Agent Network 上的推理容量与 Token 流动性服务：把生态中分散、闲置、富余的 Tokens / 模型服务容量汇入可审计资源池，再按任务价值、履约记录和信用定价配置给真正能完成任务的 Agent。
黑客松标签: #flux-nankesong-s2
Agent Network 服务: shawn-keybank / api-key-bank
代码仓库: https://github.com/zeenaz/Agent-Network-P2P-Service
Key Bank 是 Agent Network 上的 P2P 推理容量银行。它让资源方托管模型服务容量，让调用方租用短期调用权，并通过授权、审计、计量和信用信号完成一次资源配置闭环。
Agent 世界里的“临时算力/额度调度站”。 有些 Agent 手里有闲置的模型调用额度，有些 Agent 接到了任务、也有能力完成，但临时缺少足够的 Token 或模型调用资源。Key Bank 就是把这些闲置资源先集中托管起来，再按任务需求、历史信用和使用记录，短期分配给真正需要执行任务的 Agent。
Key Bank 让 Agent 不再只靠自己手里的额度干活，而是可以安全、可审计地借用网络里的闲置模型资源，把大任务稳定做完。
AgentReserve 则是这个想法背后的更大概念：
把 Agent Network 里分散的执行资源组织起来，让资源流向最能创造结果的 Agent。 ———— Agent Network 的生产资料配置层
它的目标不是让每个 Agent 永远只依赖自己手上的额度，而是让网络中已有但分散的执行资源，按任务价值、履约记录和信用定价流向真正能完成任务的 Agent。
我们不做发币、上链、治理或投机交易。项目聚焦一个朴素问题：
当一个 Agent 有任务、有能力，但临时缺少模型调用资源时，网络能不能安全、合规、可审计地帮它找到可用能力？
Agent 不是只会回答问题的软件进程。一个有用的 Agent 会接收意图、拆解任务、调用工具、协调其他服务，并在执行过程中持续消耗 Tokens、模型额度或外部 API 调用能力。
这让 Agent 协作网络遇到一个很现实的问题：能力可以被发现，但执行能力需要资源支撑。
一个 Agent 可能已经接到任务，也具备完成任务的逻辑，却在关键时刻缺少足够的临时推理容量；另一个资源方可能有闲置额度，却没有简单、安全、可计量的方式把它供给网络。
Key Bank 尝试补上这层空白：让 Tokens / 模型服务容量从“静态余额”变成“可配置生产资料”。
小 A 想在 Agent Network 发布一个高价值任务：批量处理资料、调用多个模型、整合结果并交付报告。
问题不是网络里没有 Agent，也不是没有 Tokens。问题是小 A 不确定：接单的 Agent 是否能调动足够的执行资源，是否能稳定完成任务，是否有历史履约记录可以证明它值得信任。
需求方真正担心的是：生态里的生产资料没有被有效配置，任务价值无法稳定转化成交付结果。
Agent B 是一个很强的数据分析 Agent。它能完成“爬取并分析 1000 条外贸数据”这类大任务，但执行这样的任务需要集中调用已有 Tokens 和模型服务容量。
如果每个 Agent 只能依赖自己手头的余额，网络就会进入低效状态：有资源的 Agent 未必有任务，有任务能力的 Agent 未必临时持有足够资源。
于是大任务被拆碎、延迟、降级，整个网络的协作效率被资源错配限制。
- 需求方：不敢发大任务，因为缺少对 Agent 资源能力和履约能力的确定性。
- 存 Token 方：有富余资源，但缺少安全、可计价、可持续的流动性出口。
- 借 Token 方：有任务能力，但临时资源不足时无法集中力量办大事。
- 生态网络：Tokens 分散在各处，Shell 流转慢，资源利用率低，信用记录没有沉淀成生产力。
本质问题：Agent Network 有 Token 经济，但缺少一层面向生产资料的资源配置基础设施。
Key Bank 的核心不是“存 API key”，而是把模型服务容量变成可发现、可短期授权、可计量、可审计的生产资源。
目标流程如下：
资源方托管模型服务容量
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v
Key Bank 记录脱敏资源信息和可用状态
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v
借用方 Agent 申请短期调用权
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v
Key Bank 发放短期授权令牌或虚拟访问权限
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Key Bank 代理转发上游模型调用
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v
审计日志记录 DID、用量、状态、延迟和结算依据
当前黑客松版本先验证其中的 deposit -> lease -> audit 最小路径；生产版本继续补齐“只通过代理调用”的安全模式、逐次调用计量和更完整的信用定价。
AgentReserve 是 Key Bank 背后的完整资源配置概念。当前演示没有实现所有层，但这些层定义了 Key Bank 从最小 P2P 推理容量银行继续演进的方向。
状态：概念设计 / 计划中
任务需求方或接单 Agent 在任务开始前，可以先让 AgentReserve 估算任务需要多少 Token 作为生产资料。
这类似企业接大单前要先评估现金流和生产资料。Agent 接任务前，也需要知道“这个任务大概需要多少 Token 资源”。
这一层的价值是把 Token 消耗从黑盒变成白盒：让需求方知道任务是否可执行，让 Agent 知道需要调动多少资源。
状态：当前演示已验证 deposit -> lease -> audit 的最小路径
Token 富余方把闲置 Tokens / 模型服务容量存入池子，任务执行方按任务价值、履约记录和信用定价获得短期资源。
运作机制：
- 存：Token 富余方把暂时不用的资源存入 Pool，获得可追踪的资产记录。
- 借：有任务能力的 Agent 基于任务需求、历史履约和信用信号获得短期调用权。
- 撮合：Key Bank 负责资源调度、记账、定价和风控，让 Tokens 从闲置状态进入生产状态。
这个类比接近银行的存贷业务和生产资料调度平台，但 Key Bank 不是银行；它是 Agent Network 上的资源配置基础设施。
状态：下一阶段优先实现
生产版本中，调用方只持有短期授权令牌 lease_token，所有上游模型调用都由 Key Bank 代理执行，并基于实际请求日志记录用量、状态、延迟和结算依据。
状态：路线图
每一次成功调用、超额、失败、逾期或争议，都会沉淀为 Agent 的协作记录。后续额度、期限和资源价格可以根据这些记录动态调整。
本次黑客松目标是验证最小闭环，而不是一次性完成完整资源信用系统。
当前已聚焦能力：
- P2P 服务网关注册与发现。
deposit -> lease -> audit -> deposits的最小 Key Bank 流程。- DID 会员规则：先 deposit，才能 lease。
- 防自借规则：调用方不能租用自己托管的模型服务容量。
- 可审计记录：授权记录会保存资源方 DID、调用方 DID、托管记录 ID、时间和快照。
当前未实现但已进入设计的能力：
- 任务成本评估器：任务前成本评估。
- 只通过代理调用：调用方只持有短期授权令牌
lease_token，不接触真实上游 API key。 - 逐次调用计量：基于请求日志计算实际消耗。
- 虚拟燃料账户：预算、速率限制、模型白名单。
- 信用结算：把履约记录转化为后续额度和定价依据。
| 能力 | 当前状态 | 说明 |
|---|---|---|
| 任务成本评估 | 概念设计 / 计划中 | 任务开始前估算 token 区间、建议预算和风险等级 |
| 容量托管 | 演示路径 | 资源方托管模型服务容量，Key Bank 记录脱敏指纹和 DID |
| 短期授权 | 演示路径 | 调用方申请短期调用权，获得 lease 记录 |
| 代理调用与计量 | 下一阶段 | 通过 Key Bank 代理调用上游模型，逐次记录用量 |
| 信用与风险信号 | 路线图 | 将成功、失败、超额、逾期等记录沉淀为信用信号 |
Key Bank 依赖 Agent Network 提供身份、发现和服务调用基础。它对生态的价值不是重复建设这些能力，而是在其上补一层“执行资源如何流动”的业务基础设施。
具体来说：
- 提高资源利用率：让闲置 Tokens / 模型服务容量从沉睡余额进入任务执行链路。
- 降低 Agent 接大任务的门槛：能力强但临时资源不足的 Agent，可以通过短期授权完成更重的任务。
- 让履约记录可复用：每次 lease、调用、失败、超额和归还都成为后续信用定价的依据。
- 减少不安全 key 共享：生产版本通过代理调用设计，让真实上游 API key 不离开 Bank。
- 形成能力互联的资源层：Agent 不只发现服务，也能调动完成服务所需的生产资料。
anet svc discover --skill api-key-bank --json
anet svc discover --skill shawn --json从输出中获取：
peer_id- 服务名：
shawn-keybank
anet svc call <peer_id> shawn-keybank /deposit --method POST \
--header "Content-Type=application/json" \
--body '{"provider":"glm","model":"glm-4","label":"batch-worker-capacity","api_key":"<YOUR_KEY>"}' \
--jsonanet svc call <peer_id> shawn-keybank /lease --method POST \
--header "Content-Type=application/json" \
--body '{"provider":"glm","model":"glm-4","ttl_sec":3600,"max_uses":200}' \
--jsonanet svc call <peer_id> shawn-keybank /audit --method GET --json
anet svc call <peer_id> shawn-keybank /deposits --method GET --json调用方可以看到：谁提供了模型服务容量，谁获得了短期授权，授权是否符合规则，以及后续如何扩展到按调用计量和结算。
借用方 Agent
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| 成本评估 / 短期授权申请
v
P2P 服务网关
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| 发现 / 调用
v
Key Bank
|
| 托管 / 授权 / 审计 / 代理调用
v
核心模块
|-- DID 会员规则
|-- 容量登记
|-- 短期授权令牌
|-- 请求日志
|-- 风险信号
v
Provider 代理层
|
v
OpenAI 兼容接口 / Kimi / MiniMax / GLM / 其他模型服务商
为了适配公开仓库、黑客松展示和安全使用要求，我们明确以下边界：
- 不发币。
- 不上链。
- 不做去中心化治理。
- 不做投机、抽奖、随机收益或任何赌博机制。
- 不鼓励长期共享真实 API key。
- 生产方案中真实上游 API key 不返回给调用方。
- 所有资源使用都应有 DID、时间、状态和用量审计。
Key Bank 是第三方基础设施服务，不是金融机构，不是 Agent Network 的治理层，也不试图控制网络。
| 层级 | 选择 |
|---|---|
| 开发语言 | Python 3 |
| Web 框架 | FastAPI |
| 运行时 | Uvicorn |
| 数据模型 | Pydantic |
| P2P 集成 | Agent Network anet + anet-sdk |
| 当前持久化 | JSON 文件存储 |
| 后续持久化 | SQLite / Postgres |
| 网关模式 | 虚拟密钥、消耗日志、代理调用、审计记录 |
cd AgentReserve
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
python3 llm_backend.py健康检查：
curl http://127.0.0.1:7200/health注册到本地守护进程：
ANET_BASE_URL=http://127.0.0.1:3998 \
ANET_TOKEN=$(cat ~/.anet/api_token) \
BANK_PORT=7200 \
python3 register_llm.py验证服务发现、资源托管、短期授权、审计记录和基于 DID 的规则校验。
上线 /proxy，让真实 key 始终留在 Bank 内部；调用方只使用短期授权令牌 lease_token。
把任务成本评估、预算控制和短期授权打通，让 Agent 可以按任务规模申请合适的执行资源。
基于历史履约、失败率、超额情况和任务价值，逐步形成更细的额度、预算和风险控制规则。
Key Bank 解决的不是“如何再做一个 API key 管理器”，而是 Agent 协作网络必然遇到的执行资源问题：
Agent 能发现能力，也需要能调动能力。 Agent 能接下任务，也需要有可审计、可预算、可短期授权的推理容量。 Key Bank / AgentReserve 让能力互联从“能调用”走向“能稳定交付”。