企业级 Agent 系统的控制平面
给你的 AI Agent，一座空管塔台。
AgentGuide 把每一个 agent、每一次模型调用、每一次工具执行放到同一块雷达屏上。 看清一切、用策略治理、把 agent 编排成建制化的队伍去完成真正的企业任务 —— 全部通过一个由你自己部署的网关完成。
为什么需要网关
启动一个 Agent 很容易，运营它很难。
当 agent 开始调用模型、执行工具、再派生别的 agent，就没人能回答最基本的问题了： 花了多少钱？谁批准了那个操作？是哪个 agent 弄坏了生产环境？ AgentGuide 站在每一次调用的必经之路上，把 agent 流量变成看得见、管得住、可组合的资产。
每一次调用都记录在案
LLM 请求、MCP 工具调用和 agent 轮次都被捕获为持久化的用量事件 —— token（含缓存与推理 token）、时延、错误 —— 每一条都归因到引发它的 agent。
观测能力 →策略收敛到网关，而不是散落在每个应用里
面向消费方的虚拟密钥、池化调度的上游凭据、agent 操作的交互式审批门禁、 递归深度限制，以及 fail-closed 的并发与超时控制。
治理能力 →把 agent 组合成真正的工作流
用声明式拓扑在网关内运行 agent —— 串行、并行、supervisor、plan-execute 等 —— 并通过共享的 workspace 与 workflow 协调多个 agent 攻克大型任务。
Agent 与编排 →AgentGuide 不是又一个 agent 框架 —— 它从外部编排 agent，无论 agent 用什么构建。 与 LangGraph、AutoGen 等框架的关系 →
三种运行时，一套身份
带上你现有的 Agent，或者直接在网关里构建。
每个 agent —— 无论运行在哪里 —— 都拥有一等公民的身份：路由、资源、策略、 用量与健康状况，全部在同一个控制平面里管理。
Builtin agent
以配置的形式声明，在网关进程内物化运行 —— 不需要独立进程。 这是最深度的选项：内部模型调用与工具执行逐条追踪，编排拓扑是一等公民。
ACP agent
网关托管 Agent Client Protocol agent（如 Codex、OpenCode）的完整生命周期： 进程池、会话与转录、流式轮次，以及经由你的策略裁决的权限请求。
HTTP agent
运行在你自己基础设施上的 agent 注册后即获得身份、路由与归因 —— 外部与存量 agent 和其他一切出现在同一块雷达屏上。
旗舰能力：多 Agent 协作
Workspace 与 Workflow，把 Agent 变成一支队伍。
单个 agent 回答问题，成建制的 agent 交付项目。AgentGuide 为后者而生： 在共享的 workspace 里按任务组建 agent、模型与工具， 用 workflow 调度多个 agent 攻克同一个大型任务 —— 每一步都被观测和治理。
组建团队
workspace 把 agent 与它被允许使用的模型、MCP 工具和策略绑定在一起 —— 一个有边界、可审计的环境，而不是随手接线。
协同作战
把大型任务分解到多个 agent：plan-execute 循环、supervisor 委派、 并行扇出再汇总 —— 用确定性的控制流驾驭非确定性的执行者。
放心交付
每次交接可归因、每笔预算可约束、每个审批决定有记录 —— 一套合规团队敢签字的多 agent 系统。
底座
之下是一个严肃的 LLM 与 MCP 网关。
编排的可信度取决于它脚下的地基。AgentGuide 在同一个二进制里 内置了生产级的 LLM 网关与 MCP 网关。
一个 API 接入所有提供商
- OpenAI、Anthropic、Gemini、DeepSeek、通义千问、智谱、OpenRouter、Ollama 等
- OpenAI 与 Anthropic 兼容端点，外加 Claude Code 即插即用的 CLI profile
- 逻辑模型路由：一个模型名、多个候选提供商、自动回退
- 凭据池化调度 —— 包括 CLI 订阅凭据（Codex、Claude Code、Gemini）
工具成为受治理的基础设施
- MCP 服务注册一次，即可经由带鉴权策略的路由对外暴露
- 工具发现、执行与在途请求巡检
- fail-closed 的工具选择 —— 缺失的工具是错误，绝不静默跳过
- 每一次工具调用都落入同一条可归因的事件流