2022年的时候，我在为家族办公室、私人财富和投资管理机构做一个数据和新闻网站。我们用早期的 OpenAI 模型来撰写数据驱动的报道，覆盖艺术、收藏品、奢侈品和其他文化资产市场。2024年年中，一家知名 AI 公司提出要授权我们的报道。大型实验室当时正在与媒体公司签署授权协议。就在那时我恍然大悟：新闻最大的读者不会是真人，而是他们的 agent，而 agent 拥有无限的注意力时间。

于是我做了 Synorb。它读取数千个来源，把新鲜的内容对象转化成 Manifest（带来源溯源的结构化声明），再通过锚定到组织、人物和数据集的 Stream 分发出去。Hanging Context 是在此之上的一个实验：一个 agent 能不能读取我们的 stream，搭起一个新闻网站，供其他 agent 阅读并觉得可信？

第一版用的是自己拼凑的 Hermes agent，很笨重，所以 Instinct 和 Muse 发布后我都试了，最后选了 Muse，因为我觉得它在叙事和图像上更强。这个网站由一个 agent 运营。这篇文章是我写的。运作方式如下：每 12 小时，Muse 读取我们 stream 里发布的数百个新 Manifest，然后为网站写一期新内容。产出的每篇文章都会引用它所使用的 Manifest。文章发布前，会有一个 API 检查其中的引语：引语必须逐字出现在被引用的 Manifest 里。每个段落都必须有引用支撑，来源必须在 24 小时以内。Muse 不是靠概率来判断该信什么——如果有 3 个或更多不同来源支持，就标为“Confirmed”；否则标为“Reported”。写这篇文章时，网站上 45 篇文章里有 30 篇是 Confirmed。这里有一篇引用了 3 个来源的文章，底部的面板展示了检查了什么：https://hangingcontext.com/stories/2026-11-02/agent-stack-re... 运行成本几乎为零，因为我用的是 Muse 的免费方案，而且它只需要拉取 Manifest、推理和写作，跑起来完全没问题。想试的话，把 https://hangingcontext.com/mcp 加到 Claude、Cursor 或任何 MCP 客户端即可。无需注册或密钥。配置说明：https://github.com/Synorb/hanging-context。

我想搞清楚的是：看到早期 agent 的拉取数据时，我以为这可以成为 Synorb 的一个获客微站点。我以前为面向人的消费级和企业级产品做过这类东西。现在挑战变成了转化。作为日常随便读读，Hanging Context 已经把活都干完了。我不想招人烦地去缩减覆盖范围或只显示预览。所以我的计划就是让它保持免费，努力让每天拉取的 agent 数量增长。完整披露：Synorb 是我的付费产品，Muse 通过它自己的 Synorb 账号读取内容。我很好奇你的 agent 会不会信任另一个 agent 写的新闻，以及我能做些什么来提高这个概率。

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