🔗 SAGE Agent
Institutional memory for AI agents — every memory goes through BFT consensus before it's committed. 4 application validators, 13 MCP tools, runs locally.
HR人力企业组织
开发周期
5-15天
实施难度
进阶
适合
人力 / 企业组织
问题
- SAGE Agent相关工作仍依赖人工，难以及时复用和规模化。
解决方案
- Institutional memory for AI agents — every memory goes through BFT consensus before it's committed. 4 application validators, 13 MCP tools, runs locally.
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
SAGE Agent
工具
ATS、人事系统
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
- 简历解析
- 知识库
API
- ATS
- 人事系统
GitHub
https://github.com/l33tdawg/sage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
SAGE Agent适合什么团队？
适合人力、企业组织场景，把「Institutional memory for AI agents —」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ATS、人事系统。
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。
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