AgentRunnerПереглянуте візуально розробка, розгортання та управління агентами AI та автоматизованими потоками виконання без важкого кодування.

4.6 (5)

Перевірено Daniel Nikulshyn·Оновлено липень 2026 р.

No-Code Low-Code AI Agents Workflow Automation Visual Builder LLM Integration Team Collaboration

Огляд

AgentRunner - візуальна платформа розробки для створення застосувань із інтелектом штучний, а автономних агентів. За допомогою інтерфейсу, схожого на перетягування і відстрелювання, користувачі можуть з'єднати мовні моделі, інструменти, джерела даних та блоки логіки для створення індивідуальних потоків обробки завдань, наприклад дослідження, служби технічної підтримки клієнтів, генерації змісту та автоматизації процесів. Платформа виявляє інтерес як до технічних, так і до невідповідальних будівельників, пропонуючи повторно використовувані компоненти, шаблони агентів та керування часу виконання, що допомагає командам швидко розробляти прототипі та масштабування до виробництва. Вбудована обробка стану допомагає відслідковувати поведінку агентів, витрати та випуски протягом часу.

Ключові функції

Робота зі збудованим візуально агентом
Вбудовані інтеграції з популярними моделями мовлення та API
Автоматизація процесу виконання та відкладені виконання
Пов'язане спостереження за виконанням агента та записи
Бібліотека шаблонів для загальнодоступних випадків використання
Робота у команді над спільними проектами

Ціни

Модель: Free
Категорія: Платформа агентів штучного інтелекту
Рейтинг: 4.6 / 5 (5)

Кейси використання

Автоматизування підтримки клієнтів розподілу

Запробуйте розробити агент AI, який читає входні тикети, класифікує їх та призначає або відповідає за підєднаними моделями мовлення та джерелами даних, зменшуючи ручний робочий навантаження.

Користування багатовідповідним дослідницьким агентством

Запробуйте розробляти незалежні агенти, які збирають інформацію з різних API і джерел даних, синтезують висновки та розповсюджують структуровані звітини про дослідження відповідно до розкладу.

Прототипування потоків створення матеріалів

Використовуйте візуальні блоки для підєднання запитів, інструментів та кроків огляду для отримання матеріалів, їх вдосконалення та публікації без написання додаткового коду.

Слідкування та управління незалежними агентами виконання

Розгортуйте агенти на виробництва та використовуйте вбудовані записи діяльності та спостереження за підтримкою виконання для спостереження за діяльністю, виходами та вартістю мовлення LLM в спільних проектах команди.

Плюси і мінуси

Плюси

Безпечна візуальні будівельники знижують швидкість прототипування
Підтримує незалежні агенти зі складними кроками виконання
Використовуються шаблони та компоненти, які можуть бути використані знову
Централізоване спостереження та управління
Передбачається візуальний підхід знижує складність створення агентів, яке вимагає багато логічного підходу
Передбачається візуальний підхід знижує складність створення агентів, яке вимагає багато логічного підходу

Мінуси

Візуальний підхід може обмежити дуже складну логіку
Навички навчання для складних агентів виконання
В залежності від зовнішніх виробника мовлення вартість служби

Відгуки

4.6

Середнє з 5 оцінок.

Увійди, щоб залишити відгук.

Wei Chen

Nov 8, 2025

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and supports multi-step autonomous agents. Drag-and-drop agent builder fits neatly into how we already work, and integrations with popular LLMs and APIs removed a step we used to do by hand. but it has held up under daily use.

Victor Nguyen

Nov 5, 2025

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on agent runtime monitoring and logs, and reusable templates and components caught me off guard. Learning curve for complex agent design is why this isn't a perfect score, still, I'd recommend giving it a real trial.

Grace Okafor

Oct 23, 2025

Use it every day

Honestly didn't expect to like it this much. Agent runtime monitoring and logs is exactly what I needed, and low-code visual builder speeds up prototyping. I do wish visual approach may limit highly custom logic, but I reach for it almost every day now and it just clicks.

Leila Hassan

Aug 6, 2025

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on drag-and-drop agent builder, and reusable templates and components caught me off guard. Learning curve for complex agent design is why this isn't a perfect score, still, I'd recommend giving it a real trial.

Marcus Bell

May 29, 2025

Use it every day

Honestly didn't expect to like it this much. Team collaboration on shared projects is exactly what I needed, and low-code visual builder speeds up prototyping. but I reach for it almost every day now and it just clicks.

Питання

Are there reusable templates for common use cases like customer support or content generation?

The platform offers a template library with pre‑built agents for typical scenarios such as research, customer support, content generation, and process automation, which can be customized and reused across projects.

Asked by Chidi Okonkwo · Aug 1, 2025

Can teams monitor agent performance and costs after deployment?

Yes, AgentRunner provides runtime monitoring with logs, cost tracking, and output analytics, giving teams visibility into agent behavior and resource usage over time.

Asked by Marcus Bell · Jul 12, 2025

How steep is the learning curve for building complex autonomous agents?

While the visual, low‑code builder speeds up simple prototyping, designing multi‑step or highly customized agents can require time to master the platform’s logic blocks and workflow concepts.

Asked by Mateusz Wozniak · Jun 4, 2025

What integrations does AgentRunner support for language models and external APIs?

AgentRunner includes built‑in integrations with popular large language models and a variety of APIs, allowing you to connect external data sources, tools, and services directly within its drag‑and‑drop workflow designer.

Asked by Mustafa Yilmaz · May 19, 2025