🌐 Agentify
CLI to transform OpenAPI specs into 9 agent formats (MCP, AGENTS.md, Claude tools, etc.). npx agentify-cli.
工程研发研发团队
开发周期
5-15天
实施难度
进阶
适合
工程研发 / 研发团队
问题
- 公开实践中，Agentify仍难规模化落地。
解决方案
- CLI to transform OpenAPI specs into 9 agent form
- 自动收集上下文
- 生成可执行结果
- 人工复核
工作流程
- 01接收业务输入
- 02理解目标与约束
- 03调用工具与知识
- 04生成方案
- 05人工确认
- 06沉淀复用
技术架构
输入
业务目标、现有资料、约束条件
Agent
Agentify
工具
代码仓库、CI
输出
分析结论
实施方式: LLM + Tool Calling
输入
- 业务目标
- 现有资料
- 约束条件
输出
- 分析结论
- 执行步骤
- 可复核交付物
技术栈
- LLM
- Prompt
- Tool Calling
- 代码代理
- CI
API
- 代码仓库
- CI
GitHub
https://github.com/koriyoshi2041/agentify项目报价
参考项目 ¥15,000 - ¥50,000。这是按当前案例范围做的实施估算，随系统接入深度变化，不是市场统一价格。
常见问题
Agentify适合什么团队？
适合工程研发、研发团队场景，把「CLI to transform OpenAPI specs into 」做成可重复流程。
落地需要准备什么？
准备业务资料与权限，并接入代码仓库、CI。
开发周期怎么估？
按当前案例范围，参考周期 5-15天，随系统接入深度变化。
类似案例
工程研发
🧹AI 数据修复工程师
自愈数据管道专家——使用气隙隔离的本地 SLM 和语义聚类，自动检测、分类和修复大规模数据异常。专注于修复层：拦截坏数据、通过 Ollama 生成确定性修复逻辑，并保证零数据丢失。不是通用数据工程师——而是当你的数据出了问题且管道不能停的时候，出手的外科手术级专家。
研发团队工程研发语义异常压缩零数据丢失保证
- 技术
- LLM · Prompt
- 周期 / 难度
- 5-15天 · 进阶
工程研发
🤖AI 工程师
精通机器学习模型开发与部署的 AI 工程专家，擅长从数据处理到模型上线的全链路工程化，专注构建可靠、可扩展的 AI 系统。
研发团队工程研发模型开发与训练模型部署与服务化
- 技术
- LLM · Prompt
- 周期 / 难度
- 3-7天 · 入门
工程研发
🔄自主优化架构师
智能系统治理专家，持续对 API 进行影子测试以优化性能，同时严格执行财务和安全护栏，防止成本失控。
研发团队工程研发关键规则工作流程
- 技术
- LLM · Prompt
- 周期 / 难度
- 3-7天 · 入门
想把这个 AI Agent 用到你的企业？
提交你的业务需求，获取 AI 落地方案。
免费咨询