Agno는 월간 방문 140,302, 전월 대비 성장률 -3.3%, 가격 문의, 무료 가격 모델을 기록합니다. nOps는 월간 방문 97,959, 성장률 +13.8%, Usage-based 가격 모델을 기록합니다.
nOps is an automated cloud cost optimization platform that combines AI-powered cost visibility with autonomous commitment management. It continuously purchases and rebalances AWS, Azure, and GCP savings commitments to raise your effective savings rate, while giving FinOps, engineering, and finance teams hourly visibility into multicloud, Kubernetes, SaaS, and AI costs.

자체 클라우드에서 실행하는 자기주도형 에이전트 플랫폼
단순한 프리미티브로 agents·teams·workflows를 조합합니다. 100개 이상의 툴킷과 메모리, 지식, 구조화 출력, 가드레일 등 재사용 가능한 기능을 제공합니다.
에이전트를 프로덕션 API와 MCP 서버로 전환하고, 내구성 실행, 분산 상태, 세션 격리, 재개 가능한 스트리밍, 스케줄링, JWT 기반 RBAC를 제공합니다.
모든 에이전트·팀·워크플로 실행을 실시간으로 보는 관제 UI로, 트레이스, 세션, 평가, 토큰 사용량, 감사 로그, 승인, 사용자 역할을 관리합니다.
30개 이상의 모델 제공자를 기본 지원하며, Agno·LangGraph·DSPy·Claude SDK 또는 자체 코드로 만든 에이전트도 실행합니다.
nOps is an automated cloud cost optimization platform that combines AI-powered cost visibility with autonomous commitment management. It continuously purchases and rebalances AWS, Azure, and GCP savings commitments to raise your effective savings rate, while giving FinOps, engineering, and finance teams hourly visibility into multicloud, Kubernetes, SaaS, and AI costs.
An autonomous engine maps your usage patterns hourly, buys the optimal mix of Reserved Instances, Savings Plans, and committed use discounts, and rebalances continuously to keep discounts high without locking you into long commitments.
See multicloud, Kubernetes, SaaS, and AI spend at hourly granularity, with business context, forecasting, anomaly detection, and unit economics that show what actually drives cost.
Allocate hourly AI spend to the model, account, team, customer, and feature behind it, covering providers such as Amazon Bedrock, OpenAI, Claude, and Cursor, with recommendations for token efficiency, model choice, and caching.
Track Effective Savings Rate, commitment coverage, and realized savings in real time, and route alerts and tasks into tools like Slack, Jira, Datadog, and Snowflake.
특화 강점강력한 시각적 자동화와 AI 에이전트 오케스트레이션 기능을 결합한 노드 기반 워크플로우 자동화 플랫폼입니다.
No-code builder and deployment platform designed for creating custom enterprise AI agents and automated workflows.
No-code builder and deployment platform designed for creating custom enterprise AI agents and automated workflows.

무료 / 오픈소스LLM 앱 및 에이전트 워크플로를 구축하기 위한 오픈소스 시각적 플랫폼으로, 파이썬 코드 대신 캔버스 UI를 제공합니다.

특화 강점RAG 및 문서 수집에 특화된 강력한 데이터 프레임워크이지만, 일반적인 에이전트 오케스트레이션 루프에 대한 집중도는 상대적으로 낮습니다.
특화 강점RAG 및 문서 수집에 특화된 강력한 데이터 프레임워크이지만, 일반적인 에이전트 오케스트레이션 루프에 대한 집중도는 상대적으로 낮습니다.

복잡한 백엔드 코딩 없이 자율형 봇을 구축하고 게시할 수 있는 비주얼 에이전트 개발 플랫폼입니다.

무료 / 오픈소스에이전트 시스템을 구축, 배포 및 거버넌스하기 위한 시각적 및 코드 기반 도구를 제공하는 오픈소스 AI 워크스페이스입니다.

특화 강점Windward is a Maritime AI™ platform that fuses multi-sensor maritime data with behavioral analytics to deliver mission-grade, all-source operational intelligence for defense, government, and commercial organizations.
특화 강점Windward is a Maritime AI™ platform that fuses multi-sensor maritime data with behavioral analytics to deliver mission-grade, all-source operational intelligence for defense, government, and commercial organizations.

무료 / 오픈소스정교한 포트폴리오 도구를 내 손에 쥐여주는 AI 재무 어드바이저
무료 / 오픈소스정교한 포트폴리오 도구를 내 손에 쥐여주는 AI 재무 어드바이저
특화 강점SymphonyAI builds vertical AI applications, agents, and copilots that are tuned to specific industries rather than left generic. Its Eureka AI Platform provides predictive modeling, a low-code agent builder, and prompt-based app generation on top of an AI-ready data foundation, while its industrial IRIS Foundry platform supplies data connectors, a knowledge graph, and pre-built agents for the plant floor.
특화 강점SymphonyAI builds vertical AI applications, agents, and copilots that are tuned to specific industries rather than left generic. Its Eureka AI Platform provides predictive modeling, a low-code agent builder, and prompt-based app generation on top of an AI-ready data foundation, while its industrial IRIS Foundry platform supplies data connectors, a knowledge graph, and pre-built agents for the plant floor.