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vivgrid.com 源码★ 1AI 模型与智能体 / 智能体工具与 MCP
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发布、搜索与内容、引荐、促销在 阮一峰周刊投稿 发布发布
【开源自荐】sjq：AI 流式响应的 jq，Agent Loop 省 98.6%–99.1% Token — 开源地址：https://github.com/vivgrid/sjq （当前6 star） ## 它解决什么问题 把 LLM 流式响应用管道传给 jq： ```console $ curl -sN "$BASE_URL/v1/chat/completions" -d '{"stream":true, …}' | jq jq: parse error: Invalid numeric literal at line 1, column 5 ``` 流式响应不是一份 JSON 文档，而是一行行 `data: {...}` 的 SSE 事件（`/v1/responses` 还有 `event:` 行）。sjq 解析 SSE 分帧，每个…
10 月 16 日 · 29 天前发布页
当时 月访问 <5K同期还有 5 个动作在 IndiePage 发布发布
vivgrid — Ship Secure Enterprise AI Agents 10× Faster with vivgrid.com Vivgrid gives you authentication, model gateway, tool control, cost tracking, and enterprise observability — everything you need to ship AI agents safely at scale.
3 月 17 日 · 8 个月前发布页
在 Uneed 发布（#13）发布
vivgrid — From Prototype to Production The Confident Path for AI Agents
3 月 11 日 · 8 个月前发布页
在 Fazier 发布（38 票）发布
vivgrid — Ship Secure Enterprise AI Agents 10× Faster with vivgrid.
3 月 10 日 · 8 个月前发布页
第三方评测与案例拆解
获客渠道拆解、工程师评测与开源档案- 核心亮点评测：
- The platform focuses on enabling reliable and scalable AI systems by combining powerful observability, debugging, evaluation, and deployment capabilities in a single stack. Developers can track how their AI agents reason, interact with APIs, retrieve memory, and execute tools, allowing them to diagnose issues and improve system performance more efficiently.
- 适用人群：
- Vivgrid also offers a globally distributed inference infrastructure designed to deliver low-latency execution and scalable performance across regions. This architecture allows AI applications to move from prototype to production faster while maintaining accuracy, cost efficiency, and reliability.
- 创作者原帖摘录：
- 开源地址：https://github.com/vivgrid/sjq （当前6 star） ## 它解决什么问题 把 LLM 流式响应用管道传给 jq： ```console $ curl -sN "$BASE_URL/v1/chat/completions" -d '{"stream":true, …}' | jq jq: parse error: Invalid numeric literal at line 1, column 5 ``` 流式响应不是一份 JSON 文档，而是一行行 `data: {...}` 的 SSE 事件（`/v1/responses` 还有 `event:` 行）。sjq 解析 SSE 分帧，每个事件只打印它新增的内容，一行一个增量，外加一行计时：TTFT、总耗时、tokens
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