Agent 37 Cloud
Agent 37 · Coding
Agent 37 Cloud ist eine gehostete Sandbox-Plattform für KI-Agenten. Ein Aufruf seiner API zum Hosten von Agenten gibt jedem deiner Nutzer einen eigenen, immer aktiven, isolierten Computer, mit Dateien, Speicher, Terminal-Zugang und Verbindungen zu Gmail, Slack und über 1000 Apps. Sie richtet sich an Teams, die ein Agenten-Produkt ausliefern wollen, ohne eigene Server zu betreiben. Und du zahlst nur für Rechenleistung und Speicher, die jede Sandbox verbraucht. Warum ist das wichtig? Einen Agenten zu betreiben ist einfach. Tausend zu betreiben nicht.
Über Agent 37 Cloud
Was ist Agent 37 Cloud
Agent 37 Cloud ist die Infrastruktur, auf der du Agenten-Produkte baust. Statt Server selbst zu härten und zu skalieren, rufst du einen einzigen Endpunkt auf und für jeden Kunden erscheint eine frische Sandbox. Sie führt jedes Agenten-Framework aus, das du wählst: OpenClaw, Hermes, Claude Code, Codex oder etwas, das du selbst gebaut hast. Die Sandbox behält ihre Dateien, ihren Speicher und die verbundenen Tools, bis du sie löschst, also kann ein Agent eine Aufgabe Tage später wieder aufnehmen und findet seine eigenen Notizen noch vor.
Das Problem, das sie löst, ist die Lücke zwischen einer funktionierenden Demo und einem Produkt, das du verkaufen kannst. Einen Agenten zu betreiben ist einfach. Tausend zu betreiben, jeden isoliert und korrekt abgerechnet, daran scheitern die meisten Teams. Agent 37 übernimmt die Isolation, das Routing der Modelle, die Messung und die Abrechnung, damit du es nicht musst. Alles davon. Pro Kunde.
Die wichtigste Einschränkung: Das ist ein Entwicklerprodukt, kein Baukasten ohne Code. Du musst Code gegen seine API schreiben, und die Preisgestaltung wird gemessen statt als feste Monatsgebühr, also skalieren die Kosten damit, wie stark deine Sandboxes laufen. Wenn du einen Agenten-Baukasten zum Ziehen und Ablegen suchst, ist es dieser nicht.
Erste Schritte
- Erstelle ein Konto im Agent 37 Dashboard und hinterlege eine Karte, um das Anmeldeguthaben von 1 $ zu erhalten.
- Hol dir einen API-Schlüssel und sende eine Anfrage an
https://api.agent37.com/v1/instancesmit einem Template-Namen wieagent37-hermes. - Lies die Antwort, um die Sandbox-ID und die URL ihres Ports zu erhalten, und schreibe dann in so vielen Sitzungen wie nötig an diese Sandbox.
- Verbinde optional Gmail, Slack, Notion oder andere Apps, oder nutze deine eigenen Modell-Schlüssel.
- Veröffentliche es unter deiner eigenen Marke und lass die Nutzung von deinem vorausbezahlten Guthaben abziehen.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von Agent 37 Cloud.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Entwickler, die ein Agenten-Produkt bauen
- Startups, die gebrandete KI-Agenten verkaufen
- Teams mit stoßartigen Agenten-Lasten
Aufgaben
- Pro Kunde eine isolierte Umgebung bereitstellen
- Lange Agenten-Jobs ausführen, die später weiterlaufen
- Ein Live-Terminal, einen Desktop oder einen Dateibrowser einbetten
- Agenten mit Alltags-Apps verbinden
Szenarien
- Ein MVP starten, das auf viele Nutzer skalieren muss
- Kunden einen persönlichen Agenten behalten lassen, der sich an Kontext erinnert
- Geplante Arbeit ohne Aufsicht
Wichtigste Funktionen
Ein Aufruf, eine Sandbox pro Kunde
Die Grundidee ist einfach. Du sendest eine Anfrage, und jeder Nutzer bekommt eine persistente Agent-Sandbox: einen isolierten Computer mit Dateisystem, Speicherkontingent und eigenem Speicher. Diese Sandbox bleibt über Sitzungen hinweg bestehen, bis du sie löschst. Genau das macht ein immer aktives Agenten-Produkt möglich, ohne die Infrastruktur von Hand zu bauen.
Persistenter Zustand über Sitzungen hinweg
Agenten behalten ihre Dateien und ihren Speicher zwischen Gesprächen. Zieht sich eine Aufgabe hin oder kommt dein Nutzer eine Woche später zurück, liegt die Arbeit noch auf der Festplatte. Nichts läuft mitten in der Aufgabe ab, also kämpfst du nicht gegen eine Uhr, wenn ein Agent mehr Zeit braucht, um etwas Echtes fertigzustellen. Das zählt. Lange Jobs halten sich selten an einen Timer.
Jedes Modell, deine Schlüssel oder ihre
Du kannst Modellaufrufe über das Gateway von Agent 37 routen oder deine eigenen API-Schlüssel nutzen. Ausgaben mit deinen eigenen Schlüsseln berühren dein Guthaben nie. Nutzt du das Gateway, werden Modelle, Suche und Integrationen aus demselben vorausbezahlten Topf abgezogen, mit einem Ausgabenlimit, das du pro Sandbox festlegst.
Integrationen und eigene Skills
Agenten verbinden sich mit Gmail, Slack, Notion und über 1000 weiteren Apps, alle von der Plattform geroutet und gemessen. Du kannst auch deine eigenen Skills, Prompts und Tools über ein eigenes Template vorinstallieren, also startet eine neue Sandbox schon wissend, wie deine spezielle Aufgabe geht.
Dateien, Shell und eingebettete Oberfläche
Nutzer können Dateien hoch- und herunterladen, Shell-Befehle ausführen und in einem Live-Terminal, Desktop oder Dateibrowser arbeiten, den du mit signierten URLs einbettest. Das heißt, du kannst eine echte Arbeitsumgebung in deinem Produkt anbieten statt nur einer Chat-Box.
Streaming-Events und geplante Läufe
Text, Reasoning und Tool-Aktivität werden live über Server-Sent Events gestreamt, also kann deine Oberfläche zeigen, was der Agent gerade tut. Getrennt davon kannst du einem Agenten einen Cron-Zeitplan geben und ihn unbeaufsichtigt laufen lassen, und die Ergebnisse später lesen, wann immer du willst.
Sicherheit standardmäßig als nicht vertrauenswürdig
Jede Sandbox wird von gVisor abgesichert, mit eigenem Dateisystem und hartem Speicherkontingent, also können Mieter einander nicht sehen. Hosts haben keinen öffentlichen Hostnamen, der gesamte Verkehr gelangt über den Rand von Cloudflare per TLS hinein, und ausgehender Verkehr ist per Firewall auf das öffentliche Internet beschränkt. Daten werden im Ruhezustand verschlüsselt, und das Unternehmen sagt, es sammelt weder deine Prompts noch Dateien oder Terminal-Sitzungen.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Die Isolation pro Kunde ist eingebaut, also musst du Multitenancy nicht selbst lösen.
- Nutzungsbasierte Preise ohne Abo oder Plangebühr bedeuten, dass inaktive Agenten nur Speicher kosten.
- White-Label-Unterstützung lässt dich OpenClaw- und Hermes-Agenten unter deiner eigenen Marke weiterverkaufen.
- Eigene Modell-Schlüssel halten diese Ausgaben aus deinem vorausbezahlten Guthaben heraus.
- Persistente Sandboxes bewältigen lang laufende und geplante Agenten-Arbeit ohne Ablauf.
Nachteile
- Es ist eine Entwickler-API, also gibt es keinen Baukasten ohne Code für Teams ohne technische Hilfe.
- Gemessene Preise sind schwerer vorherzusagen als ein fester Monatsplan, besonders mit vielen immer aktiven Sandboxes.
- Die kostenlose Stufe ist nur 1 $ Guthaben, also kostet eine Bewertung in echtem Maßstab schnell Geld.
Häufige Fragen
Es hostet KI-Agent-Sandboxes. Du rufst seine API auf, und sie stellt für jeden deiner Kunden einen separaten, isolierten Computer bereit, samt Dateien, Speicher, Terminal-Zugang und App-Integrationen. Du baust dein Produkt auf diesen Sandboxes auf.
Ähnliche Inhalte
Entdecke passende Tools, Skills und Artikel zu Agent 37 Cloud.
Alternativen zu Agent 37 Cloud
Forefront
Forefront · CodingForefront ist eine Webplattform zum Bauen mit Open-Source-KI. Sie lassen sich führende Open-Source-Sprachmodelle mit eigenen Daten feintunen, ihre Leistung bewerten und sie über eine API ausführen oder exportieren, um sie selbst zu hosten. Entwickler, die den Komfort einer geschlossenen Plattform wollen, aber darauf bestehen, ihre Modelle und Daten zu besitzen, sind hier die Zielgruppe.
Startkit
StartKit.AI · CodingStartkit ist ein Boilerplate zum Bauen von KI-SaaS-Produkten und KI-Wrappern. Man kann es sich als KI-Startup-Boilerplate vorstellen, bei dem die langweiligen Teile schon verdrahtet sind: Authentifizierung, Zahlungen über Stripe und Lemon Squeezy, Nutzungslimits, transaktionale E-Mail und ein KI-API-Starter-Kit, das mit OpenAI, Anthropic, Groq oder Llama spricht. Man klont das Repository, setzt seinen Preis und kümmert sich um den Teil des Produkts, für den Menschen wirklich bezahlen. Es basiert auf Next.js über React und Tailwind, deshalb fühlt sich ein Großteil des Boilerplate-Codes schon vertraut an.
Testim
Tricentis · CodingTestim ist eine KI-gestützte Plattform für Testautomatisierung, mit der man End-to-End-Tests für Web-, Mobile- und Salesforce-Anwendungen baut und ausführt. Sie setzt auf maschinelles Lernen, um Tests stabil zu halten, wenn sich eine Oberfläche ändert, sodass Teams weniger Zeit mit der Reparatur kaputter Selektoren verbringen. Nicht schlecht für ein Tool für automatisierte Tests, das Sie heute schon nutzen können. Sie erstellen Tests, indem Sie Aktionen im Browser aufzeichnen, und fügen danach JavaScript hinzu, wenn Sie mehr Kontrolle brauchen. Für ein beschäftigtes QA-Team eine solide Wahl.