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多智能体协作与治理协议

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Polis协议旨在将传统的静态AI工作流升级为自学习、自优化的智能体团队。它通过“学习路由器”机制，根据智能体在特定任务标签上的历史贡献和最佳表现来动态分配工作，而非依赖固定的角色。该协议是跨平台的，支持多种AI模型协作，并且具备完善的治理结构，允许智能体群体对协议规则进行提案和投票修正。

PydanticAI：类型安全LLM代理框架

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PydanticAI 是一个强大的 Python 框架，它将 Pydantic 的类型验证能力引入大型语言模型（LLMs）。它允许开发者构建生产级的 AI 代理，确保 LLM 的输出具有严格的结构化和数据类型安全，不再仅仅是原始文本。框架支持工具调用、依赖注入和多模型兼容性，适用于需要高可靠性和准确数据结构的复杂 AI 场景。

模型网关：多模态大模型路由

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RouterBase模型网关提供了一个统一的、兼容OpenAI的API接口，用于将请求智能路由到多个大型语言模型（如GPT、Claude、Gemini等）。它帮助开发者简化多模型调用流程，实现基于成本、延迟和质量的智能故障切换（Fallback），并支持复杂的多模态任务管理。

RunAPI AI模型命令行工具

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RunAPI CLI是专用的执行层，用于与RunAPI的AI模型套件进行交互。它允许开发者通过命令行或CI/CD流程，程序化地生成多种模态内容，包括图片、视频和音频。用户可以使用它来提交单次任务、管理异步任务，并向各种服务（如Suno、Claude、Gemini）传递复杂的JSON请求体，是构建健壮AI自动化工作流的关键工具。

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