10 bästa AI-agentplattformarna 2026

Recensioner av AI-agentplattformar

1. 

   1

   DuploCloud

   Bäst för styrda DevOps-infrastrukturagenter

   • 14 dagars kostnadsfri provperiod + demo tillgänglig
   • Från 3 500 USD/månad

   Visit Website

   

   DuploCloud är en agentbaserad DevOps-plattform som kombinerar AI-driven infrastrukturautomatisering, Kubernetes- och multicloud-hantering, CI/CD-orkestrering samt inbyggda arbetsflöden för säkerhet och efterlevnad.

   Vem passar DuploCloud bäst för?

   DuploCloud passar bra för DevOps- och plattformsteknikteam som behöver AI-driven infrastrukturautomatisering över Kubernetes- och multicloudmiljöer med inbyggda skyddsmekanismer för efterlevnad.

   Varför jag valde DuploCloud

   Jag valde DuploCloud som en av de bästa eftersom dess skyddsmekanismer inte är påklistrade i efterhand – de är inbyggda i varje lager av hur agenterna agerar. Varje infrastrukturändring kräver mänskligt godkännande före körning, MCP-verktygsanrop styrs individuellt utan någon förbikoppling för 'alltid tillåt', och skalkommandon körs mot mönster för godkännande eller avslag så att inget slinker igenom utan kontroll. Jag uppskattar särskilt att den inbyggda DevOps-agenten hanterar hela Kubernetes- och molnlivscykeln, från provisionering till identifiering av avvikelser och säkerhetsåtgärder, inom samma styrda ramverk.

   Viktiga funktioner i DuploCloud

   • Infrastrukturagent för flera moln: En inbyggd DevOps-agent provisionerar och hanterar resurser i AWS, GCP och Azure, inklusive VPC:er, Kubernetes-kluster, RDS och lastbalanserare.
   • Arbetsyteavgränsat minne och kunskapsbas: Varje arbetsyta upprätthåller beständig kontext över ärenden och stöder inläsning av PDF-, Office-, HTML- och textfiler på upp till 2 GB för agentsökningar under konversationer.
   • Modellrouter: Dirigerar agentkörning mellan Claude, OpenAI, Gemini och modeller med öppen källkod, med modellval som kan konfigureras på projekt-, arbetsyte- eller plattformsnivå.
   • Kontroller för token- och utgiftskvoter: Administratörer kan ange utgiftsgränser i USD på arbetsyte-, projekt-, ärende-, användar- eller plattformsnivå för att begränsa kostnaderna för stora språkmodeller.

   DuploCloud-integreringar

   DuploCloud integreras med GitHub, GitLab, CircleCI, Terraform, Kubernetes, AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, Datadog och Prometheus. Plattformen stöder REST API:er, MCP-anslutningar och arbetsflöden via Jira och Slack.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Självbetjäning minskar väntetiderna för infrastruktur
   • Mänskliga godkännanden styr infrastrukturändringar
   • Inbyggda efterlevnadskontroller bidrar till säkrare drift

   Cons:

   • Ingen dokumenterad autonom delegering mellan agenter
   • Funktionsuppdateringar för molnbaserade miljöer kan släpa efter
   Learn more about DuploCloud:

   • Check out DuploCloud on their website
2. 

   2

   UiPath

   Bäst för agentbaserad automatisering med RPA i företag

   • 60 dagars kostnadsfri provperiod + kostnadsfri demo tillgänglig
   • Från $25/månad

   Visit Website

   Customer Rating:4.6/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   UiPath är en plattform för agentbaserad automatisering som kombinerar RPA-robotar, orkestrering av flera agenter, LLM-integration och kontroller med människa i loopen för att automatisera komplexa företagsarbetsflöden i flera steg.

   Vem passar UiPath bäst för?

   UiPath passar bra för företagsinriktade IT- och automationsingenjörsteam som hanterar komplexa arbetsflöden över flera system och kombinerar äldre infrastruktur med moderna AI-agenter.

   Varför jag valde UiPath

   UiPath finns med på min kortlista eftersom ingen annan plattform i den här kategorin sammanför RPA-robotar och AI-agenter på samma sätt. Jag uppskattar att Maestro orkestrerar agenter, robotar och mänskliga godkännanden inom ett enda BPMN-arbetsflöde, så att teamet kan automatisera både moderna API:er och äldre system som helt saknar API:er. Med Agent Builder kan du konfigurera logik för flera agenter visuellt eller i kod, medan AI Trust Layer styr varje LLM-anrop hos leverantörer som Azure OpenAI, Anthropic och AWS Bedrock från ett centralt policy-lager.

   Viktiga funktioner i UiPath

   • Kontextförankring: Hämtar information från behörighetsstyrda och åtkomstkontrollerade kunskapsbaser med hjälp av vektordatabaser som FAISS och Pinecone för RAG-liknande arbetsflöden.
   • HITL-kontroller i Action Center: Pausar agentkörningen vid definierade kontrollpunkter så att mänskliga granskare kan godkänna, avslå eller omdirigera beslut innan åtgärder med hög risk genomförs.
   • MCP-inbyggd verktygsintegration: Ansluter agenter till externa system genom fyra MCP-integrationstyper i Orchestrator, som omfattar förbyggda, kodbaserade, kommandobaserade och fjärrserverbaserade alternativ.
   • Maestro ärendehantering: Modellerar komplexa, anpassningsbara arbetsflöden med faser, SLA-spårning, eskaleringsregler och undantagshantering över agenter, robotar och mänskliga deltagare.

   UiPath-integrationer

   UiPath erbjuder inbyggda integrationer med Azure OpenAI, Anthropic, Google Vertex AI, AWS Bedrock, Snowflake, Databricks, Salesforce och CyberArk. Ett API finns tillgängligt för anpassade integrationer.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Orkestrerar agenter, robotar och människor tillsammans
   • Avancerade funktioner för granskningsspår och styrning
   • Integrerar agentbaserad automatisering med äldre system

   Cons:

   • Kräver betydande hårdvaruresurser
   • Begränsad oberoende containerdistribution
   Learn more about UiPath:

   • Check out UiPath on their website
3. 

   3

   n8n

   Bäst för egenhostad automatisering med flera agenter

   • Gratis provperiod tillgänglig
   • Från €20/månad (faktureras årsvis)

   Visit Website

   Customer Rating:4.7/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   n8n är en AI-agentplattform med öppen källkod som kombinerar en visuell arbetsfl ytesyta med inbyggt stöd för JavaScript och Python för att skapa, orkestrera och distribuera automatiseringspipelines med enskilda agenter och flera agenter.

   Vem passar n8n bäst för?

   n8n passar bra för DevOps- och IT-teknikteam som behöver full kontroll över sin infrastruktur och vill köra arbetsflöden för AI-agenter på sina egna servrar.

   Varför jag valde n8n

   Jag har inkluderat n8n bland mina främsta val eftersom det är det enda verktyget på den här listan där du kan köra hela agentkörningen på din egen infrastruktur, inklusive nätverksisolerade miljöer, utan att några data lämnar ditt nätverk. Jag uppskattar särskilt arkitekturen med överordnade agenter och arbetsagenter, som låter dig bygga hierarkiska pipelines där en samordnande agent delegerar uppgifter till specialiserade underagenter för research, kvalitetssäkring eller körning. De inbyggda godkännandegrindarna med människa i loopen är också en verklig särskiljande funktion, eftersom de låter dig lägga in manuella kontrollpunkter innan någon agentåtgärd med hög risk körs.

   Viktiga funktioner i n8n

   • Modellagnostisk LLM-dirigering: Anslut flera LLM-leverantörer – OpenAI, Anthropic, Gemini och egenhostade modeller – i ett enda arbetsflöde och dirigera uppgifter till olika modeller baserat på den logik du definierar.
   • Ramverk för AI-utvärderingar: Kör regressionstester före driftsättning på agentarbetsflöden med hjälp av verkliga data för att följa korrekthet, tokenanvändning och svarskvalitet innan du skickar ändringar till produktion.
   • Git-baserad versionshantering: Hantera arbetsflödesdefinitioner som kod med fullständig versionshistorik, separering av staging- och produktionsmiljöer samt arbetsflödesskillnader sida vid sida för ändringshantering som kan granskas.
   • Integration med vektordatabaser: Anslut direkt till Pinecone, Qdrant, Weaviate och andra vektorlager för att bygga RAG-pipelines som låter agenter söka i interna kunskapsbaser, dokument och wikis.

   n8n-integrationer

   n8n erbjuder över 500 inbyggda integrationsnoder, inklusive OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Pinecone, Qdrant, Weaviate, Salesforce, HubSpot, Slack och GitHub. Ett API finns tillgängligt för anpassade integrationer.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Fullständigt egenhostat i nätverksisolerade miljöer
   • Checkar in arbetsflödesversioner direkt
   • Hanterar frågor mot vektordatabaser

   Cons:

   • Den visuella arbetsytan blir rörig i stora arbetsflöden
   • Arbetsflödesredigeraren saknar autosparfunktion
   Learn more about n8n:

   • Check out n8n on their website
4. 

   4

   Kore.ai

   Bäst för företagsbaserad fleragents-IT-automatisering

   • Gratis demonstration tillgänglig
   • Pris på begäran

   Visit Website

   Customer Rating:4.6/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   Kore.ai är en plattform för AI-agenter för företag som låter dig bygga, orkestrera och styra fleragentsystem med hjälp av en visuell studio, ett kompilerat deklarativt agentspråk och en AI-genererad agentarkitektur.

   Vem passar Kore.ai bäst för?

   Kore.ai passar särskilt bra för stora företag i reglerade branscher—banker, hälso- och sjukvård, försäkring och offentlig sektor—som behöver införa fleragentsbaserad IT-automatisering med strikta krav på efterlevnad och styrning.

   Varför jag valde Kore.ai

   Jag valde Kore.ai som en av de bästa eftersom plattformen är särskilt byggd för den typ av fleragentsbaserad IT-automatisering som stora företag faktiskt behöver—tänk på att samordna lösning av ServiceNow-ärenden, BMC Helix-varningar och Jira-uppdateringar i ett enda arbetsflöde utan manuella överlämningar. Jag är särskilt imponerad av dess sex inbyggt kompilerade orkestreringsmönster, som låter dig köra logik för överordnade agenter, utspridning och delegering som förstklassiga konstruktioner i stället för nödlösningar. De motorframtvingade skyddsräckena och FedRAMP Moderate-auktoriseringen gör plattformen till rätt val för reglerade miljöer där styrning inte är valfritt.

   Viktiga funktioner i Kore.ai

   • Agentritningsspråk (ABL): Ett kompilerat, deklarativt DSL som låter dig definiera agentmål, verktyg, minne och logik för skyddsräcken som Git-inbyggda YAML-artefakter med fullt stöd för CI/CD-pipelines.
   • Modellhubb: Ett modellagnostiskt routningslager som stöder OpenAI, Anthropic, Cohere, NVIDIA, Meta LLaMA 2, Hugging Face-modeller med öppen källkod samt konfigurationer där du använder din egen modell.
   • Auto Loop™: En motor för kontinuerlig optimering som övervakar produktionsagenternas resultat och automatiskt finjusterar prompter, verktyg och arbetsflöden utan manuella omarbetningscykler.
   • Agentutvärderingar: Ett automatiserat testramverk som kör kvalitets- och säkerhetsutvärderingar i flera scenarier, med regressionsspårning direkt integrerad i distributionspipelines.

   Integrationer med Kore.ai

   Kore.ai erbjuder inbyggda integrationer med ServiceNow, BMC Helix, Jira, Ivanti, Salesforce, SAP, Workday, ADP, Slack och Microsoft Teams. Ett API finns tillgängligt för anpassade integrationer.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Agentorkestreringsmönster kompileras inbyggt
   • Kompilerar automatiskt körningsvägar på nytt
   • Agentversionshantering med CI/CD som bas och fullständiga granskningsspår

   Cons:

   • Höga krav på plattformsteknisk kompetens för avancerad användning
   • Uppdatering av kunskapsbasen är inte helt automatisk
   Learn more about Kore.ai:

   • Check out Kore.ai on their website
5. 

   5

   Dataiku

   Bäst för styrning av agenter i hela företaget

   • 14 dagars kostnadsfri provperiod + kostnadsfri demo tillgänglig
   • Pris på begäran

   Visit Website

   Customer Rating:4.6/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   Dataiku är en plattform för AI-agenter i företag som kombinerar visuell och kodbaserad agentutveckling, orkestrering av flera agenter, modellagnostisk LLM-dirigering och inbyggda styrningsverktyg, inklusive skyddsräcken, godkännandearbetsflöden och granskningsspår.

   Vem passar Dataiku bäst för?

   Dataiku passar bra för stora företag som behöver bygga, distribuera och styra AI-agenter över flera team, plattformar och efterlevnadskrav från en enda plattform.

   Varför jag valde Dataiku

   Dataiku finns med på min kortlista eftersom ingen annan plattform kan mäta sig med dess djupgående inbyggda styrning över hela agentens livscykel. Jag uppskattar särskilt lagret med LLM-skyddstjänster, som kombinerar kostnadsskydd, säkerhetsskydd och kvalitetsskydd för att upprätthålla budgetgränser, upptäcka personligt identifierbar information och blockera promptinjektion innan agenterna någonsin når produktion. Kombinera detta med Dataiku Governs godkännandearbetsflöden och granskningsspår, så får du heltäckande översyn som de flesta agentramverk inte kan erbjuda inbyggt.

   Dataikus viktigaste funktioner

   • LLM-nätdirigering: En modellagnostisk gateway som ansluter till fler än 10 LLM-leverantörer – däribland OpenAI, Anthropic och Mistral – med dynamisk dirigering, cachning av svar och inbyggd kostnadsspårning.
   • Visuell agentbyggare och kodbaserad agentbyggare: Skapande av agenter via två vägar gör det möjligt för användare utan teknisk bakgrund att bygga agenter med en visuell arbetsflödesbyggare utan kod, medan utvecklare skriver fullständigt kodbaserade agenter med SDK:t.
   • ReAct-loopkörning: Enkla visuella agenter tillämpar en inbyggd resonera-och-agera-loop, väljer verktyg autonomt, utför åtgärder, observerar resultat och upprepar processen tills uppgiften är slutförd.
   • Inspektör för agentkörningar: Ett steg-för-steg-gränssnitt för felsökning som visar varningar och fel i varje steg av en agents körning för att diagnostisera oväntat beteende.

   Dataiku-integreringar

   Dataiku erbjuder inbyggda integreringar med OpenAI, Anthropic, Mistral, AWS Bedrock, Azure OpenAI, Databricks, Snowflake Cortex, Salesforce, ServiceNow och Jira, samt Slack och Microsoft Teams för distribution av agenter. Det stöder även servrar för Model Context Protocol (MCP) och OpenAPI för anpassade verktygs- och API-anslutningar.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Visuella och kodbaserade agenter på samma plattform
   • Inbyggda LLM-skyddsräcken och godkännandearbetsflöden
   • Centraliserad observerbarhet för agenter på flera plattformar

   Cons:

   • Modulen för agenthantering är ännu inte tillgänglig
   • Användargränssnittet kan vara svårhanterligt för komplexa arbetsflöden
   Learn more about Dataiku:

   • Check out Dataiku on their website
   • Read my in-depth review of Dataiku
6. 

   6

   LangChain LangGraph

   Bäst för grafbaserad orkestrering av flera agenter

   • Gratisplan + kostnadsfri provperiod + kostnadsfri demo tillgänglig
   • Från $39/användare/månad

   Visit Website

   Customer Rating:4.4/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   LangChain LangGraph är ett grafbaserat ramverk för AI-agenter som stöder tillståndsbevarande arbetsflöden för agenter i flera steg, orkestrering av flera agenter, kontroller med människa i loopen samt hantering av långtidsminne i Python- och JavaScript/TypeScript-miljöer.

   Vem passar LangChain LangGraph bäst för?

   LangChain LangGraph passar bra för utvecklingsteam som bygger komplexa, tillståndsbevarande AI-agenter som kräver detaljerad kontroll över arbetsflöden i flera steg och samordning av flera agenter.

   Därför valde jag LangChain LangGraph

   LangChain LangGraph tar plats på min kortlista eftersom modellen StateGraph ger dig uttrycklig kontroll, nod för nod, över hur agenter tänker, förgrenar sig, försöker igen och loopar—något som linjära kedjebaserade ramverk helt enkelt inte kan återskapa. Jag uppskattar särskilt dess arkitektur med handledare och arbetare för orkestrering av flera agenter, där en agent på översta nivån delar upp uppgifter och delegerar dem till specialiserade underagenter som körs parallellt. Inbyggd kontrollpunktslagring vid varje grafnod innebär att långvariga agenter kan pausa för mänskligt godkännande, återuppta arbetet efter ett fel eller gå tillbaka till ett tidigare tillstånd för felsökning.

   Viktiga funktioner i LangChain LangGraph

   • Spårning med LangSmith: Fångar distribuerade spår av varje agentsteg, LLM-anrop och verktygsanrop så att du kan granska exakt vad som hände inuti en agent som körs.
   • Avbrottsportar med människa i loopen: Pausar agentens körning vid definierade grafnoder för att begära mänskligt godkännande eller indata innan nästa steg påbörjas.
   • Långtidsminneslagring: Sparar agentens tillstånd och samtalskontext mellan sessioner med hjälp av en inbyggd minneslagring med stöd för semantisk sökning.
   • LangGraph Studio: En visuell IDE för att inspektera, felsöka och iterera på agentens körningsgrafer i realtid under utvecklingen.

   Integrationer med LangChain LangGraph

   LangChain LangGraph erbjuder inbyggda integrationer med OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Mistral, Pinecone, Weaviate, Chroma, pgvector, PostgreSQL och Redis. Ett API finns tillgängligt för anpassade integrationer.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Detaljerad kontroll över agentarbetsflöden
   • Lagrar semantiskt historiska interaktioner
   • Avancerade avbrottsportar med människa i loopen

   Cons:

   • En fördefinierad statisk grafdesign för tillstånd krävs
   • Hög skalning kan orsaka minnesproblem
   Learn more about LangChain LangGraph:

   • Check out LangChain LangGraph on their website
7. 

   7

   Relevance AI

   Bäst för kodfria byggen av agentstyrkor med flera agenter

   • Gratis demo tillgänglig
   • Pris på begäran

   Visit Website

   Customer Rating:4.3/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   Relevance AI är en AI-agentplattform byggd kring en visuell arbetsyta för flera agenter, som låter dig utforma, distribuera och styra autonoma agentstyrkor med inbyggd LLM-orkestrering, ett integrationsbibliotek med över 2 700 integrationer, hybrid-RAG-minne samt ett inbyggt system för utvärdering och observerbarhet.

   Vem passar Relevance AI bäst för?

   Relevance AI passar bra för drift- och automatiseringsteam som behöver distribuera arbetsflöden med flera agenter utan att skriva infrastrukturell kod från grunden.

   Varför jag valde Relevance AI

   Jag valde Relevance AI som en av de bästa lösningarna eftersom den visuella arbetsytan för arbetsflöden låter dig sätta ihop hela arbetsflöden med flera agenter utan att skriva en enda rad infrastrukturell kod. Du kan ansluta specialistagenter med definierade överlämningar, parallella körningsströmmar och inbyggda godkännandesteg, allt via ett dra-och-släpp-gränssnitt. Jag uppskattar också att varje agent levereras med en automatiskt genererad utvärderingssvit som poängsätter körningar i produktion och blockerar versioner som inte klarar kraven från att distribueras.

   Viktiga funktioner i Relevance AI

   • Hybrid-RAG-minne: Anslut agenter till interna kunskapsbaser med semantisk sökning och automatisk synkronisering med Google Drive, SharePoint, Notion och Confluence.
   • Sandboxad kodkörning: Kör Python och JavaScript direkt i agentens verktygssteg i en isolerad sandlådemiljö.
   • LLM-routning: Dirigera uppgifter mellan flera leverantörer – inklusive Anthropic, OpenAI och Google – med reservmodeller och kostnadsoptimerat modellval per uppgift.
   • Godkännandesteg med människa i loopen: Pausa agentkörningen vid konfigurerbara kontrollpunkter för mänskligt godkännande innan åtgärder med höga insatser genomförs.

   Relevance AI-integrationer

   Relevance AI erbjuder inbyggda integrationer med Salesforce, HubSpot, Slack, Google Drive, SharePoint, Notion, Confluence, GitHub, Snowflake och DataDog. Ett API finns tillgängligt för anpassade integrationer.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Visuell arbetsyta för arbetsflöden med flera agenter
   • Integrerade utvärderingsgrindar och agentversionshantering
   • Inbäddade utrymmen för säker skriptkörning

   Cons:

   • GTM- och försäljningsmallar dominerar användningsområdena
   • Inget alternativ för självhostad eller lokal distribution
   Learn more about Relevance AI:

   • Check out Relevance AI on their website
8. 

   8

   CrewAI

   Bäst för Python-baserat samarbete mellan flera AI-agenter

   • Gratisabonnemang + kostnadsfri provperiod tillgänglig
   • Prisuppgift på begäran

   Visit Website

   Customer Rating:4.2/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   CrewAI är en AI-agentplattform med inbyggt Python-stöd som låter dig bygga, orkestrera och distribuera system med flera agenter med hjälp av ett kodcentrerat SDK, en visuell studioeditor och en uppsättning verktyg för minneshantering, LLM-dirigering och automatisering av arbetsflöden.

   Vem passar CrewAI bäst för?

   CrewAI passar bra för utvecklingsteam som behöver bygga och styra AI-system med flera agenter i Python, särskilt i organisationer med krav på efterlevnad eller säkerhet.

   Varför jag valde CrewAI

   Jag valde CrewAI som en av de bästa eftersom plattformen är byggd med Python som utgångspunkt, vilket innebär att agentdefinitioner, verktygskopplingar och orkestreringslogik finns i kod som teamet redan versionshanterar och granskar. Jag uppskattar särskilt hur den skiljer agentgrupper (autonoma, rollbaserade agenter som delegerar uppgifter mellan sig) från flöden (deterministiska, händelsestyrda pipelines med villkorsstyrd förgrening och typat tillstånd), vilket gör att du kan kombinera båda mönstren i samma körmiljö beroende på hur mycket autonomi ett visst arbetsflöde kräver.

   Viktiga funktioner i CrewAI

   • LLM-dirigering per agent: Tilldela en annan LLM till varje agent i en agentgrupp, inklusive en separat modell som är särskilt avsedd för verktygs- och funktionsanrop.
   • Kontrollpunkter med människa i loopen: Dekoratorn @human_feedback pausar körningen av flödet vid definierade kontrollpunkter så att en människa kan granska, åsidosätta eller godkänna innan nästa steg körs.
   • Förråd med företagsanslutningar: Förbyggda anslutningar för Salesforce, Jira, Snowflake, Microsoft 365, Google Workspace, Slack och Zendesk matar in verkliga systemdata direkt i agentarbetsflöden.
   • PII-maskering under körning: En styrningskrok tar automatiskt bort personligt identifierbar information vid varje LLM- och verktygsanrop innan data lämnar din miljö.

   CrewAI-integrationer

   CrewAI erbjuder inbyggda integrationer med Salesforce, HubSpot, Snowflake, Jira, Zendesk, Slack, Gmail, Microsoft 365, Teams och Google Workspace. Ett API finns tillgängligt för anpassade integrationer.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Inbyggt Python-SDK med kod- och visuell byggare
   • Hierarkisk minnesstruktur med sammansatt poängsättning
   • LLM-tilldelning per agent för avancerad orkestrering

   Cons:

   • Förbrukar mycket lokalt minne
   • Komplex automatiseringskonfiguration kräver goda Python-kunskaper
   Learn more about CrewAI:

   • Check out CrewAI on their website
9. 

   9

   Microsoft Foundry

   Bäst för Microsoft-specifika distributioner med flera agenter

   • 30 dagars kostnadsfri provperiod + kostnadsfri demo tillgänglig
   • Prisuppgift på begäran

   Visit Website

   

   Microsoft Foundry är en AI-agentplattform byggd på Azure som låter dig bygga, distribuera och orkestrera agenter med hjälp av en modellkatalog med över 10 000 modeller, arbetsflöden med flera agenter och inbyggda integrationer i hela Microsofts ekosystem.

   Vem passar Microsoft Foundry bäst för?

   Microsoft Foundry passar bäst för IT- och ingenjörsteam inom företag som redan använder Azure och behöver bygga och orkestrera AI-arbetsflöden med flera agenter i hela Microsofts ekosystem.

   Varför jag valde Microsoft Foundry

   Microsoft Foundry tar plats på min kortlista tack vare hur djupt plattformen är integrerad i Azure-ekosystemet för distributioner med flera agenter. Jag uppskattar att anslutna agenter låter en agent anropa en annan som en specialiserad underagent, så att du kan dela upp något som ett arbetsflöde för hantering av IT-incidenter i separata agenter som parallellt hanterar upptäckt, diagnos och åtgärd. Agentens körmiljö lägger dessutom till planering och uppföljning av att-göra-uppgifter, vilket håller långvariga autonoma körningar på rätt spår utan ständiga mänskliga ingripanden.

   Viktiga funktioner i Microsoft Foundry

   • Jämförelserankning för modeller: Jämför över 10 000 modeller sida vid sida utifrån kvalitet, fördröjning, genomströmning och kostnad innan du bestämmer dig för en distribution.
   • PyRIT för säkerhetstestning med angriparperspektiv: Kör automatiserade motståndarsimuleringar mot dina agenter för att upptäcka sårbarheter inom säkerhet och trygghet innan produktionssättning.
   • Reserverade genomströmningsenheter (PTUs): Reservera dedikerad modellbearbetningskapacitet månadsvis eller årsvis för förutsägbar fördröjning vid arbetsbelastningar med hög volym.
   • Entra-identitet per agent: Varje driftad agent tilldelas automatiskt en egen Microsoft Entra-identitet, vilket ger detaljerad åtkomstkontroll på individuell agentnivå.

   Microsoft Foundry-integrationer

   Microsoft Foundry erbjuder inbyggda integrationer med Microsoft 365, Teams, SharePoint, Fabric, Entra, Cosmos DB, Key Vault, Azure Functions och GitHub. Ett API är tillgängligt för anpassade integrationer.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Integrerad orkestrering av flera agenter med A2A-protokollet
   • Inbyggd jämförelserankning för MSC/LLM-modeller
   • Entra-identitet per agent möjliggör detaljerad åtkomst

   Cons:

   • Ingen inbyggd katastrofåterställning för agenttillstånd
   • Kräver proprietär molninfrastruktur
   Learn more about Microsoft Foundry:

   • Check out Microsoft Foundry on their website
10. 

    10

    Agent Development Kit (ADK)

    Bäst för orkestrering av flera agenter i Google Cloud

    • Gratis demonstration tillgänglig
    • Pris på begäran

    Visit Website

    

    Google ADK är ett AI-agentramverk med öppen källkod och kodfokuserat arbetssätt, med SDK:er för flera språk (Python, TypeScript, Go, Java och Kotlin) för att bygga, utvärdera och distribuera enskilda agenter, pipeline-lösningar med flera agenter och grafbaserade arbetsflöden med inbyggt stöd för MCP, A2A-protokollet och isolerad kodkörning.

    Vem passar Utvecklingskit för agenter (ADK) bäst för?

    ADK passar särskilt bra för utvecklingsteam som redan kör sin infrastruktur i Google Cloud och behöver bygga och orkestrera produktionsklara system med flera agenter i stor skala.

    Varför jag valde Utvecklingskit för agenter (ADK)

    ADK finns med på min kortlista tack vare hur naturligt det hanterar orkestrering av flera agenter i Google Cloud-infrastruktur. Jag uppskattar att ADK 2.0 introducerade grafbaserade och samarbetsinriktade arbetsflödesmönster, där en koordinatoragent dynamiskt delegerar uppgifter till specialiserade underagenter. Det gör att team kan dela upp komplexa IT- och DevOps-pipelines mellan agenter som är särskilt utformade för olika ändamål. Tilldelning av modeller per agent innebär att varje underagent kör rätt modell för sin uppgift, och det inbyggda stödet för A2A-protokollet gör att agenterna kan kommunicera mellan olika ramverk utan anpassad kopplingskod.

    Viktiga funktioner i Utvecklingskit för agenter (ADK)

    • Stöd för SDK:er på flera språk: Bygg agenter i Python, TypeScript, Go, Java eller Kotlin med konsekventa API:er i alla fem språk.
    • ADK:s utvärderingsramverk: Kör testfiler samt utvärderingsuppsättningar och konformitetsutvärderingar med bedömning av en LLM som domare, detektering av hallucinationer och automatiserad användarsimulering för tillförlitlighetstestning av produktionsagenter.
    • Kontroller med människa i loopen: Pausa och återuppta agentkörningen mitt i arbetsflödet med hjälp av händelser av typen RequestedInput och flöden för verktygsbekräftelse innan högriskåtgärder körs.
    • Isolerad kodkörning: Kör kod och skalkommandon som genererats av agenter i isolerade sandlådor på serversidan via verktyget för kodkörning, Daytona-integrering eller Bash-verktyget.

    Integreringar med Utvecklingskit för agenter (ADK)

    Utvecklingskit för agenter erbjuder inbyggda integreringar med Gemini, Claude, BigQuery, Firestore, Datadog, Jira, Confluence, Cloud Run och GKE. Ett API finns tillgängligt för anpassade integreringar.

    Pros and Cons

    Pros:

    • SDK:er på flera språk för Python, Go, Java, TypeScript och Kotlin
    • Tolkar lokala skalkommandon på ett säkert sätt
    • Inbyggt stöd för öppna kommunikationsprotokoll för agenter

    Cons:

    • Hantering av tillstånd i agenter med flera turer är komplex
    • De flesta produktionsdistributioner är fortfarande begränsade till Google Cloud
    Learn more about Agent Development Kit (ADK):

    • Check out Agent Development Kit (ADK) on their website