StyrEnterprise

Bygg og host custom AI-agenter direkte på Fronterio

Skriv en system-prompt, velg verktøy, sett guardrails, velg din modell (Anthropic, OpenAI eller selvhostet Ollama på Enterprise), klikk Publiser. Fronterio kjører agenten — håndhever guardrails i runtime, ikke bare håper modellen følger instruksjoner i sin system-prompt.

Tool integration-nivåer (built-in, MCP, OpenAPI, webhook)

Runtime

Guardrail-håndhevelse (ikke bare system-prompt)

Eksterne plattformer å koble opp før shipping

Fra styrt metadata til en kjørende agent

Inntil nå har Fronterio vært styrings- og deployment-laget for AI-agenter som kjører på eksterne plattformer — Azure AI Foundry, AWS Bedrock, Copilot Studio og så videre. Agent Studio endrer det. Agenter definert i Studio kjører nativt på Fronterio, med hver guardrail håndhevet ved runtime i stedet for å bli injisert i en system-prompt og håpet på.

En Studio-agent har en system-prompt, et modell-valg, et sett tool bindings og en guardrail-config. Når en kundevendt bruker sender en melding, kaller Fronterio AI-motoren vår (med streaming), kjører tool-use-loopen, håndhever hver guardrail på hvert tool-kall og streamer svaret tilbake over Server-Sent Events. Hvis et verktøy treffer en blokk eller krever menneskelig godkjenning, pauser runtime sesjonen, skriver en governance-record og overflater et godkjenningskort til riktig granskere.

Fire tool integration-nivåer dekker den realistiske overflaten: built-in verktøy (RAG, oppgaver, metrikker, hendelser), eksterne MCP-servere kunden allerede kjører, ethvert REST API via en OpenAPI-spec og webhook-verktøy som pauser midt-tur og venter på at en kunde-hostet executor ringer tilbake. Alle credentials flyter gjennom samme AES-256-GCM-hjelper som deployment-konnektorene bruker.

Hver publisert versjon er uforanderlig. Rollback til en eldre versjon gjenoppretter fullstendig prompten, modellen, tool bindings og guardrails som de var ved publish-tid. Sesjoner er låst til én aktiv forespørsel om gangen via en CAS-basert advisory lock så to faner aldri korrumperer hverandre. Test-chat-panelet streamer tokens live så dere kan debugge verktøy-kall i sanntid.

Agent Studio er bygd for Enterprise-planen. Det glir inn i den eksisterende styring + compliance-stakken — hver publisert versjon løper gjennom 7-port EU AI Act compliance-sjekken, guardrail-overtredelser logges automatisk til ai_incidents, og audit-loggen fanger hver deployment. Studio er forskjellen mellom å spore agenter på papir og faktisk shippe dem.

Bygg, test, ship på ett sted

Customer Support BotFronterio-Hostedv3

System Prompt

You are a customer support agent for
Acme Corp. Help users with product
questions and account issues.

Log incidents when something goes
wrong. Escalate refund requests
to a human.

Tools (4)

fronterio_log_incident
fronterio_create_task
slack__post_message
zendesk__create_ticketHITL

Test Chat

How do I refund an order?

To refund an order I'll need to open a ticket. That action requires approval from a support lead…

HITL: zendesk__create_ticket awaiting approval

Bygge en AI-agent med vs uten Agent Studio

Uten Agent Studio

Koble opp en separat plattform (Azure, Bedrock, osv.) bare for å kjøre agenten
Guardrails er system-prompt-instruksjoner modellen kan ignorere
Credentials, hemmeligheter og telemetri spredt over flere dashboards
HITL-godkjenning krever custom integrasjonsarbeid for hvert verktøy

Med Agent Studio

Skriv en prompt, klikk Publiser, endpoint er live på Fronterio
Guardrails håndhevet i runtime-middlewaren ved hvert verktøy-kall
Credentials, telemetri og hendelser alle i én governance-record
HITL-godkjenninger, webhook-callbacks og utløps-cron innebygd

Hva dere får

Runtime-håndhevede guardrails

Blokkerte handlinger, menneskelige godkjenningsporter, PII-scrubbing, rate-grenser og confidence-terskler — alle håndhevet i runtime-middlewaren mellom hvert tool-kall. Overtredelser auto-oppretter ai_incidents-rader.

Fire tool integration-nivåer

Built-in Fronterio-verktøy (RAG, oppgaver, metrikker, hendelser), eksterne MCP-servere, ethvert REST API via OpenAPI, og webhook-verktøy som pauser midt-tur for kunde-hostede executors.

Reell token-streaming

Tokens streamer live over Server-Sent Events mens AI-en genererer dem. Test-chat-panelet viser dere nøyaktig hva agenten gjør, trinn for trinn, i sanntid.

Uforanderlige versjoner + rollback

Hver publisering skaper et uforanderlig versjons-snapshot (prompt, modell, leverandør, base-URL, verktøy, guardrails). Rollback er en pointer-flip. Guardrail- og leverandørendringer påvirker aldri kjørende sessioner før neste publisering.

Slik fungerer det

Skriv en system-prompt

Åpne Studio, beskriv hva agenten gjør. Guardrails konfigureres separat så prompten kan holdes fokusert på oppgaven.

Velg verktøy

Start med built-in verktøy, koble til en ekstern MCP-server, lim inn en OpenAPI-spec eller koble opp et webhook-verktøy for full custom-kontroll.

Test i Studio-chatten

Streamer tokens live. Se verktøy-kall, blokkeringer og godkjenninger skje i sanntid. Debug uten å deploye.

Publiser

Compliance-port kjører. Ny uforanderlig versjon opprettes. Endpoint går live på /api/agents/{id}/chat. Telemetri flyter tilbake automatisk.

“Agent Studio er forskjellen mellom å spore AI-agentene deres på papir og faktisk shippe dem.”

Kun Enterprise

Agent Studio er tilgjengelig eksklusivt på Enterprise-planen, sammen med Deployment Infrastructure og MCP Server.

Enterprise — custom pricing

Bygg deres custom-agent

Snakk med oss om Enterprise-tilgang. 14-dagers POC tilgjengelig.

Snakk med salg Se priser