能力标签
⚙️
Agent工作流

MAX-API

基于 Go · 无代码搭建完整 AI 自动化流程
⭐ 84 Stars 🍴 3 Forks 💻 Go 📄 AGPL-3.0 🏷 AI 8.0分
8.0AI 综合评分
AIGo工作流
✦ AI Skill Hub 推荐

经 AI Skill Hub 精选评估,MAX-API 获评「强烈推荐」。这款Agent工作流在功能完整性、社区活跃度和易用性方面表现出色,AI 评分 8.0 分,适合有一定技术背景的用户使用。

📚 深度解析

MAX-API 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。随着 AI 能力的不断提升,基于 Agent 的自动化工作流正在成为提升个人和团队效率的核心方式。区别于传统的 RPA 自动化(模拟鼠标键盘操作),AI Agent 工作流通过理解任务意图、动态规划执行路径,能够处理更复杂的非结构化任务。

MAX-API 工作流的设计遵循"最小配置,最大复用"原则:核心逻辑已经封装好,用户只需配置自己的 API Key 和业务参数即可快速上手。工作流内置错误处理和重试机制,在网络波动或 API 限速等情况下仍能稳定运行,适合作为生产环境的自动化基础设施。

在实际部署时,建议先在测试环境中运行 3-5 次,验证各个环节的输出结果符合预期,再部署到生产环境。AI Skill Hub 评分 8.0 分,是同类 Agent 工作流中的精选推荐。

📋 工具概览

MAX-API 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排,将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程,实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成,适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。

GitHub Stars
⭐ 84
开发语言
Go
支持平台
Windows / macOS / Linux(跨平台)
维护状态
轻量级项目,按需更新
开源协议
AGPL-3.0
AI 综合评分
8.0 分
工具类型
Agent工作流
Forks
3

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

MAX-API 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排,将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程,实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成,适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。

📌 核心特色
  • 可视化 Agent 工作流编排,无需编写复杂代码
  • 支持多步骤自动化任务链,实现全流程无人值守
  • 与外部 API、数据库和第三方服务无缝集成
  • 内置错误处理与自动重试机制,保障稳定运行
  • 提供可复用的自动化模板,快速在同类场景部署
🎯 主要使用场景
  • 自动化日常重复性工作,将精力集中于创造性任务
  • 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
  • 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一:go install(推荐)
go install github.com/MAX-API-Next/MAX-API@latest

# 方式二:从源码编译
git clone https://github.com/MAX-API-Next/MAX-API
cd MAX-API
go build -o max-api .

# 方式三:下载预编译二进制
# 访问 Releases 页面下载对应平台二进制文件
# https://github.com/MAX-API-Next/MAX-API/releases
📋 安装步骤说明
  1. 访问 GitHub 仓库获取工作流文件
  2. 在对应平台(Dify / Flowise / Make 等)中找到「导入工作流」功能
  3. 上传工作流文件
  4. 按照提示配置必要的环境变量和 API Key
  5. 运行测试确认流程正常后投入使用
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 查看帮助
max-api --help

# 基本运行
max-api [options] <input>

# 详细使用说明请查阅文档
# https://github.com/MAX-API-Next/MAX-API
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
# max-api 配置说明
# 查看配置选项
max-api --config-example > config.yml

# 常见配置项
# output_dir: ./output
# log_level: info
# workers: 4

# 环境变量(覆盖配置文件)
export MAX_API_CONFIG="/path/to/config.yml"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 84/100 含工作流图 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

简介

max-api

📝 项目说明

MAX API 是由来自科研机构和高校的 AGI 爱好者组织发起、维护和长期运营的 AI 模型治理、AgentOps 与应用服务基础设施项目,面向开发者、研究者、团队和组织提供稳定、可复用的服务层能力。项目关注 AI 应用落地后的持续运营问题:模型越来越多、供应商接口频繁变化、Agent 调用链路变长、成本和审计压力增加。MAX API 在应用、Agent、用户、组织和上游模型服务之间提供统一的接入、鉴权、路由、计费、观测和治理层,让 AI 应用更稳定、更可控地运行。

持续投入方向:

  • AI 模型治理:持续跟踪 OpenAI、Azure OpenAI、AWS Bedrock、Vertex AI、Ollama,以及 DeepSeek、通义千问 / 阿里云百炼、智谱 GLM、Kimi、豆包 / 火山引擎、腾讯混元、百度文心 / 千帆、讯飞星火、MiniMax、零一万物、硅基流动等模型与平台的模型更新、接口变化、参数差异、价格规则和任务协议;同时关注 Dify、RAGFlow、Kling、Seedance 等应用和多模态生态的接入形态,通过渠道、模型映射、协议转换、路径覆盖和可配置任务协议,把分散模型能力纳入统一治理。
  • AI Agent 治理 / AgentOps:围绕 Agent、工作流和工具调用场景,持续完善令牌治理、模型访问控制、调用追踪、成本归因、异常定位和日志审计,并为后续 MCP 风格工具 / 服务接入预留统一治理边界,帮助 Agent 应用在真实业务中更可观测、更可运营。
  • 渠道配置治理:在渠道新建和编辑界面提供渠道能力矩阵与配置校验,直观展示 chat/completionsresponsesembeddingsrerankvideo tasks、模型发现等能力,并提前提示 Base URL、JSON 配置、Vertex AI 区域、Codex 凭证、视频任务占位符等常见配置风险。
  • 运营优化与成本治理:持续优化渠道路由、失败重试、限流、预扣费、失败退款、日志观测、成本统计和运维分析;文本与多模态 token 场景可使用表达式计费和统一 JSON 配置,视频等异步任务场景可使用参数化 rate-card,让模型成本和 Agent 调用成本更直观、可核算、可批量维护。
[!IMPORTANT] - 面向公众提供生成式人工智能服务时,使用者应遵守《生成式人工智能服务管理暂行办法》等监管要求,并自行完成所在司法辖区要求的备案、许可、内容安全、实名、日志留存、税务、支付和上游授权等合规义务。 - 日志审计、内容留存等敏感能力应仅在具备合法依据、明确告知、权限隔离和数据安全措施的场景下启用。 - MAX API 提供模型与 Agent 工作负载的网关治理层,不提供上游模型账号、密钥、基础模型训练能力,也不替代 Dify、LangChain、MCP Server 等 Agent 编排或应用开发框架。

---

✨ 核心能力

Reasoning Effort 支持

<details> <summary>查看示例模型命名</summary>

OpenAI 系列:

  • o3-mini-high
  • o3-mini-medium
  • o3-mini-low
  • gpt-5-high
  • gpt-5-medium
  • gpt-5-low

Claude 思考模型:

  • claude-3-7-sonnet-20250219-thinking

Gemini 系列:

  • gemini-2.5-flash-thinking
  • gemini-2.5-flash-nothinking
  • gemini-2.5-pro-thinking
  • gemini-2.5-pro-thinking-128
  • 也可以在 Gemini 模型名后追加 -low-medium-high 来控制思考力度。

</details>

---

📚 文档与支持

资源链接
官方文档[MAX-API-Next/MAX-API](https://github.com/MAX-API-Next/MAX-API)
问题反馈[GitHub Issues](https://github.com/MAX-API-Next/MAX-API/issues)
最新发布[Releases](https://github.com/MAX-API-Next/MAX-API/releases)
DeepWiki[Ask DeepWiki](https://deepwiki.com/MAX-API-Next/MAX-API)

🚀 快速开始

默认使用 SQLite,本地体验无需额外数据库。

```bash

按需修改 docker-compose.yml 中的数据库、Redis 密码和环境变量

docker compose up -d ```

[!WARNING] 将本项目作为面向公众的生成式 AI 服务或 API 服务运营时,应先完成上游授权、备案、内容安全、实名、日志留存、税务、支付和用户协议等合规事项。

---

🚢 部署

部署要求

组件要求
容器引擎Docker / Docker Compose
本地数据库SQLite,Docker 部署时需挂载 /data
远程数据库MySQL ≥ 5.7.8 或 PostgreSQL ≥ 9.6
缓存单机可使用内存缓存,多机部署建议使用 Redis
前端构建使用 Bun workspace,需保留 web/package.jsonweb/bun.lock

Docker Compose

```bash git clone https://github.com/MAX-API-Next/MAX-API.git cd MAX-API

修改 docker-compose.yml:

Docker 命令

SQLite:

docker run --name max-api -d --restart always \
  -p 3000:3000 \
  -e TZ=Asia/Shanghai \
  -v ./data:/data \
  cscitechtop/max-api:latest

MySQL:

docker run --name max-api -d --restart always \
  -p 3000:3000 \
  -e SQL_DSN="root:123456@tcp(mysql:3306)/max-api" \
  -e TZ=Asia/Shanghai \
  -v ./data:/data \
  cscitechtop/max-api:latest

多机部署注意事项

[!WARNING] - 必须设置相同的 SESSION_SECRET,否则不同节点之间登录状态不一致。 - 使用共享 Redis 时必须设置相同的 CRYPTO_SECRET,否则加密数据无法解密。 - 多节点建议设置 NODE_NAME,便于在日志和审计信息中定位来源节点。 - 生产环境应使用外部数据库、外部 Redis、HTTPS 反向代理和可靠的备份策略。

---

2. 启动服务,数据持久化到当前目录 ./data

docker run --name max-api -d --restart always \ -p 3000:3000 \ -e TZ=Asia/Shanghai \ -v ./data:/data \ cscitechtop/max-api:latest

🆚 为什么使用网关

维度直连各家官方 SDK / API通过 MAX API 网关
模型接入每家一套 SDK、鉴权和参数统一模型入口,一次接入,多模型复用
模型治理模型清单、价格、权限和渠道分散在各平台统一管理模型、渠道、映射、分组、额度和价格规则
Agent 访问Agent 直接持有上游 Key,难以回收和限额为 Agent 分配独立令牌,并限制模型、额度、过期时间和分组
协议差异应用自行适配 Claude、Gemini、Responses 等格式网关统一做协议转换和供应商适配
失败处理应用自行实现重试、降级和错误归一渠道失败自动重试、加权路由和错误处理
成本统计各平台账单分散,难以按用户或 Agent 核算统一额度、计费、用量统计和消费日志,可按令牌和模型归因
审计边界应用侧分散记录,权限和留存策略不统一管理员侧统一审计入口,普通用户日志过滤管理员专用字段
私有化密钥、日志和计费策略分散自托管,自主掌控密钥、数据、日志和策略

---

💖 感谢使用 MAX API

如果这个项目对你有帮助,欢迎给我们一个 ⭐ Star。

官方文档问题反馈最新发布

<sub>Built with ❤️ by MAX-API-Next</sub>

</div>

🔧 治理配置

初始治理配置建议

  1. 部署完成后进入控制台,创建或确认管理员账号。
  2. 配置系统设置、用户注册策略、登录方式和安全限制。
  3. 添加上游渠道,填写合法授权的 API Key、Base URL、模型列表、模型映射和渠道设置。
  4. 根据组织结构配置用户分组、令牌分组、模型限制、额度策略和价格规则,将模型能力纳入访问控制。
  5. 为应用、Agent 或工作流创建独立令牌,按业务线、环境或风险级别配置模型范围和额度。
  6. 在运营设置中配置失败重试、日志记录、缓存策略和消费统计。
  7. 如需管理员侧内容审计,应在合规前提下进入“系统设置 → 安全与限制 → 日志审计”启用,并确保“记录配额使用量(日志维护)”已开启。

渠道能力矩阵与配置校验

渠道新建或编辑时,系统会根据渠道类型展示能力矩阵,并给出实时配置校验结果。矩阵中的接口名称保留原始技术表述,例如 chat/completionsresponsesembeddingsrerankvideo tasks,说明文字使用中文,便于管理员判断当前渠道能承担哪些模型和任务。

配置校验覆盖以下常见问题:

  • 新建渠道缺少 API Key、模型列表为空、需要 Base URL 或额外配置但未填写。
  • Base URL 误填到 /v1 结尾,导致系统再次拼接上游路径。
  • settingparam_overrideheader_overridesettings 等字段不是 JSON 对象。
  • Vertex AI 区域配置缺少 default,或服务账号密钥不是有效 JSON。
  • Codex 渠道凭证缺少 access_tokenaccount_id
  • 当前渠道不支持模型发现,但开启了上游模型检查或自动同步。
  • 视频任务查询路径缺少 {task_id}{operation_name}{upstream_task_id} 占位符。

推荐环境变量

<details> <summary>查看常用环境变量</summary>

变量名说明默认值
SESSION_SECRET会话密钥,多机部署必须设置-
CRYPTO_SECRET加密密钥,使用 Redis 或多机部署时必须设置-
SQL_DSN数据库连接字符串-
REDIS_CONN_STRINGRedis 连接字符串-
STREAMING_TIMEOUT流式响应超时时间,单位秒300
STREAM_SCANNER_MAX_BUFFER_MB流式扫描器单行最大缓冲,图像 base64 等大响应可适当调大64
MAX_REQUEST_BODY_MB请求体最大大小,按解压后大小计算,超出返回 41332
AZURE_DEFAULT_API_VERSIONAzure API 默认版本2025-04-01-preview
ERROR_LOG_ENABLED错误日志开关false
NODE_NAME节点名称,多机部署时便于日志定位-
PYROSCOPE_URLPyroscope 服务地址-
PYROSCOPE_APP_NAMEPyroscope 应用名max-api
PYROSCOPE_BASIC_AUTH_USERPyroscope Basic Auth 用户名-
PYROSCOPE_BASIC_AUTH_PASSWORDPyroscope Basic Auth 密码-
PYROSCOPE_MUTEX_RATEPyroscope mutex 采样率5
PYROSCOPE_BLOCK_RATEPyroscope block 采样率5
HOSTNAMEPyroscope 标签中的主机名max-api

</details>

- 按需设置 SESSION_SECRET、CRYPTO_SECRET、NODE_NAME

- 生产环境建议配置反向代理与 HTTPS

docker compose up -d ```

MAX API

🍥 AI 模型治理、AgentOps 与 AGI 应用服务基础设施

<p align="center"> <strong>简体中文</strong> | <a href="./README.zh_TW.md">繁體中文</a> | <a href="./README.en.md">English</a> | <a href="./README.fr.md">Français</a> | <a href="./README.ja.md">日本語</a> </p>

<p align="center"> <a href="https://raw.githubusercontent.com/MAX-API-Next/MAX-API/main/LICENSE"> <img src="https://img.shields.io/github/license/MAX-API-Next/MAX-API?color=brightgreen" alt="license"> </a><a href="https://github.com/MAX-API-Next/MAX-API/releases/latest"> <img src="https://img.shields.io/github/v/release/MAX-API-Next/MAX-API?color=brightgreen&include_prereleases" alt="release"> </a><a href="https://hub.docker.com/r/cscitechtop/max-api"> <img src="https://img.shields.io/badge/docker-dockerHub-blue" alt="docker"> </a><a href="https://goreportcard.com/report/github.com/MAX-API-Next/MAX-API"> <img src="https://goreportcard.com/badge/github.com/MAX-API-Next/MAX-API" alt="GoReportCard"> </a> </p>

<p align="center"> <a href="#-项目定位">项目定位</a> • <a href="#-发布渠道">发布渠道</a> • <a href="#-治理框架">治理框架</a> • <a href="#-适用场景">适用场景</a> • <a href="#-快速开始">快速开始</a> • <a href="#-核心能力">核心能力</a> • <a href="#-治理配置">治理配置</a> • <a href="#-架构概览">架构概览</a> • <a href="#-ai-模型与接口支持">模型与接口</a> • <a href="#-部署">部署</a> • <a href="#-常见问题">FAQ</a> • <a href="#-许可证">许可证</a> </p>

</div>

---

🤖 AI 模型与接口支持

实际可用模型取决于你的上游授权、渠道配置、模型映射和服务商支持情况。MAX API 的重点是把这些模型能力纳入统一治理,而不是提供上游模型服务本身。
类型说明
OpenAI-CompatibleChat Completions、Embeddings、Images、Audio 等兼容接口,可作为多数应用和 Agent 的通用模型入口
OpenAI ResponsesResponses 格式请求、中继与兼容能力,适合逐步接入新的 OpenAI 应用协议
Claude MessagesClaude Messages 格式与 OpenAI 兼容格式转换,降低应用侧多协议维护成本
Google GeminiGemini 聊天、文本和部分转换能力
Azure OpenAIAzure OpenAI 与 Realtime 相关接口
AWS BedrockBedrock Runtime 相关模型接入
上游平台和应用生态AWS、Azure、Vertex、Ollama、Codex、Dify、RAGFlow、Kling、Seedance 等平台或应用形态可按渠道能力接入治理
国产模型与平台内置 DeepSeek、通义千问 / 阿里云百炼、智谱 GLM、Kimi、豆包 / 火山引擎、腾讯混元、百度文心 / 千帆、讯飞星火、MiniMax、零一万物、硅基流动等适配器或兼容接入能力
rerankCohere、Jina 等重排序模型,可用于检索增强和 Agent 检索链路
Midjourney / Suno / Dify图像、音乐、工作流等服务适配
视频任务接口支持 /v1/videos/create/v1/videos/{task_id} 等视频生成任务的提交、轮询、状态映射、结果代理和参数化任务计费
自定义上游支持配置合法授权的上游接口地址、协议适配规则、路径覆盖、状态映射、错误消息路径和任务结果解析

支持的主要接口

<details> <summary>查看接口类别</summary>

  • 聊天接口:/v1/chat/completions
  • 响应接口:/v1/responses
  • 图像接口:/v1/images/*
  • 音频接口:/v1/audio/*
  • 视频接口:/v1/videos/*
  • 嵌入接口:/v1/embeddings
  • 重排序接口:/v1/rerank
  • 实时对话:OpenAI Realtime 兼容接口
  • Claude Messages:Claude 原生格式入口
  • Gemini:Google Gemini 格式入口

</details>

AI 模型治理

能力说明
统一模型入口支持 OpenAI 兼容接口、Responses、Claude Messages、Gemini、Realtime 等多种协议入口,应用侧可通过统一网关访问模型
多供应商模型池海外可接入 OpenAI、Azure、Claude、Gemini、AWS Bedrock、Vertex AI、Ollama;国产方向持续跟踪并内置 DeepSeek、通义千问、智谱 GLM、Kimi、豆包、腾讯混元、文心、讯飞星火、MiniMax、零一万物、硅基流动等渠道适配
上游生态适配支持 Codex、Dify、RAGFlow、Kling、Seedance 等应用、Agent 和多模态平台相关接口的接入治理,便于把模型调用、工作流调用和异步任务纳入统一网关
模型映射与访问范围支持按渠道配置模型列表、模型映射、用户分组、令牌分组和模型限制,让不同团队、应用或 Agent 使用不同模型集合
渠道能力矩阵渠道编辑界面展示 chat/completionsresponsesClaude MessagesGemini nativeembeddingsimagesaudiorerankvideo tasksmodel discovery 等能力状态,减少管理员对渠道能力的猜测
渠道配置校验在保存前检查 API Key、模型列表、Base URL、额外配置、JSON 对象、Vertex AI 区域、Codex 凭证、模型发现能力和视频任务路径占位符等常见问题
多模态模型治理支持聊天、图像、视频、音频、嵌入、重排序、实时对话等场景,并对视频等异步任务提供提交、轮询、状态映射和结果代理
通用视频任务协议支持将不同视频上游的任务提交、查询、进度、状态映射、错误消息和结果 URL 路径统一配置到渠道中,默认使用 /v1/videos/create/v1/videos/{task_id}
协议转换与自定义上游支持 OpenAI Compatible、Claude Messages、Gemini 等格式之间的转换与适配,也支持配置合法授权的上游地址、路径覆盖和任务协议解析规则

❓ 常见问题

<details> <summary><strong>MAX API 会提供模型服务或 API Key 吗?</strong></summary>

不会。MAX API 是模型与 Agent 工作负载的网关治理层,不提供上游模型账号、API Key、基础模型训练能力或模型服务本身。使用者需要自行获得合法授权的上游服务。

</details>

<details> <summary><strong>MAX API 和 Agent 框架是什么关系?</strong></summary>

MAX API 不替代 Dify、LangChain、MCP Server、工作流引擎或业务 Agent 应用。它位于这些应用与上游模型服务之间,负责模型接入、令牌隔离、成本核算、路由容灾、日志观测和管理员审计等治理能力。

</details>

<details> <summary><strong>为什么强调 AI 模型治理?</strong></summary>

在真实组织中,模型不只是一个 API 名称,还涉及供应商、价格、上下文长度、协议格式、权限范围、稳定性和审计边界。MAX API 的价值在于把这些分散变量统一配置、统一观察和统一核算。

</details>

<details> <summary><strong>支持哪些数据库?</strong></summary>

支持 SQLite、MySQL ≥ 5.7.8 和 PostgreSQL ≥ 9.6。本地体验可使用 SQLite;生产环境建议使用 MySQL 或 PostgreSQL,并做好备份。

</details>

<details> <summary><strong>能否从 New API / One API 迁移?</strong></summary>

项目兼容 New API 与原版 One API 的主要数据结构,通常可以复用既有数据。迁移前仍建议备份数据库,并在测试环境验证渠道、倍率、用户、令牌和日志数据。

</details>

<details> <summary><strong>多机部署需要注意什么?</strong></summary>

必须统一 SESSION_SECRET。如果使用共享 Redis,也必须统一 CRYPTO_SECRET。否则可能出现登录状态不一致、缓存数据无法解密或任务状态异常。

</details>

<details> <summary><strong>图像生成、流式响应或大响应被截断怎么办?</strong></summary>

可调大 STREAM_SCANNER_MAX_BUFFER_MB。4K 图像、base64 图片、长流式响应等场景可能需要更大的扫描缓冲。

</details>

<details> <summary><strong>请求体过大返回 413 怎么办?</strong></summary>

调整 MAX_REQUEST_BODY_MB。该限制按解压后的请求体大小计算,用于防止超大请求或 zip bomb 导致内存暴涨。

</details>

<details> <summary><strong>用户能看到管理员日志审计中的输入输出内容吗?</strong></summary>

正常用户日志接口会过滤管理员专用字段,普通用户无法在自助使用日志中看到管理员审计内容。数据库管理员、系统管理员或拥有管理员日志接口权限的人仍可能访问相关数据,因此应按合规要求严格控制权限。

</details>

<details> <summary><strong>为什么 Docker 构建时提示 catalog: 依赖无法解析?</strong></summary>

前端使用 Bun workspace,catalog: 依赖定义在 web/package.json。构建时不能用 web/default/package.json 覆盖 workspace 根 package.json,并且需要保留 web/bun.lock

</details>

---

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-06-28

MAX-API是一个高质量的开源AI工作流项目

⚡ 核心功能

👥 适合人群

自动化工程师和运维人员项目经理和业务分析师希望减少重复性工作的专业人士数字化转型团队

🎯 使用场景

  • 自动化日常重复性工作,将精力集中于创造性任务
  • 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
  • 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +大幅减少重复性人工操作
  • +可视化流程,清晰直观
  • +可扩展性强,支持复杂场景
⚠️ 不足
  • 初始配置和调试需投入一定时间
  • 强依赖外部服务的稳定性
  • 复杂场景需具备一定技术基础
⚠️ 使用须知

该工具使用 AGPL-3.0 协议,商用场景请仔细阅读协议条款,必要时咨询法律意见。

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

⚠️ AGPL 3.0 — 最严格的 Copyleft,网络服务端使用也需开源,SaaS 使用受限。

🔗 相关工具推荐

🧩 你可能还需要
基于当前 Skill 的能力图谱,自动补全的工具组合

❓ 常见问题 FAQ

MAX-API主要用于AI模型开发与部署
💡 AI Skill Hub 点评

AI Skill Hub 点评:MAX-API 的核心功能完整,质量优秀。对于自动化工程师和运维人员来说,这是一个值得纳入个人工具库的选择。建议先在非生产环境试用,再逐步推广。

⬇️ 获取与下载
⬇ 下载源码(GPL)
⚠️ 本工具使用 AGPL-3.0 协议。您可以自由下载和使用,但衍生作品必须以相同协议开源,不可商业闭源。使用前请确认符合协议要求。
📚 深入学习 MAX-API
查看分步骤安装教程和完整使用指南,快速上手这款工具
🌐 原始信息
原始名称 MAX-API
Topics AIGo工作流
GitHub https://github.com/MAX-API-Next/MAX-API
License AGPL-3.0
语言 Go
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/MAX-API-Next/MAX-API 🌐 官方网站  https://max-api.com

收录时间:2026-06-28 · 更新时间:2026-06-28 · License:AGPL-3.0 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。

📺 订阅 AI Skill Hub Daily Telegram 频道
每天 8 条精选 AI Skill、MCP、Agent 与自动化工具推送
加入频道 →