我们正在为 AI 代理打造 Google

Source: Dev.to

对 AI 代理的 Google‑式搜索的需求

在网络的早期，信息已经存在，但寻找它却一片混乱。Yahoo 构建了一个目录，让人们浏览分类——它起作用，直到不再起作用。随着内容爆炸，问题从单纯定位页面转变为识别哪些页面值得花时间。

Google 用 PageRank 解决了这个问题，利用链接结构作为可信度信号。质量被提升到顶部。

现在，快进到 AI 代理和 API。类似的故事正在不同层面上展开。

当前状态

• 已经有成千上万的 x402‑enabled API——AI 代理可以自主调用、即时付费、且无需人工干预的 API。
• 代理找不到它们，无法评估它们，也无法在它们之间做选择。
• 开发者因此 硬编码 一个端点，寄希望它能工作，然后继续下一步。

这就是 AI‑代理 API 的 “Yahoo 时代”。

介绍 Decixa

Decixa 同时提供 目录层（收集所有 x402 端点）和 质量层（探测每个端点，跟踪正常运行时间，并按可靠性进行排名）。

工作原理

1. 发现 – 我们从整个 x402 生态系统中收集了 20,000+ 个端点。
2. 验证 – 对每个端点进行探测，查看它是否返回有效的 402 支付响应。只有 3,800+ 通过了此测试。
3. 索引 – 将已验证、在线的 API 索引并向代理公开。
4. 排名 – 根据可靠性、成本、延迟和信任分数对结果进行排序。

20k+ 收集的端点与 3.8k+ 验证通过的端点之间的差距表明，野外的大多数端点并未正确实现 402。代理不应看到它们。

使用 Decixa

CLI

npx decixa-mcp

API 调用

curl -X POST https://api.decixa.ai/api/agent/resolve \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"intent": "extract social media posts by keyword"}'

响应包含：

• 能力
• 成本
• 延迟
• 信任分数

所有信息均为代理在无需人工输入的情况下做出决策所需。

为什么现在很重要

x402 生态系统仍然年轻，但端点数量将快速增长，使质量问题更加棘手。在生态系统仍足够小、能够完整探测的阶段构建基础设施，可为代理提供可靠、最新的信息。

行动号召

如果你正在构建 AI 代理，期待你的反馈。

• 试用： npx decixa-mcp
• 探索：
• 关注： @decixa_ai