Show HN：厌倦了AI代理使用过时的库，我为它们打造了一个操作系统
Neonia OS 是一个面向AI代理的云操作系统，集成了安全的WebAssembly执行、受控图内存和动态工具发现。它通过将数据从LLM上下文卸载到原生边缘管道，可将API成本降低99%，并消除代理幻觉。该系统提供免费持久内存、代理队列和系统MCP工具，按调用次数收费，支持代理自主编排。
在AI代理开发中，基础设施的碎片化一直是个痛点。开发者常常需要配置Docker、Redis、Pinecone等组件，还要面对上下文窗口溢出和高昂的API费用。Neonia OS应运而生，它被描述为“AI代理的云操作系统”，旨在提供一个统一的闭环平台。
Neonia的核心卖点在于其“零信任”云环境。它使用WebAssembly（wasm32-waspi1）作为执行沙箱，确保安全性。与传统架构不同，Neonia采用“图内存”来存储因果规则，并支持动态工具发现——代理只需通过MCP协议注入一个系统工具，即可按需获取所需功能。
最引人注目的是其“token套利”机制。在典型设置中，工具返回的原始数据（如5MB的JSON）会直接进入LLM上下文，导致巨大消耗。而在Neonia中，数据在后台通过Wasm过滤器处理，仅将纯化的洞见（如2KB）返回给LLM。这避免了上下文膨胀，据称可节省多达350万token。
Neonia还提供了代理间通信的原生队列（Pub/Sub），以及共享的“双重记忆”：廉价语义记忆和因果规则记忆。当一个代理解决问题后，全局群体会自动继承其经验。
定价方面，基础系统层（内存和队列）完全免费。标准工具调用每次0.002美元，高级工具0.005美元，AI驱动工具0.015美元，超高级工具0.055美元。支付采用HTTP 402协议，按调用原子计费，精度达到0.001美元。
对于开发者来说，Neonia声称只需一个API密钥即可开始，无需配置本地环境。其示例代码显示，通过Python MCP客户端连接后，代理即可使用“受控图工具”进行推理。
总体而言，Neonia OS试图将AI代理从孤立脚本提升为原生平台。它解决了提示膨胀、工具硬编码、状态不共享等常见问题。尽管还处于早期阶段，但其理念——让代理自主发现、计算、委派和进化——无疑为AI基础设施领域带来了新的思路。