What is AgentRunner?
建構複雜的 AI 應用程式往往需要同時處理多個模型、管理複雜的提示鏈，並確保團隊之間順暢協作。AgentRunner 提供了一個統一的可視化環境，專為 AI 開發人員和提示工程師設計，幫助您更有效率地從概念走向部署。它簡化了建立、測試和管理 AI 工作流程的複雜過程。
您可以利用的核心功能
🔌 輕鬆整合 AI 模型： 使用您現有的帳戶，無縫連接到熱門的 AI 模型，例如 OpenAI (GPT 系列)、Claude、LLaMa 等。減少設定時間，將更多時間用於建構。
✍️ 集中式提示管理： 在一個直觀的工作區中編輯、組織和管理您的所有提示。保持一致性，並輕鬆追蹤專案中的變更。
🎨 可視化程式設計介面： 使用拖放式的節點編輯器設計複雜的 AI 邏輯。串聯提示、操作數據流，並以可視化方式整合外部 API，使複雜的工作流程更容易掌握和修改。
Mapped_content 提示版本控制與分支： 透過內建的版本控制，實現穩健的開發生命週期。為開發、測試和生產建立獨立的分支，在部署期間自動切換版本，而無需修改程式碼。
↔️ 直接透過 API 存取提示與鏈： 使用簡單的 API 呼叫，將您的 AgentRunner 提示和工作流程整合到任何應用程式中。我們提供常用程式語言的範例程式碼，讓您快速入門。
📈 整合式測試與效能監控： 使用範例輸入直接在平台上測試提示，以快速迭代。監控關鍵效能指標，並存取每次提示執行的詳細日誌，以識別和解決問題。
👥 專為團隊協作而設計： 邀請團隊成員並分配角色（例如，檢視者、編輯者）以無縫協同工作。使用特定版本的評論來提供意見回饋，並使每個人保持一致。
☁️ 基於雲端的可靠性與存取： 隨時隨地存取您的工作流程。AgentRunner 是一個雲原生解決方案，專為高可用性和可擴展性而建構，適用於各種規模的團隊和專案。
🔒 注重安全性和合規性： 您的工作受到保護，具有加密的 API 金鑰儲存、用於模型整合的安全 OAuth 連接，以及強制性的雙重驗證 (2FA) 登入。AgentRunner 也符合 GDPR 規範。
開發人員如何使用 AgentRunner
開發進階聊天機器人： 一個建構客戶支援聊天機器人的團隊使用可視化編輯器來串聯提示，以進行意圖識別、從知識庫（透過 API 節點）檢索資訊，以及產生回應。他們使用版本控制來平行測試不同的對話流程，然後再部署效能最佳的流程。
自動化行銷內容建立： 一家新創公司使用 AgentRunner 來建立產生社群媒體貼文的工作流程。他們整合 OpenAI 進行文字產生，使用數據操作節點為不同的平台客製化內容，並連接到外部 API 以自動排程貼文。測試有助於他們完善提示，以符合語氣和品牌聲音。
將 AI 決策整合到工作流程中： 一家公司將其潛在客戶資格評估流程的部分內容自動化。AgentRunner 協調對不同 AI 模型的呼叫：一個用於總結收到的電子郵件，另一個用於對潛在客戶意圖進行分類，第三個用於起草建議的後續回覆，所有這些都透過來自其 CRM 系統的 API 觸發。
簡化您的 AI 開發旅程
AgentRunner 整合了用於建構、管理和部署 AI 驅動應用程式的基本工具。透過提供可視化介面，並結合穩健的功能（如版本控制、測試和協作支援），它可以解決 AI 開發生命週期中的常見摩擦點。這讓您和您的團隊可以專注於創新，並更有效地交付高品質的 AI 解決方案。
常見問題 (FAQ)
我可以將哪些 AI 模型與 AgentRunner 整合？ 您可以連接您主要的模型帳戶，包括來自 OpenAI（如 GPT-4、GPT-3.5）、Anthropic 的 Claude 系列、Meta 的 LLaMa 模型，以及隨著整合擴展可能出現的其他模型。該平台使用安全的方法，例如 OAuth 或加密的 API 金鑰儲存來進行連接。
可視化程式設計介面如何運作？ 它是一個基於節點的系統。您將元件（例如特定提示、API 呼叫、數據轉換、條件邏輯）拖曳到畫布上，並連接它們以定義 AI 應用程式的執行流程。這使得複雜的序列比單獨的程式碼更容易視覺化和管理。
我可以在現有的程式碼中使用 AgentRunner 提示嗎？ 是的。您在 AgentRunner 中建立的每個提示和鏈都可以透過安全的 API 端點存取。您可以使用標準 HTTP 請求從您的應用程式程式碼輕鬆呼叫這些端點。我們提供常用語言的範例程式碼片段。
More information on AgentRunner
Launched
2004-04
Pricing Model
Starting Price
Global Rank
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Tech used
Cloudflare CDN,Google Fonts,Gzip
AgentRunner was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-04-15.
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