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.
选择你的框架。我们发布包的地方你安装它；否则你将我们的SDK包装在该框架的本机工具中。无论哪种方式，它都是一个薄层，覆盖一个HTTP API，你可以跳过它并直接调用API。
每张卡片打开一个深入探讨：安装或配方、一个工作代理示例、webhook 处理和常见陷阱。今天有三个作为真实包发布 - agentcredia-langchain 和 agentcredia-crewai 在 PyPI 上，以及 @agentcredia/mcp 在 npm 上。其他七个是基于相同 SDK 的简短配方。没有虚构的包。
十个框架。三个包，七个食谱，一个 API。
LangChain
PyPI包来自agentcredia-langchain包的Python工具集；TypeScript代理包装x402客户端
CrewAI
PyPI包来自agentcredia-crewai的Python工具集，具有与LangChain相同的工厂形状
AutoGen
SDK 配方配方：将 SDK 包装在 AutoGen 函数工具中
LlamaIndex
SDK 配方配方：将客户端包装在 LlamaIndex FunctionTool 中
OpenAI Agents SDK
SDK 配方配方：将客户端包装在 OpenAI Agents SDK 函数工具中
Pydantic AI
SDK 配方配方：注册一个调用客户端的 Pydantic AI 工具
LangGraph
SDK 配方配方：一个调用 x402 客户端的 LangGraph 节点
Semantic Kernel
SDK 配方配方：一个包装 SDK 的 KernelFunction；没有 NuGet 或 Java 适配器
Agno
SDK 配方配方：一个包装 Python 客户端的 Agno 工具包
MCP servers
npm 包通过 @agentcredia/mcp 服务器为任何 MCP 客户端提供钱包工具
Agent Skill
Agent Skill一个可安装的 Agent Skill，可让任何 AI agent 学会完整的钱包集成表面 - 可移植使用，或通过 Claude Code plugin marketplace 获取
在每个框架中保持一致的形状。
- 包的安装命令，或者在没有包时的 recipe
- 可直接复制运行的代码，而不是伪代码
- 关于“如何为我的 {framework} agent 添加支付”的简短回答
- 包含 HowTo/FAQ schema 的 FAQ 条目，适用于 AI 搜索引擎
- 指向对应长尾落地页的链接
- 指向定价页面的链接
每个集成都只是对同一API的薄包装。
AgentCredia集成不是10个独立的产品。它们是建立在单一HTTP API之上的10个不同的人体工程学表面。API是真相的来源；框架包装器的存在是为了节省您的时间。
每个包装器将 "你的框架定义工具的方式" 转换为 "对我们的 API 的 HTTP 调用"。这就是整个工作。Python 适配器公开 create_agentcredia_toolset(client)，它为 LangChain 或 CrewAI 提供一套现成的工具。没有提供适配器的框架将 createX402Client(...)（Node）或 agentcredia 客户端（Python）包装在该框架的本地工具中。无论如何，底层 API 相同。
这有几个原因。首先，您可以混合使用：LangChain生产代理和CrewAI实验代理可以同时针对同一个AgentCredia代理钱包，而不会发生冲突。其次，您不会因为我们而被锁定在某个框架选择中；切换框架不需要更改您的钱包、支出政策或公共页面。第三，当我们发布一个新端点或一个新的Webhook事件时，框架包装器会在下一个版本中暴露它；底层API就是合同。
您可以在没有我们的 SDK、包装器或框架集成的情况下进行集成。
AgentCredia API是通过HTTPS传输的普通JSON，使用Bearer-token身份验证。任何语言中的HTTP客户端都可以调用它。官方SDK和框架包装器是便利层；原始API是文档化的、稳定的，并故意设计得足够小，以便手动编写是合理的。
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" } }'
跳过 SDK 合理的时机
- 您使用的是我们未发布的语言。 Go、Rust、Elixir、Ruby、PHP、Java - 所有这些都可以使用其标准HTTP库原生调用我们的API。无需特殊工具。
- 您处于边缘状态。 Cloudflare Workers、Vercel Edge Functions、Deno Deploy - 您可能不希望捆绑额外依赖项的环境。原始API在这里可以正常工作，无需更改。
- 您想确切了解传输中的内容。 对于调试、安全审查或学习协议，原始HTTP格式比阅读SDK源代码更清晰。
- 您拥有自己的 HTTP 层，具有重试、日志记录和遥测功能。 引入另一个具有自己重试行为的 SDK 会与现有基础设施冲突。将原始 API 作为另一个 HTTP 端点调用可以干净地插入。
在docs.agentcredia.com的完整API参考中包含OpenAPI规范，因此您还可以在任何具有OpenAPI代码生成工具的语言中生成自己的客户端。
每个框架是合适工具的时机。
如果您还没有选择代理框架，这里是我们对权衡的看法。这些选择都没有错；正确的选择取决于您的代理做什么以及谁来维护它。
| 框架 | 最佳时机 | 避免在 |
|---|---|---|
| LangChain | 现有 LangChain 代码库，复杂工具链，广泛的生态使用 | 您希望最小化依赖；LangChain 引入了很多 |
| LangGraph | 有状态的多步骤工作流、持久化执行、human-in-the-loop | 简单线性链；图形开销被浪费 |
| CrewAI | 多 agent 协作模式（研究者 + 写作者 + 审核者） | 单代理循环；CrewAI为团队而建 |
| AutoGen | 多 agent 对话、群聊模式、Microsoft 工具链 | 生产高吞吐量；AutoGen 优化用于研究 |
| LlamaIndex | 以 RAG 为主的代理，文档问答是核心能力 | 纯工具使用代理；LlamaIndex 的优势未被利用 |
| OpenAI Agents SDK | 仅使用 OpenAI 的技术栈，希望拥有最简洁的工具调用 API | 多提供商堆栈；OpenAI SDK 以 OpenAI 为中心 |
| Pydantic AI | 覆盖所有代理输入/输出的强类型，Python-first | 以TypeScript为首的堆栈；Python原生类型是其价值 |
| Semantic Kernel | 现有 .NET / C# / Java 代码库，企业级 Microsoft 技术栈 | 仅限 Python 的团队；您为未使用的 MS 集成付费 |
| Agno | 原生 Python、轻量级，希望抽象开销最小 | 您需要 LangChain 生态系统的第三方集成 |
| MCP middleware | 你在运行一个 MCP server，并希望客户端按次付费 | 您没有运行 MCP 服务器（这是一种服务器端模式） |
两条实用建议。如果您从零开始并希望学习曲线尽可能小，LangChain或OpenAI Agents SDK是最安全的默认选择。如果您已经有一个框架，我们的集成可以正常工作；不要仅仅为了使用AgentCredia而切换框架。
特定场景有自己的页面。
除了特定于框架的集成页面外，我们还发布关于更窄问题的长尾指南："如何将支付添加到 LangGraph 多步骤工作流中"，"如何让我的 MCP 服务器按工具收费"，"如何将类似 Stripe 的 API 置于 USDC 支付后面"。这些位于 /lp/{slug}，故意不在主导航中。它们通过搜索找到；每个链接回相关的集成页面。
在哪里找到它们
第一批长尾指南与集成框架页面一起发布。在此之前，最具体的场景特定内容位于 docs.agentcredia.com 的“指南”下。每个 /lp/ 页面都包含您可以运行的工作代码和直接的 CTA，以将相关代理升级到专业版。