Taiafox

{"translation":"嘿，Product Hunt，

我们在2026年HackSpain黑客松上用了一个周末为HappyRobot的挑战赛搭建了Taiafox：AI能否真正地应对危机，而不仅仅是在仪表盘上做个总结？

为了找到答案，我们放了一把火。在Minecraft里。故意为之。

山火从西侧山脊燃起，下风方向有两个村庄、一家医院、两辆消防车、一辆救护车和一台无人机。Taiafox接收所有信息后通过电话来决定下一步的行动。每个电话的呼入和呼出都经过HappyRobot：市长打来电话后会收到回拨，消防员收到的火线优先级已经排好序，唯一一辆救护车会被派往最需要的地方。居民听到的是更平静的声音——这要感谢Humalike，因为人们会挂掉机器人的电话。

我们最喜欢的两点：

它不会把猜测和事实混为一谈。在通话进行中，TypeSafe的jev-1.13每5秒从场景中真实存在的ID中进行选取，所以"老磨坊旁边的那条路"在我们的世界模型中会变成一条真实的边。如果缺少某些信息，Taiafox会像调度员那样进行追问；当超出预算时，它才会进行猜测。每个事实都会被标记为"观察到的""推断的"或"假设的"，猜测部分以灰色斜体显示。只有观察到的的事实才能形成硬约束。

LLM不会拿到钥匙。它只负责编写策略。由匈牙利算法求解器生成实际方案，再由验证器进行检查。每次重新规划时，模型只能发起一次调用，而且只有当现实与方案的偏差超过25%或硬约束被打破时才会触发。

之所以用Minecraft，是因为通过日志调试多智能体系统实在太痛苦。它通过RCON只用/tp、/fill和/setblock命令来渲染我们的状态，LLM从不直接操作它。所有内容都采用事件溯源，因此任何一次运行都可以精确回放。可以把它想象成灾难应对领域的VAR（视频助理裁判）。

我们很想听听你的看法：

• 如果你从事应急响应工作，什么会让你最先不信任这样的系统？

• Minecraft这一层是有用的，还是只是看起来好玩？我们目前还无法判断。

• 接下来我们该用什么场景来测试它？我们已经准备好了一场电网停电。

由HappyRobot、Humalike和TypeSafe共同打造。没有村民受伤。几棵树就没那么幸运了。"}