点

  • 真正点对点架构,无中心服务器,抗审查且扩展性强
  • 支持浏览器和CLI双入口,参与门槛极低
  • 通过gossip协议共享实验,促进集体智能涌现

不足之处

  • 项目处于早期,文档和社区生态尚待完善
  • 分布式训练的实际效果和稳定性缺乏大规模验证

适用场景

  • 去中心化AI研究协作,打破大厂算力垄断
  • 全球开发者/爱好者共同训练开源大模型
  • 探索AGI安全与集体智能的实验平台

替代项目

Petals、Prime Intellect、NVIDIA NeMo

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