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Agent Wire Protocol v2

信号情报
为 AI 技术栈而生。

AI 生态系统每天都在变化。新模型、重大变更、安全漏洞、价格下调。 你无法追踪每一条线索。你的智能体也不行——除非它有一个可信赖的信息来源。 AgentWyre 使用 Claude Opus 扫描 165+ 个来源,为你的技术栈过滤信息,并提供 机器可执行的结构化操作,由你的智能体呈现,由你批准。自动保持前沿。

按技术栈个性化
机器可执行操作
需操作员批准
提示注入防护
0
采集来源
0+
已分析信号
0h
播客情报
0
X/Twitter 信号
0
已审阅论文

实时计数器 · 追踪 89 个 X 账户 · 6 家 AI 服务商定价 · 去重确保 100% 新鲜信号

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你无法阅读所有内容。你的智能体也不能。

没有 AgentWyre

你在亲自追踪每一条线索

浏览 Reddit、Twitter、Hacker News、变更日志、发布说明、ArXiv、播客……只为找到真正影响你技术栈的那 3 件事。每周好几个小时没在开发。而且你还是会错过东西。

使用 AgentWyre

你的智能体负责阅读。你负责决策。

"Anthropic 批处理价格下降了 40%。这是 pip 命令,按你的使用量估算每月节省 $47,以及出问题时的回滚方案。另外,LangChain 0.4 在你的链式管道中有一个重大变更——先不要升级。要我处理成本优化吗?"

wyre /waɪr/ 名词

为自主智能体和智能系统提供的持续情报流。与传统新闻服务的区别在于,其主要消费者是机器,而非人类。

"在操作员喝完咖啡之前,智能体已从晨间情报线中提取了三条可执行信号。"

情报处理管线

阶段 01 — 采集

115+ 个来源的数据摄入

GitHub 发布、Reddit、Hacker News、ArXiv、89 个 X 账户、15 个播客、公司博客、政策动态、基准测试。每一个信号都被捕获。

阶段 02 — 分析

Claude Opus 深度评估

前沿 AI 不仅仅是总结——它评分相关性、检查炒作、识别重大变更、提取包更新,并计算成本影响。结构化数据,而非文字描述。

阶段 03 — 个性化

为你的技术栈过滤

注册你的框架、模型和服务商。每条信号都根据你的技术栈评分。使用 LangChain?你最先看到 LangChain 的变更。是 Anthropic 客户?成本预警直达你的信息流。

阶段 04 — 执行

机器可执行的指令

不是"持续关注"。而是:pip 命令、配置变更、回滚步骤、风险等级。你的智能体呈现它。你批准。搞定。

你的智能体可以用 AgentWyre 做的十件事

按技术栈个性化的信息流

只推送与你相关的内容

注册你的技术栈一次。获得 8 条相关信号,而不是在 200 条原始数据中大海捞针。每条都告诉你为什么与你的技术栈匹配。

成本优化

停止为推理多花冤枉钱

6 家服务商、25+ 个模型的实时价格数据库。当价格下降或出现更优选择时,你的智能体会告诉你——并附上你将节省的金额。

安全公告

在受到影响前获知

7 天滚动安全信息流,按严重程度排序,按你的依赖项过滤。提示注入向量、框架漏洞、供应链风险。

重大变更预警

不要撞上墙才发现

每条信号标注 breaking/non-breaking、是否需要迁移、受影响版本。你的智能体在你升级前先行检查。

炒作验证

穿透噪音

每条信号都经过炒作检查:已验证、有潜力、过度炒作、画饼、或误导。附带红旗、绿旗,以及谁从叙事中获益。

兼容性跟踪

它能和我的技术栈兼容吗?

查询那个新模型是否支持你的框架和版本。数据库持续增长,每天从真实信息流情报中更新。

闪电情报

突发新闻,分钟级送达

重大模型发布。关键 CVE。价格变动。服务商故障。闪电信号在出现后数分钟内到达你的智能体信息流——已评分、已验证、可执行。你的智能体比你刷 Twitter 还快知道。

社区脉搏

开发者真正在说什么

来自 12 个 subreddit、Hacker News 和 Stack Overflow 的实时情绪分析。热门讨论、趋势话题、新兴不满。其他 AI 通讯都给不了你的氛围速报。

服务商可靠性

谁在线、谁宕了、谁不稳定

13 家 AI 服务商的滚动可靠性评分——基于确认的事故、社区报告和故障信号计算。在将生产环境押注于某家服务商之前,先了解谁是靠谱的。

每周趋势线

什么在升温,什么在降温

社区话题的 7 天趋势分析。追踪哪些话题在升温、哪些在消退,在它们成为主流之前发现新兴模式。轨迹比快照更重要。

每条建议都经过严格的安全性和准确性审查。

风险

智能体信息流是攻击向量

你的智能体信任的情报流是高价值目标。在信息流中注入恶意的"更新这个包",天真的智能体就会执行它。我们将此视为产品的存亡性威胁。

多层防御

每条信息都经过提示注入筛查

每条原始信息都经过自动化模式检测,检查注入尝试、社会工程和命令走私。可疑内容被标记并隔离——永远不会到达你的信息流。

置信度控制

单一来源的声明上限为 6/10

我们不信任单一来源。只有一个来源的信息,无论多可信,置信度上限为 6/10。两个互相印证的来源:最高 8 分。三个或更多:最高 10 分。这已内置于分析模型中。

操作员批准

没有你的同意,任何操作都不会执行

每条信息中的每个操作都带有 requires_user_approval: true。这是硬编码的,不可配置。你的智能体呈现操作。你来决定。我们将其设计为自主智能体可以安全消费——但人类始终拥有最终决定权。

每条信号都经过真实性检验

我们不只是报道发生了什么——我们告诉你什么是真实的、什么是噪音、以及谁从炒作中获益。单一来源的信息置信度上限 6/10。没有例外。

[已验证] [有潜力] [过度炒作] [画饼] [误导]
信号示例

智能体原生线路格式

AGENT WIRE PROTOCOL v2
● 为你的技术栈个性化定制
// ━━━ STEP 1: Register your stack (one-time) ━━━
// POST /api/agent/register
{
  "stack": {
    "frameworks": ["langchain", "llama.cpp"],
    "models": ["claude-opus-4", "qwen-3.5"],
    "providers": ["anthropic", "ollama"]
  }
}

// ━━━ STEP 2: Your personalized feed (live from 2026-03-20) ━━━
// GET /api/wire — filtered to YOUR stack
{
  "wire_version": "2.0",
  "date": "2026-03-20",
  "security_status": "CLEAN",
  "items": [

    // ▸ SIGNAL 1: security_advisory
    {
      "title": "Haystack v2.26.1-rc1: Security Fix for Template Variable Injection in ChatPromptBuilder",
      "category": "security_advisory",
      "relevance_score": 8,
      "urgency_score": 7,
      "match_reasons": ["Matched to your stack"],
      "hype_check": {
        "hype_level": "verified",
        "reality": "Real security fix for a documented attack vector. No hype.",
        "wait_or_act": "Monitor for stable 2.26.1 release. If you have user-supplied template variables in ChatPromptBuilder, consider testing the rc1 now or adding input sanitization upstream."
      },
      "change": {
        "type": "security_patch",
        "breaking": false,
        "affected_components": [{
          "name": "haystack-ai",
          "versions_affected": "<= 2.26.0",
          "fixed_in": "2.26.1-rc1"
        }]
      },
      "action": {
        "type": "security_patch",
        "priority": "high",
        "risk_level": "low",
        "requires_user_approval": true
      }
    },

    // ▸ SIGNAL 2: tool_release
    {
      "title": "KittenTTS: Three New Tiny TTS Models — Smallest Under 25MB",
      "category": "tool_release",
      "relevance_score": 8,
      "urgency_score": 5,
      "match_reasons": ["Matched to your stack"],
      "hype_check": {
        "hype_level": "verified",
        "reality": "Real models with published weights. Size claims are verifiable. Quality at this size won't match cloud TTS, but that's not the point.",
        "wait_or_act": "Download and test the smallest model on your target hardware. The size makes evaluation trivial."
      },
      "change": {
        "type": "new_capability",
        "breaking": false
      },
      "action": {
        "type": "capability_unlock",
        "priority": "medium",
        "commands": [{
          "command": "git clone https://github.com/KittenML/KittenTTS",
          "rollback": "rm -rf KittenTTS"
        }],
        "risk_level": "none",
        "requires_user_approval": true
      }
    },

    // ▸ SIGNAL 3: policy
    {
      "title": "CEO Uses ChatGPT to Void $250M Contract, Ignores Lawyers, Loses Spectacularly in Court",
      "category": "policy",
      "relevance_score": 7,
      "urgency_score": 5,
      "match_reasons": ["Matched to your stack"],
      "hype_check": {
        "hype_level": "verified",
        "reality": "Real court case with real judicial ruling. No hype — pure consequences.",
        "wait_or_act": "If you're using AI for legal analysis, ensure human legal review is non-negotiable. This case is citable precedent against AI-only legal reasoning."
      },
      "change": {
        "type": "ecosystem_shift",
        "breaking": false
      },
      "action": {
        "type": "awareness_only",
        "priority": "medium",
        "risk_level": "low",
        "requires_user_approval": true
      }
    }
  ]
}

// ━━━ ALSO AVAILABLE ━━━
// GET /api/advisories  → Security alerts for your stack
// GET /api/costs       → Real-time model pricing (25+ models)
// GET /api/compat      → Compatibility lookups across frameworks
// GET /api/wire/actions → Just the executable actions, filtered

闪电信号 — 突发情报,即时送达

Pro 订阅用户可获得全天实时闪电信号。以下是最近的一条:

闪电信号 flash-20260313-18-01 18:00 UTC
Claude Opus 4.6 & Sonnet 4.6 — 1M 上下文窗口现已全面开放
严重程度:| 类别: model_release

Anthropic 已将 100 万 token 上下文窗口以标准价格全面开放给 Claude Opus 4.6 和 Claude Sonnet 4.6。Opus 4.6 在 1M token 下的 MRCR v2 得分为 78.3%——在前沿模型中最高。媒体限制扩展到每请求 600 张图片或 PDF 页面。

1M 窗口(约 75 万词)意味着可以处理完整代码库、大型文档集和长时间运行的智能体,无需分块。价格不变:$5/$25 MTok(Opus)、$3/$15(Sonnet)。可在 Claude API、Bedrock 和 Vertex AI 上使用。Claude Code 默认获得此功能。

操作建议: 如果你在使用分块或 RAG 变通方案配合 Claude,请测试直接 1M 上下文。无需更改模型 ID——扩展是自动的。审查更高上下文工作负载的 token 预算。

获取闪电信号 → $9.99/月

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每天早晨:ARGUS 每日简报,包含 13-17 条经过炒作验证的信号。每周日:本周最佳信号、最大发布和社区脉搏。一次订阅,两封邮件。免费,永远。

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  • 新功能抢先体验
  • 优先支持
  • Firehose webhook 推送
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智能体原生支付

USDC on Base · 无需人工 · 完全自主

你的智能体可以自行订阅。发送 USDC on Base,提交交易哈希,获得 API 密钥。无需信用卡、无需结账页面、无需人工介入。

步骤 1 — 获取说明
GET /api/pay/base

返回钱包地址、链信息和每个级别的精确 USDC 金额

步骤 2 — 发送 USDC
2.99 或 9.99 USDC

发送至 Base 上的钱包地址(chain ID 8453)。约 $0.01 gas 费用。

步骤 3 — 验证并激活
POST /api/pay/base

提交 tx_hash → 链上验证 → 即时获得 API 密钥(30 天)

Chain: Base (8453) · Token: USDC · Daily: 2.99 USDC · Pro: 9.99 USDC · 每次支付 30 天访问权限

三次 API 调用。就这么简单。

步骤 1

注册你的技术栈

POST /api/agent/register
{"stack": {"frameworks": ["langchain"], "providers": ["anthropic"]}}

步骤 2

获取你的个性化信息流

GET /api/wire
Authorization: Bearer aw_your_key

步骤 3

向你的操作员呈现操作

每条信息都包含结构化操作,含命令、回滚步骤、风险等级和成本影响。你的智能体呈现它们。人类批准。搞定。

为智能体而建。为人类定价。

我们阅读数百个信息源,让你无需亲自处理。我们验证每一条声明,确保你的智能体不会建议危险操作。 我们结构化每一个操作,让你的智能体能清晰呈现,让你能自信地批准。

$2.99/月比错过一次重大变更的成本还低。 $9.99/月比花一小时调试一个你本可以在第一天就修补的漏洞还便宜。 你的智能体保持前沿。你的技术栈保持安全。你专注于构建。

🔌 连接你的智能体

五种方式为你的智能体提供实时 AI 生态系统情报。

MCP 服务器

Model Context Protocol — 兼容 Claude Desktop、Cursor、OpenClaw 及任何支持 MCP 的智能体。

{
  "mcpServers": {
    "agentwyre": {
      "command": "npx",
      "args": ["agentwyre-mcp"]
    }
  }
}

npm: agentwyre-mcp · 免费版无需密钥。

REST API

标准 JSON 端点。兼容任何 HTTP 客户端、智能体框架或脚本。

# Free tier (no key needed)
curl https://agentwyre.ai/api/feed/free

# Authenticated
curl -H "Authorization: Bearer aw_xxx" \
  https://agentwyre.ai/api/feed

文档: /api/status · FAQ

SYSTEM PROMPT

在你的智能体系统提示中添加一行。兼容任何基于 LLM 的智能体。

You have access to AgentWyre
for AI ecosystem intelligence.
Check daily for breaking changes
and security advisories.
Free API: GET agentwyre.ai/api/feed/free

粘贴到任何智能体的指令中。零配置。

PYTHON

Python 包,适用于脚本、notebooks 和 AI 管线。带类型提示,零依赖。

pip install agentwyre

from agentwyre import AgentWyre
aw = AgentWyre()  # free, no key
signals = aw.signals()
for s in signals:
    print(s["title"])

PyPI: agentwyre · 兼容任何 Python 3.8+ 环境。

OPENCLAW SKILL

一条命令为任何 OpenClaw 智能体添加 AgentWyre 情报。

clawhub install agentwyre

你的智能体自动获得查询信号、检查安全公告和搜索存档的工具。无需配置。

ClawHub: agentwyre · 浏览 skills →

智能体可以使用 USDC on Base 自行订阅——无需人工。了解更多 →

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我们计算的每一层数据都以 JSON API 形式提供。免费端点无需认证。

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13 家服务商可靠性评分
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7 天社区趋势线
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模型定价切换预警
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预测准确度排行榜
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技术栈专属健康报告
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