为 Agent 构建应用

一套标准 SDK,用来把应用能力暴露成安全、结构化、可被 Agent、运维和自动化系统调用的入口。

$npm install @ageniti/core
基于标准入口
ReactReact
TypeScriptTypeScript
Node.jsNode.js
npmnpm
Next.jsNext.js
OpenAIOpenAI
VercelVercel
ClaudeClaude
ReactReact
TypeScriptTypeScript
Node.jsNode.js
npmnpm
Next.jsNext.js
OpenAIOpenAI
VercelVercel
ClaudeClaude
开始路径

从适合你的接入方式开始

成熟的文档站会先帮你找到下一步。可以先跑通核心流程,也可以接入现有应用,或者直接从模板起步。

核心模型

定义一次,接入多个入口

将应用能力定义为强类型 action contract,再由统一 runtime 适配到多个调用入口,避免为不同集成方式重复改写业务逻辑。

Input
Artifact
RUNTIME
Runtime

共享运行时

同一套执行模型统一处理参数校验、权限、重试、日志、进度与 artifacts。

Surface

CLI 与 MCP

同一份 action contract 可同时暴露给命令行工作流和 Model Context Protocol 服务。

AI Integration

OpenAI 与 AI SDK

将 action 映射为 OpenAI 兼容的 tool schema,以及 Vercel AI SDK 风格的工具定义。

为什么选择 Ageniti

构建给 Agent 使用的应用,而不是另一套 Agent 框架

Ageniti 聚焦于现有产品与外部调用系统之间的接口层,让能力暴露更稳定、更可控,也更贴近真实业务边界。

保留现有应用架构

从一个稳定能力切入,将其封装为 action,无需重写现有 UI、服务层或业务流程。

统一多个调用入口

用同一份 contract 覆盖 CLI、MCP、React 调用、脚本自动化与 LLM tool calling 等入口。

把控制点收口到 runtime

将校验、确认、授权、超时、重试与输出检查统一收口在运行时层,降低接入面的分散风险。

调用入口

覆盖主要集成路径

将选定的应用能力暴露到 Agent、运维与内部自动化真正会使用的环境中。

CLI
MCP
OpenAI Tools
AI SDK Tools
JSON Runner
React
Starter Patterns

用接入模式减少集成猜测

使用聚焦的 starter pattern,把一个应用能力接入 CLI、MCP、HTTP、React 或 tool-calling 入口,而不用猜项目结构。

查看全部 Patterns
接入方式

从一个能力开始,渐进接入

最好的接入方式通常不是重写,而是从一个边界清晰、已经稳定的能力开始,再逐步扩展。

1

封装一个能力

选择一个现有流程,例如搜索、开票或账户查询,并用 typed action contract 对外定义它。

2

补充 Headless 入口

保留现有 React 或 Next.js 结构,只增加一个 Node-safe 的应用入口,用来挂载 runtime 与生成 launcher。

3

按需输出 surface

根据场景生成所需入口,例如本地调试使用 CLI,接入 Agent 工具链时使用 MCP。

能力边界

它是什么,以及它不是什么

Ageniti 是暴露应用能力的基础设施。它不负责规划、推理、记忆,也不会替代你的应用本体。

Ageniti 负责

+将选定的产品能力转化为结构化 action
+提供带校验与控制节点的共享 runtime
+将同一份 contract 投射到多个给 Agent 和自动化使用的入口

Ageniti 不负责

-自主规划与决策循环 (Planning Loops)
-长期记忆系统 (Long-term Memory)
-试图接管应用本体的工作流编排

从一个能力开始,而不是从重写开始

阅读文档,定义第一个 action,用明确、可审查的 contract 把真实应用能力交付给 Agent。

查看开发文档

我们在构建 Agent 生态里的应用层:明确的 contract、安全的调用入口,以及可复用的产品能力。