Connect supported workflows to your agent stack.
Find the package or implementation recipe for your framework. Each guide explains the product it supports, what has been tested and which parts you need to implement yourself.
フレームワークを選択してください。私たちがパッケージを出荷する場所では、それをインストールします。そうでない場合は、そのフレームワークのネイティブツールでSDKをラップします。いずれにせよ、それは1つのHTTP APIの上に薄いレイヤーです。スキップしてAPIを直接呼び出すこともできます。
各カードは深掘りを開きます:インストールまたはレシピ、動作するエージェントの例、ウェブフック処理、および一般的な落とし穴。今日、3つのパッケージが実際のパッケージとして出荷されます - PyPIのagentcredia-langchainとagentcredia-crewai、npmの@agentcredia/mcp。残りの7つは同じSDKに対する短いレシピです。発明されたパッケージはありません。
10のフレームワーク。3つのパッケージ、7つのレシピ、1つのAPI。
LangChain
PyPIパッケージagentcredia-langchainパッケージからのPythonツールセット; TypeScriptエージェントはx402クライアントをラップします
CrewAI
PyPIパッケージagentcredia-crewaiからのPythonツールセット、LangChainと同じファクトリー形状
AutoGen
SDKレシピレシピ: SDKをAutoGen関数ツールでラップする
LlamaIndex
SDKレシピレシピ: クライアントをLlamaIndex FunctionToolでラップする
OpenAI Agents SDK
SDKレシピレシピ: クライアントをOpenAI Agents SDK関数ツールでラップする
Pydantic AI
SDKレシピレシピ: クライアントを呼び出すPydantic AIツールを登録する
LangGraph
SDKレシピレシピ: x402クライアントを呼び出すLangGraphノード
Semantic Kernel
SDKレシピレシピ: SDKをラップするKernelFunction; NuGetまたはJavaアダプターはありません
Agno
SDKレシピレシピ: PythonクライアントをラップするAgno Toolkit
MCP servers
npmパッケージ@agentcredia/mcpサーバーを通じて、任意のMCPクライアントのためのウォレットツール
Agent Skill
Agent SkillAI agent に wallet integration surface 全体を教える、インストール可能な 1 つの Agent Skill。ポータブル版または Claude Code plugin marketplace 経由で利用できます。
すべてのフレームワークで一貫した形状。
- パッケージのインストールコマンド、またはパッケージがない場合の手順
- そのまま貼り付けて実行できるコード - 疑似コードではない
- 「{framework} のエージェントに支払いをどう追加するか」への簡潔な回答
- AI検索エンジン向けのHowTo/FAQスキーマ付きFAQエントリ
- 一致するロングテールのランディングページへのリンク
- 料金ページへのリンク
すべての統合は同じAPIの薄いラッパーです。
AgentCrediaの統合は10の別々の製品ではありません。単一のHTTP APIの上にある10の異なるエルゴノミックな表面です。APIは真実の源です; フレームワークラッパーはあなたの時間を節約するために存在します。
各ラッパーは「あなたのフレームワークがツールを定義する方法」から「私たちのAPIへのHTTP呼び出し」へと変換します。それが全体の仕事です。Pythonアダプタはcreate_agentcredia_toolset(client)を公開し、LangChainまたはCrewAIに既製のツールセットを提供します。出荷されたアダプタのないフレームワークは、createX402Client(...)(Node)またはagentcrediaクライアント(Python)をそのフレームワークのネイティブツールにラップします。どちらの場合も同じAPIです。
これはいくつかの理由で重要です。まず、ミックスアンドマッチが可能です:LangChainのプロダクションエージェントとCrewAIの実験エージェントは、同じAgentCrediaエージェントウォレットを競合なしにターゲットにできます。次に、私たちを通じてフレームワークの選択にロックインされることはありません;フレームワークを切り替えても、ウォレット、支出ポリシー、または公開ページに変更は必要ありません。第三に、新しいエンドポイントや新しいWebhookイベントを出荷すると、フレームワークラッパーは次のリリースでそれを公開します;基盤となるAPIが契約です。
私たちのSDK、ラッパー、またはフレームワーク統合なしで統合できます。
AgentCredia APIは、ベアラートークン認証を使用したHTTPS上のプレーンJSONです。任意の言語の任意のHTTPクライアントが呼び出すことができます。公式SDKとフレームワークラッパーは便利なレイヤーです; 生のAPIは文書化されており、安定しており、手動で書くことが合理的であるように意図的に小さく設計されています。
curl -X POST https://api.agentcredia.com/v1/payments \ -H "Authorization: Bearer $AGENTCREDIA_API_KEY" \ -H "Idempotency-Key: $(uuidgen)" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "agentId": "<your-agent-id>", "to": "0xRecipientAddress", "amountWei": "100000", "metadata": { "reason": "Custom market analysis" } }'
SDKをスキップすることが意味を持つとき
- あなたは私たちが提供していない言語にいます。 Go、Rust、Elixir、Ruby、PHP、Java - これらすべては標準のHTTPライブラリを使用してネイティブにAPIを呼び出すことができます。特別なツールは必要ありません。
- あなたはエッジにいます。 Cloudflare Workers、Vercel Edge Functions、Deno Deploy - 追加の依存関係をバンドルしたくない環境です。生のAPIは変更なしでそこで機能します。
- ワイヤー上に何があるかを正確に見たいです。 デバッグ、セキュリティレビュー、またはプロトコルを学ぶためには、生のHTTP形状がSDKソースを読むよりも明確です。
- あなたはリトライ、ロギング、テレメトリーを持つ独自のHTTPレイヤーを持っています。 独自の再試行動作を持つ別の SDK を導入すると、既存のインフラストラクチャと競合します。生の API を単なる HTTP エンドポイントとして呼び出すことは、クリーンにスロットインします。
docs.agentcredia.comの完全なAPIリファレンスにはOpenAPI仕様が含まれているため、OpenAPIコード生成ツールを持つ任意の言語で独自のクライアントを生成することもできます。
各フレームワークが適切なツールであるとき。
まだエージェントフレームワークを選択していない場合、私たちが考えるトレードオフは次のとおりです。どれも間違った選択ではありません。正しい選択は、エージェントの機能とそれを維持する人に依存します。
| フレームワーク | 最適な時 | 避けるべき時 |
|---|---|---|
| LangChain | 既存の LangChain codebase、複雑な tool chain、広範な ecosystem 利用 | 最小限の依存関係を望んでいます; LangChainは多くを引き込みます |
| LangGraph | 状態を持つマルチステップワークフロー、耐久性のある実行、人手による介入 | 単純な線形チェーン; グラフのオーバーヘッドは無駄です |
| CrewAI | Multi-agent の協働パターン(researcher + writer + reviewer) | シングルエージェントループ; CrewAIはクルーのために構築されています |
| AutoGen | Multi-agent conversation、group chat パターン、Microsoft の tooling | 生産高スループット;AutoGenは研究のために最適化されています |
| LlamaIndex | RAG中心のエージェント、文書Q&Aが主要機能 | 純粋なツール使用エージェント; LlamaIndexの強みが活用されていない |
| OpenAI Agents SDK | OpenAI 専用の stack で、最もシンプルな tool-use API を求める場合 | 複数プロバイダーのスタック; OpenAI SDKはOpenAI中心です |
| Pydantic AI | すべてのエージェント入出力で強い型付け、Python-first | TypeScript優先スタック;Pythonネイティブの型付けが価値です |
| Semantic Kernel | 既存の .NET / C# / Java codebase、enterprise Microsoft 環境 | Python専用チーム; 使用されていないMS統合に対して支払っています |
| Agno | Pythonネイティブで軽量、抽象化のオーバーヘッドを最小限にしたい | LangChainエコシステムのサードパーティ統合が必要です |
| MCP middleware | MCP serverを運用していて、クライアントに呼び出しごとに支払ってほしい | あなたはMCPサーバーを実行していません(これはサーバーサイドのパターンです) |
2つの実用的なアドバイス。ゼロから始めて最小限の学習曲線を望む場合、LangChainまたはOpenAI Agents SDKが最も安全なデフォルトです。すでにフレームワークを持っている場合、その統合は問題なく機能します;AgentCrediaを使用するためだけにフレームワークを切り替えないでください。
特定のシナリオには独自のページがあります。
フレームワーク特有の統合ページの他に、より狭い質問に関するロングテールガイドを公開しています:"LangGraphのマルチステップワークフローに支払いを追加するにはどうすればよいですか"、"MCPサーバーにツールごとに料金を請求させるにはどうすればよいですか"、"USDC支払いの背後にStripeのようなAPIをゲートするにはどうすればよいですか"。これらは/lp/{slug}にあり、意図的にメインナビゲーションには含まれていません。検索を通じて見つけられ、それぞれが関連する統合ページにリンクしています。
それらを見つける場所
最初のロングテールガイドのバッチは、統合フレームワークページとともに出荷されます。それまでは、最も具体的なシナリオ特有のコンテンツは、docs.agentcredia.comの「ガイド」セクションにあります。各/lp/ページには、実行可能なコードが含まれており、関連するエージェントをProにアップグレードするための直接的なCTAがあります。