统一工具层
连接 MCP 服务器、OpenAPI 规范和现有端点,无需重写底层 API。
Cadenya 是面向开发者的智能体运行时,帮助在现有 API 之上构建、测试和改进 AI 智能体,将工具、模型、目标、Webhook、反馈与可嵌入组件整合于一体。
Cadenya 是一种智能体运行时,在团队已运行的 API 之上叠加工具、智能体和目标。开发者可以通过共享工具层连接 MCP 服务器、OpenAPI 规范和现有 HTTP 端点,然后定义智能体及其应完成的目标。
该平台面向迭代式智能体开发。团队可以创建智能体变体、调整模型配置、管理工具发现、监控 Token 使用量、查看目标执行轨迹,并比较不同结果的反馈。Webhook、服务器发送事件、审批事件和前端 Widget 可将智能体活动连接到应用程序。
连接 MCP 服务器、OpenAPI 规范和现有端点,无需重写底层 API。
使用不同的模型配置创建变体,并比较它们针对目标的表现。
在智能体请求工具前,不将完整工具架构放入初始上下文,并提供搜索限制、提示和重新排序控制。
查看与目标相关的工具调用、Webhook 投递、Token 使用量和用户反馈。
通过 Webhook 和 SSE 向应用程序发送智能体事件,包括助手消息、工具结果、审批、子智能体事件和超时。
将对话等智能体体验添加到现有前端,并在人员或系统授权调用前暂停需要审批的工具。
开发者可以连接现有服务 API、选择模型、定义目标并测试智能体,无需先重建队列、重试机制或工具连接逻辑。
产品或工程团队可以针对目标运行多个智能体变体,然后利用结果反馈和执行轨迹比较不同方案。
智能体可以使用已连接的运营工具(例如货运或调度端点)响应异常、更新信息,并在需要时升级处理相关案例。
团队可以使用 Widget 将包括对话在内的智能体功能添加到前端,而无需自行构建完整的交互层。
需要下游立即响应的应用可以消费智能体执行循环产生的 Webhook 或 SSE 事件。
Cadenya 是一种智能体运行时,可在开发者已运行的 API 之上添加工具、智能体和目标。
不需要。Cadenya 表示,MCP 服务器、OpenAPI 规范和现有端点都可以通过其工具层进行连接。
目标会保留一条轨迹,其中可以包括工具调用、Webhook 投递、Token 使用量和反馈。Webhook 和 SSE 可以将事件推送到已连接的应用程序。
可以。需要审批的工具会暂停智能体,并在工具运行前发出 tool_approval_requested 事件。
新账户通过预配置的 OpenRouter 设置获得入门推理额度。额度用完后,网站说明用户必须提供自己的 LLM 服务商凭据。
流量数据仅供参考。