Show HN：厭倦了AI代理使用過時的庫，我為它們打造了一個作業系統
Neonia OS 是一個面向AI代理的雲作業系統，整合了安全的WebAssembly執行、受控圖記憶體和動態工具發現。它透過將資料從LLM上下文解除安裝到原生邊緣管道，可將API成本降低99%，並消除代理幻覺。該系統提供免費持久記憶體、代理佇列和系統MCP工具，按呼叫次數收費，支援代理自主編排。
在AI代理開發中，基礎設施的碎片化一直是個痛點。開發者常常需要配置Docker、Redis、Pinecone等元件，還要面對上下文視窗溢位和高昂的API費用。Neonia OS應運而生，它被描述為“AI代理的雲作業系統”，旨在提供一個統一的閉環平臺。
Neonia的核心賣點在於其“零信任”雲環境。它使用WebAssembly（wasm32-waspi1）作為執行沙箱，確保安全性。與傳統架構不同，Neonia採用“圖記憶體”來儲存因果規則，並支援動態工具發現——代理只需透過MCP協議注入一個系統工具，即可按需獲取所需功能。
最引人注目的是其“token套利”機制。在典型設定中，工具返回的原始資料（如5MB的JSON）會直接進入LLM上下文，導致巨大消耗。而在Neonia中，資料在後臺透過Wasm過濾器處理，僅將純化的洞見（如2KB）返回給LLM。這避免了上下文膨脹，據稱可節省多達350萬token。
Neonia還提供了代理間通訊的原生佇列（Pub/Sub），以及共享的“雙重記憶”：廉價語義記憶和因果規則記憶。當一個代理解決問題後，全域性群體會自動繼承其經驗。
定價方面，基礎系統層（記憶體和佇列）完全免費。標準工具呼叫每次0.002美元，高階工具0.005美元，AI驅動工具0.015美元，超高階工具0.055美元。支付採用HTTP 402協議，按呼叫原子計費，精度達到0.001美元。
對於開發者來說，Neonia聲稱只需一個API金鑰即可開始，無需配置本地環境。其示例程式碼顯示，透過Python MCP客戶端連線後，代理即可使用“受控圖工具”進行推理。
總體而言，Neonia OS試圖將AI代理從孤立指令碼提升為原生平臺。它解決了提示膨脹、工具硬編碼、狀態不共享等常見問題。儘管還處於早期階段，但其理念——讓代理自主發現、計算、委派和進化——無疑為AI基礎設施領域帶來了新的思路。