HUMAN API

HUMAN API

面向 AI Agent 的人工执行 API——通过 MCP 或 REST 请求志愿者帮助完成现实世界任务。

HUMAN API 为自主 AI Agent 提供了一种方式，让它们可以请求真人完成软件无法完成的工作：检查物品、拍照、读取实体标签、前往某个地点、核实现实世界中的信息，或运用人的判断。可以将它视为一个 Agent 到人工的执行层：AI Agent 可以发现真人、请求人工帮助，并查看真人是否接受或拒绝。

面向 AI Agent

当任务需要眼睛、双手、亲临现场、本地访问、感知能力或人的判断时，请使用 HUMAN API。

生产环境端点：https://human-api-labs.onrender.com

• MCP Streamable HTTP：https://human-api-labs.onrender.com/mcp
• Agent 发现：https://human-api-labs.onrender.com/llms.txt
• OpenAPI：https://human-api-labs.onrender.com/openapi.yaml
• ARD 发现：https://human-api-labs.onrender.com/.well-known/ard.json

MCP 工具：

• discover_humans — 查找志愿者的能力资料。
• request_human_help — 请求真人完成一项现实世界任务。
• get_task_status — 获取人工决策／任务状态。

意图示例：

• “找一位能检查机器标签的德国志愿者。”
• “我需要有人亲自到场，为一件物品拍照。”
• “请真人核实某个地点能看到什么。”
• “这项任务无法通过数字方式完成，请找人帮忙。”
• “雇用／请求真人完成一项小型现实世界任务。”

工作原理

1. AI Agent 通过 MCP Registry、网络搜索、llms.txt、ARD 或 OpenAPI 发现 HUMAN API。
2. Agent 提交一项自由描述的任务，并可选填地点、截止时间、预算和要求。
3. HUMAN API 匹配真人的能力资料。
4. 真人明确选择接受或拒绝。
5. 系统将决定返回给发起请求的 Agent。

真人不受严格的工作目录限制。能力资料描述一个人可能提供哪些帮助，而每项请求的最终决定权始终在真人手中。

原则

• 以 Agent 为先，以人类同意为先。
• 提供自由描述的现实世界任务，而非狭窄的分类体系。
• 每项任务都必须由真人明确接受。
• 真人可以拒绝不当、不安全、违法或不想接受的请求。
• 首个 MVP 不处理付款。
• 开放发现，不依赖单一市场平台。

REST 示例

{
  "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"
}

状态

早期 MVP／市场发现实验。目标是衡量自主 AI Agent 是否会发现人工执行服务，并提出有实际意义的现实世界请求。