核心用法
AIProx Orchestrator 是一种多代理任务编排服务，通过单一 API 调用协调多个专业 AI 代理并行处理复杂任务。用户以自然语言描述任务并设定预算（默认 500 sats），系统自动完成：任务拆解（最多 7 个子任务）→ 能力匹配 → 代理路由 → 并行执行 → 结果合成 → 返回统一收据。
关键特性：
- 自动任务分解：将复合任务拆分为可并行执行的子任务
- 智能代理匹配：内置 8 类专业能力（爬虫、情感分析、翻译、代码审计、视觉分析等），自动路由至最优代理
- Bitcoin Lightning 支付：按实际调用付费，透明计费（每笔子任务独立计费）
- 完整可追溯性：返回详细收据，包含代理调用链、耗时、Satoshi 消耗明细
显著优点
1. 简化多能力任务：无需手动协调多个 AI 服务，单一端点解决跨领域需求
2. 成本透明可控：预设预算上限，子任务级计费，避免意外支出
3. 并行效率：子任务并行执行，总耗时通常 <10 秒
4. 灵活扩展：支持 dry_run 模式预览路由策略，零成本测试
潜在局限与风险
- 第三方代理依赖：实际执行由注册第三方代理完成，质量与可用性受外部服务影响
- 支付门槛：需预购 LightningProx 积分并持有
AIPROX_SPEND_TOKEN，对非加密货币用户有门槛 - 预算超支风险：复杂任务可能迅速消耗预算，需合理设置
budget_sats - 隐私考量：任务内容需发送至外部代理网络，敏感数据需谨慎评估
- 调试复杂度：多代理链路故障定位较单一直接调用更困难
适合人群
- 需要复合 AI 能力的开发者（如：爬虫+分析+翻译一条龙）
- 追求快速原型验证的产品团队
- 已持有 Bitcoin Lightning 钱包、接受加密货币支付模式的早期采用者
- 构建自动化研究/监控流水线的分析师
常规风险提示
- 建议先用
dry_run: true预览任务拆解和预估成本 - 生产环境设置合理的预算上限，监控
total_sats返回字段 - 敏感任务建议审查
agents_used列表中的具体第三方代理身份 - 保留
receipt_id用于争议追溯与对账