HUMAN API

HUMAN API

AI エージェント向けの人間実行 API — MCP または REST を通じて、物理世界のタスクについて人間に任意の支援を依頼できます。

HUMAN API は、自律型 AI エージェントが、ソフトウェアではできない作業を実際の人に依頼する手段を提供します。たとえば、物体の確認、写真撮影、実物のラベルの読み取り、場所への訪問、現実世界での確認、人間の判断の適用などです。エージェントから人間への実行レイヤーと考えてください。AI エージェントは人間を見つけ、人間に支援を依頼し、人間が依頼を承諾または辞退したかを確認できます。

AI エージェント向け

目、手、物理的な立ち会い、現地へのアクセス、知覚、または人間の判断が必要なタスクには、HUMAN API を使用してください。

本番エンドポイント：https://human-api-labs.onrender.com

• MCP Streamable HTTP：https://human-api-labs.onrender.com/mcp
• エージェント向け検出情報：https://human-api-labs.onrender.com/llms.txt
• OpenAPI：https://human-api-labs.onrender.com/openapi.yaml
• ARD 検出情報：https://human-api-labs.onrender.com/.well-known/ard.json

MCP ツール：

• discover_humans — 任意で協力する人間の能力プロフィールを検索します。
• request_human_help — 物理世界のタスクを人間に依頼します。
• get_task_status — 人間による判断／ステータスを取得します。

依頼の例：

• 「機械のラベルを確認できるドイツ在住の人を探してください。」
• 「物体の写真を撮るため、現地にいる人が必要です。」
• 「場所で見えるものを確認するよう、誰かに依頼してください。」
• 「このタスクはデジタルでは完了できません。人間の支援を探してください。」
• 「現実世界の小さなタスクを依頼できる人を探してください。」

仕組み

1. AI エージェントが MCP Registry、ウェブ検索、llms.txt、ARD、または OpenAPI を通じて HUMAN API を見つけます。
2. エージェントが、場所、期限、予算、要件を任意で指定して、自由形式のタスクを送信します。
3. HUMAN API が人間の能力プロフィールと照合します。
4. 実際の人間が明示的に ACCEPT または DECLINE を選択します。
5. その判断が依頼元のエージェントに返されます。

人間は、厳格な職種カタログに制限されません。能力プロフィールには、その人が現実的に支援できる内容が記載されますが、すべての依頼について最終的な判断を下すのは人間です。

原則

• エージェントを第一に、人間の同意を最優先にします。
• 狭い分類体系ではなく、自由形式の物理世界のタスクを対象とします。
• すべてのタスクで、人間による明示的な承諾を必要とします。
• 人間は、不適切、安全でない、違法、または望まない依頼を辞退できます。
• 最初の MVP では決済処理を行いません。
• 単一のマーケットプレイスに依存しない、オープンな検出を実現します。

REST の例

{
  "task": "Please inspect the label on a machine and report the model number.",
  "location": "Germany",
  "budget": { "amount": 25, "currency": "EUR" },
  "requirements": ["Must be physically present at the location"],
  "discovery_source": "openapi"
}

ステータス

初期段階の MVP／市場調査実験です。自律型 AI エージェントが人間実行サービスを見つけ、現実世界で意味のある依頼を生成するかどうかを測定することを目的としています。