Maat Agent 是 Tyler Skelton 工作室（位于拉斯维加斯）展示的作品之一，其核心引擎名为 molt。该工具定位为编码智能体，主要解决智能体在未实际完成工作时却声称完成的问题。
用途：Maat Agent 用于在真实磁盘上验证智能体的完成声明。它认为智能体的自信输出并不等同于工作已完成，完成只是一个声明，而非结果。因此，它会在工作开始前设定检查项，并将声明与这些检查项进行比对。
主要能力：如果项目没有预设检查项，Maat Agent 会根据任务文本自行起草检查项，将其密封并隐藏，使工作模型无法复制。如果起草的检查项与任务矛盾，智能体可以通过引用任务来提出异议，并由独立审查者裁决。每次写入操作前后都会进行哈希计算，每次尝试（包括拒绝）都会生成一份收据，并形成哈希链日志，任何人都可以重新计算。验证结果有三种：已验证、未证明、未验证。
使用方式：资料中未提供具体的使用步骤或安装命令。仅提及支持 OpenAI 兼容 API。
适用场景：适用于需要确保编码智能体实际完成工作而非仅声称完成的开发场景，尤其关注可验证性和审计追踪。
限制：资料中未提供关于收费、价格、平台支持、具体效果或详细使用步骤的信息。
