Glazyr Viz
AI 与智能体by glazyr
Glazyr Viz 直接将 Chromium 原始内存帧提供给 AI agent,绕过脆弱的 DOM scraping 与 Cloudflare 封锁,实现 177 FPS 零拷贝视觉与原生 USDC 结算。
什么是 Glazyr Viz?
Glazyr Viz 直接将 Chromium 原始内存帧提供给 AI agent,绕过脆弱的 DOM scraping 与 Cloudflare 封锁,实现 177 FPS 零拷贝视觉与原生 USDC 结算。
核心功能 (10 个工具)
get_optic_nerve_statusReturns a high-level dashboard of the agent's visual health, including FPS, latency, and Aquarium population metrics.
browser_navigateDispatches a navigation command to the agent's browser, used to switch between benchmarks or sites.
browser_set_fish_countControls the hardware load by setting the number of active WebGL fish in the Aquarium simulation.
peek_vision_bufferPerforms a low-latency 'peek' at the raw vision stream, returning resolution, sequence numbers, and optional base64 frame data.
browser_evaluate_jsEvaluates arbitrary JavaScript in the GCP Big Iron browser context.
run_dogfood_surgeExecutes the standardized dogfooding sequence: sets baseline, triggers a 30k fish surge, and returns status.
verify_paymentVerifies a USDC transfer on the Base network to grant vision credits to the current session (1 USDC = 1,000,000 frames).
get_remaining_creditsRetrieve the current balance of cognitive frames available for this session.
browser_clickLegacy control: Dispatches a mouse click to the specified coordinates.
browser_typeLegacy control: Types the specified text into the active browser element.
常见问题
Glazyr Viz 是什么?
Glazyr Viz 直接将 Chromium 原始内存帧提供给 AI agent,绕过脆弱的 DOM scraping 与 Cloudflare 封锁,实现 177 FPS 零拷贝视觉与原生 USDC 结算。
Glazyr Viz 提供哪些工具?
提供 10 个工具,包括 get_optic_nerve_status、browser_navigate、browser_set_fish_count 等。
相关 Skills
Claude接口
by anthropics
面向接入 Claude API、Anthropic SDK 或 Agent SDK 的开发场景,自动识别项目语言并给出对应示例与默认配置,快速搭建 LLM 应用。
✎ 想把Claude能力接进应用或智能体,用claude-api上手快、兼容Anthropic与Agent SDK,集成路径清晰又省心
RAG架构师
by alirezarezvani
聚焦生产级RAG系统设计与优化,覆盖文档切块、检索链路、索引构建、召回评估等关键环节,适合搭建可扩展、高准确率的知识库问答与检索增强应用。
✎ 面向RAG落地,把知识库、向量检索和生成链路系统串联起来,做架构设计时更清晰,也更少踩坑。
多智能体架构
by alirezarezvani
聚焦多智能体系统架构设计,梳理 Supervisor、Swarm、分层和 Pipeline 等模式,覆盖角色定义、通信协作与性能评估,适合规划稳健可扩展的 AI agent 编排方案。
✎ 帮你系统解决多智能体应用的架构设计与协同编排难题,适合构建复杂 AI 工作流,成熟度高、社区认可也很亮眼。
相关 MCP Server
知识图谱记忆
编辑精选by Anthropic
Memory 是一个基于本地知识图谱的持久化记忆系统,让 AI 记住长期上下文。
✎ 帮 AI 和智能体补上“记不住”的短板,用本地知识图谱沉淀长期上下文,连续对话更聪明,数据也更可控。
顺序思维
编辑精选by Anthropic
Sequential Thinking 是让 AI 通过动态思维链解决复杂问题的参考服务器。
✎ 这个服务器展示了如何让 Claude 像人类一样逐步推理,适合开发者学习 MCP 的思维链实现。但注意它只是个参考示例,别指望直接用在生产环境里。
PraisonAI
编辑精选by mervinpraison
PraisonAI 是一个支持自反思和多 LLM 的低代码 AI 智能体框架。
✎ 如果你需要快速搭建一个能 24/7 运行的 AI 智能体团队来处理复杂任务(比如自动研究或代码生成),PraisonAI 的低代码设计和多平台集成(如 Telegram)让它上手极快。但作为非官方项目,它的生态成熟度可能不如 LangChain 等主流框架,适合愿意尝鲜的开发者。