AI Agent 编排平台：7 款产品定价对比

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2026 年最佳的 AI Agent 编排平台是：面向持久化执行的 Temporal、面向 AWS 团队的 Amazon Bedrock AgentCore、面向 Microsoft 365 用户的 Microsoft Foundry Agent Service，此外还有覆盖 Google Cloud 的 Gemini Enterprise Agent Platform、跨供应商治理的 IBM watsonx Orchestrate、工作流优先团队的 Orkes 以及 CrewAI 用户的 CrewAI Enterprise。编排平台是当真实流量到来时，负责调度、重试、监控和恢复 Agent 的运行时，这与您编写 Agent 代码所用的框架是不同的工作。

最后验证时间：2026 年 10 月

大多数“最佳 AI Agent 框架”榜单把两者混为一谈。这就是为什么许多团队把 LangGraph 或 CrewAI 作为库来选用，到了生产环境才发现还需要在其之上增加一层部署和编排层。本指南只涵盖这第二层。如果您想了解的是库，请参阅我们的最佳多 Agent 框架对比。如果您想了解模型路由、网关和 LLM 可观测性，请参阅最佳 LLM 编排工具指南或开源 LLM 编排与路由工具汇总。以下七个平台均未出现在那些文章中。

关于这个品类有多新的一点说明：本文中的三家超大规模云厂商产品都是近期推出的。Amazon Bedrock AgentCore 于 2025 年 10 月 13 日正式发布（GA）。Microsoft 在 2025 年 11 月的 Ignite 大会上宣布将 Azure AI Foundry 更名为 Microsoft Foundry。Google 于 2026 年 4 月 22 日宣布推出 Gemini Enterprise Agent Platform 作为 Vertex AI 的继任者。它们都不像 RPA 这样的成熟品类那样拥有多年积累的独立评测数量，因此本指南引用的是供应商文档和公开的费率表，而非评分。

我们如何对比这些 AI Agent 编排平台

四项标准：

它实际编排的是什么。它是在生产环境中调度和恢复多步骤 Agent 执行，还是只是一个需要导入到您自己运行时中的库？
定价透明度。是否有公开的费率表（即使是基于用量的），还是“联系销售”是唯一的答案？
当前定位，而非历史定位。其中几款产品在 2025 年和 2026 年被更名。本指南使用各供应商网站在 2026 年 10 月所展示的名称和范围。
真实的部署信号。GA 状态、供应商自己网站上列出的具名客户以及文档深度，因为在如此新的品类中，评测数量的对比还不适用。

最佳 AI Agent 编排平台：快速概览

如果您的 Agent 需要在故障、重试和长时间运行的步骤中不丢失状态地存活：

从 Temporal 开始，它提供持久化执行，将 Agent 工作流视为可恢复的进程

如果您已经确定使用 AWS，并希望 Agent 身份、内存和运行时都由平台代为处理：

如果需要一个为生产级 Agent 打造的托管式、框架无关的运行时，可以考虑 Amazon Bedrock AgentCore

如果您的团队使用 Microsoft 365 和 Azure：

如果需要与 Entra ID、Teams 和 Microsoft 365 Copilot 原生集成，可以考虑 Microsoft Foundry Agent Service

如果您已标准化使用 Google Cloud，并使用 Google 的 Agent Development Kit 进行构建：

可以考虑 Gemini Enterprise Agent Platform，这是 Google 统一的构建、扩展和治理层

如果您需要对多个团队和供应商构建的 Agent 进行治理：

可以考虑 IBM watsonx Orchestrate，它提供一个控制平面，能够接入运行在其他地方（包括 Amazon Bedrock 上）的 Agent

如果您来自工作流编排领域，并希望在现有流水线中加入 Agent 步骤：

可以考虑 Orkes（基于开源 Conductor 引擎构建），它将工作流编排扩展到了 AI Agent 任务

如果您想要一个托管的控制平面来管理多 Agent “团队（crews）”，而无需自行管理基础设施：

可以考虑 CrewAI Enterprise，它是为已经在使用 CrewAI 框架进行构建的团队提供的托管部署层

平台	最适合	定价信号（2026 年 10 月）
Temporal	为长时间运行、可恢复的 Agent 工作流提供持久化执行	按量付费，每百万次操作 50 美元起，无基础费用；90 天内 150 美元免费额度
Amazon Bedrock AgentCore	AWS 上托管式、框架无关的 Agent 运行时	基于用量的费率表；Runtime 每 vCPU 小时 0.0895 美元起
Microsoft Foundry Agent Service	Microsoft 365 和 Azure 原生的 Agent 编排	基于用量计费，按所使用的模型和工具收费
Gemini Enterprise Agent Platform	在 Google Cloud 上构建、扩展和治理 Agent	300 美元免费试用额度，之后按用量计费
IBM watsonx Orchestrate	跨供应商的企业级 Agent 治理	30 天免费试用；Essentials 版每月 530 美元起；Standard 版每月 6,360 美元起
Orkes (Conductor)	扩展至 AI Agent 的工作流编排	免费 Developer 版；Enterprise 版定制报价
CrewAI Enterprise	CrewAI 构建 Agent 团队的托管控制平面	免费 Basic 层级（每月 50 次执行）；Enterprise 版定制报价

1. Temporal, best for durable execution of long-running agent workflows

Temporal 是一个持久化执行平台，早在“Agent 编排”成为一个品类之前，它就已经在生产环境中运行工作流（支付、订单处理、基础设施自动化），如今它在 AI 领域处于领先地位。其 2026 年 10 月的首页标语写着“世界上最优秀的 AI 运行在 Temporal 上”，并列出了 OpenAI、Lovable、Replit、Cursor 和 Retool。这一理念可以直接映射到 Agent 上：Temporal Workflow 可以调用 LLM、等待工具结果、重试失败的步骤，或暂停数天而不丢失状态。

Temporal 的定价页面列出了处于预览阶段的持久化 AI Agent 支持，OpenAI Agents SDK 和 Google ADK 将 LLM 调用和工具调用作为持久化 Activity 运行。其核心服务器采用 MIT 许可证开源，因此你可以自行托管，也可以使用 Temporal Cloud。

最适合：其 Agent 运行多步骤、长时间任务，且在崩溃或超时时丢失状态不可接受的工程团队，以及希望获得基础设施级可靠性而非聊天优先的 Agent 产品的团队。

定价：Temporal Cloud 现已采用按量付费模式，无基础月费，起价为每百万次操作 50 美元，自助服务随用量增加可降至每百万次 25 美元。活跃存储为每 GB 小时 0.042 美元，保留存储为每 GB 小时 0.00105 美元。新账户可在 90 天内获得 150 美元的赠金。支持是附加服务：Business 版起价为每月 500 美元或使用费的 10%（以较高者为准，包含 250 万次操作），Enterprise 和 Mission Critical 版由销售团队报价。

优点：

持久化执行模型在 AI 领域之外已有多年生产环境使用经验，因此其可靠性保障并非新事物
可与任何 Agent 框架或模型提供商配合使用，因为它在工作流层进行编排
根据其定价页面，没有任何功能被锁定在套餐层级之后

缺点：

它是基础设施，而非 Agent 产品，因此你仍需自行编写 Agent 逻辑
在做出承诺之前，操作次数加上活跃存储和保留存储需要认真建模才能估算

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2. Amazon Bedrock AgentCore, best for a managed, framework-agnostic runtime on AWS

Amazon Bedrock AgentCore 是 AWS 用于部署和运营 AI Agent 的托管平台，涵盖了大多数开源框架留给你自行构建的运行时、内存、身份、网关、可观测性和策略等组件。AWS 称其可与任何框架、模型或协议配合使用，因此使用 LangGraph、CrewAI、Strands 或自定义代码构建的 Agent 都可以在其上运行。在 2025 年 10 月正式发布（GA）时，Runtime 增加了对 Agent-to-Agent（A2A）协议的支持，Gateway 也获得了连接现有 MCP 服务器的功能。

最适合：已经在 AWS 上运行生产工作负载的团队，希望为其托管 Agent 的运行时、身份和内存，而无需在专有框架中重建 Agent 逻辑。

定价：基于消费量计费，每个组件都有公开的费率表。截至 2026 年 10 月，Runtime 起价为每 vCPU 小时 0.0895 美元和每 GB 小时 0.00945 美元，Gateway 的费用为每 1,000 次 API 调用 0.005 美元，Identity 为每 1,000 次 token 或 API 密钥请求 0.010 美元（通过 Runtime 或 Gateway 使用时免费），Observability 按 Amazon CloudWatch 费率计费。新的 AWS 客户可获得最多 200 美元的免费套餐（Free Tier）赠金。多项收费项目将在 2026 年底发生变化（短期记忆已于 2026 年 10 月 6 日改为按 GB 计费），因此在建模成本之前请先查看定价页面。

优点：

框架无关的运行时，无需重写现有 Agent 代码
继承 AWS IAM、VPC 和 PrivateLink，而无需引入另一家安全供应商
该类别中公开的最详细费率表之一

缺点：

其价值前提是你的其余技术栈已经部署在 AWS 上
许多单独计费的组件(Runtime、Memory、Gateway、Evaluations、Policy)使得总成本比单一按操作计价更难预测

3. Microsoft Foundry Agent Service, best for teams standardized on Microsoft 365 and Azure

Foundry Agent Service 是 Microsoft Foundry 内的 Agent 运行时。Microsoft Foundry 是微软在 2025 年 11 月的 Ignite 大会上由 Azure AI Foundry 更名而来的平台。它在一个托管、会话隔离的运行时中托管 Agent,支持自动扩缩容,并与 Entra Agent ID 集成,实现身份、访问控制和生命周期管理。Agent 可以一步发布到 Microsoft Teams 和 Microsoft 365 Copilot。

微软的产品页面称其支持 MCP、A2A 和 OpenAPI,托管的 Agent 可以运行使用开源 Microsoft Agent Framework 或 LangGraph 构建的自定义代码。页面还列出了与“1,400 多个支持 MCP 的工具”的连接,以及内置的短期、长期和程序性记忆。

最适合:已经在使用 Microsoft 365、Entra ID 和 Azure 的企业,希望 Agent 编排继承现有的身份与合规控制。

定价:按用量计费。微软表示,Foundry Agent Service 的定价“基于你从该服务访问和使用的各个模型和工具”。没有单独的固定订阅费。

优点:

原生集成 Entra ID 和 Microsoft 365,省去了其他平台所需的集成步骤
支持开放协议(MCP、A2A、OpenAPI)以及自带框架的托管方式
支持自带 VNet 的私有网络,适合受监管行业的团队

缺点:

两年内产品名称已更改两次(Azure AI Studio、Azure AI Foundry、Microsoft Foundry),因此较旧的教程使用的是过时的名称
对于微软生态系统之外的团队,其价值主张会迅速减弱

4. Gemini Enterprise Agent Platform, best for teams building on Google Cloud

谷歌于 2026 年 4 月 22 日在 Cloud Next 大会上发布了 Gemini Enterprise Agent Platform,作为 Vertex AI 的继任者。其文档使用该名称,而 Google Cloud 产品页面现在将其简称为“Gemini platform”,并称其可帮助企业“构建、扩展、治理和优化企业级 Agent”。Agent 使用 Agent Development Kit(ADK)构建,Google Antigravity 也可通过该平台用于编排工作流中的多个 Agent。

该平台在 Model Garden 中提供 200 多个 Google 及第三方模型,包括 Anthropic 的 Claude 系列以及 Gemma 等开源模型。

最适合:已标准化使用 Google Cloud 和 BigQuery 的团队,希望 Agent 编排与现有的数据和 MLOps 工具集成。

定价:新客户可获得 300 美元的 Google Cloud 免费试用额度,有效期 90 天。谷歌还列出了 Agent 运行时的每月免费额度,涵盖前 50 个 vCPU 小时、前 100 GiB 小时的内存以及 1 GiB 的存储。超出部分则按 Google Cloud 与模型和计算相关的用量计费。

优点:

开放模型选择（200 多个模型，包括非 Google 的选项），而非仅限 Gemini
原生集成 BigQuery 和 Google Cloud MLOps
在一次性赠金之外，还提供每月固定的 Agent 运行时免费额度

缺点：

存在两个名称在流传（文档中为 Gemini Enterprise Agent Platform，产品页面上为 "Gemini platform"），加上较早的 Vertex AI Agent Builder 教程，使调研变得混乱
真正的价值取决于是否已经坚定地使用 Google Cloud

5. IBM watsonx Orchestrate, best for cross-vendor governance over agents from multiple sources

IBM watsonx Orchestrate 针对的是超大规模云平台没有直接解决的问题：企业的 Agent 建立在不同的框架和供应商之上，需要一个统一的控制平面来查看和治理所有这些 Agent。IBM 的产品页面称，它可以扫描受支持的第三方 Agent 环境（包括 Amazon Bedrock），将这些 Agent 纳入 watsonx Orchestrate 控制平面，并通过 A2A 和 MCP 等开放标准进行连接。

最适合：大型企业，尤其是已经在使用 IBM 软件的受监管行业企业，需要对由多个团队构建的 Agent 组合进行集中策略和控制。

定价：IBM 现在公布标价。截至 2026 年 10 月，提供 30 天免费试用，Essentials 起价为每月 530 美元，Standard 起价为每月 6,360 美元，Premium（数据隔离、专用数据空间、符合 HIPAA 的选项）需向销售询价。可部署在云端或本地。

优点：

专为跨供应商治理而构建，而不是假设所有 Agent 都运行在单一公司的技术栈上，这符合大型企业中 Agent 泛滥的实际情况
公布入门定价，因此可以在与销售沟通之前进行预算规划
IBM 提到其在 IDC MarketScape 全球 Agentic AI 平台软件评估中被评为领导者（供应商引用）

缺点：

从 Essentials 到 Standard 的价格跨度较大，因此超出入门档位的团队面临大幅涨价
以治理为先的定位使其比单一框架平台更重，如果您只需要在生产环境中运行一个 Agent 工作流

6. Orkes (Conductor), best for teams extending existing workflow orchestration to AI agents

Orkes 是基于开源 Conductor 工作流引擎构建的商业平台，该引擎起源于 Netflix。它在 2026 年大力转向 Agent：Conductor 增加了 AGENT 任务类型，用于从工作流中调用 AI Agent，并内置重试和持久性机制；Orkes 在 2026 年 9 月的一篇文章宣布，Agent 和工作流现在运行在同一个持久化引擎上。对于已经在使用 Conductor 风格编排来处理微服务或事件驱动系统的团队来说，Agent 任务只是又一种任务类型。

最适合：已经习惯以工作流编排思维（分布式任务、事件处理器、人在回路步骤）进行思考的工程团队，并希望在该模型中加入 LLM 和 Agent 任务。

定价：提供免费的 Developer Edition（FAQ 中仍称其为 Developer Playground）用于原型开发，Orkes 表示该版本“不打算也不建议用于生产环境”。Enterprise 为定制报价，支持 Orkes 托管、客户托管或本地部署，并提供高达 99.99% 可用性的 SLA。

优点：

工作流引擎在 AI 领域之外已有多年生产使用经验，其可靠性逻辑与 Temporal 类似
部署灵活，支持多种托管模式，适合受监管或对数据驻留敏感的团队
定价页面列出了 SOC 2 Type II、RBAC、SSO 以及自带密钥（bring-your-own-keys）

缺点：

免费版不适用于生产环境，因此真正的评估需要与 Enterprise 进行商务洽谈
缺乏工作流编排经验的团队，其学习曲线比 Agent 优先的平台更陡峭

7. CrewAI Enterprise, best for a hosted control plane over CrewAI-built agent crews

CrewAI 开源框架（我们在多 Agent 框架对比中已有介绍）是一个将 Agent 定义为基于角色的团队成员的库。CrewAI 的付费产品 Enterprise 方案（其文档将托管环境称为 AMP）是构建在其之上的托管构建、部署、治理和监控层。CrewAI 的网站描述了一个 Control Plane，它“位于每个工作流的执行路径中”，可追踪每一次 LLM 调用、工具调用和内存读取，并提供 RBAC、审计追踪、人在环审批门控以及运行时 PII 脱敏。

CrewAI 在其网站上声明，其产品被 65% 的财富 500 强企业使用。这是一个自我报告的数据，因此应将其视为厂商声明，而非经过审计的数据。

最适合：已经在使用 CrewAI 框架进行构建、需要以托管方式在生产环境中部署、治理和监控这些 Agent 团队的团队。

定价：Basic 层级免费（可视化编辑器和 AI 副驾驶、GitHub 集成、2 个 Agentic 工作流自动化、每月 50 次工作流执行）。Enterprise 为定制报价，增加了 SSO、RBAC、工作负载身份、PII 脱敏、可在 CrewAI 云、您的 VPC 或您自己的基础设施上部署，以及一个 45 天的入职培训计划，前沿部署工程可按需单独购买。

优点：

对于 CrewAI 框架用户而言是最直接的升级路径，因为无需迁移框架
Enterprise 在托管之上增加了治理控制（SSO、RBAC、PII 脱敏）
根据定价页面，Agent 可以导出为 MCP 服务器或 UI 组件

缺点：

免费层级每月 50 次执行的限制使其更适合原型开发，而非生产环境配额
如果您不打算将 CrewAI 作为您的框架，其价值不如超大规模云平台

如何选择 AI Agent 编排平台

1) Which cloud are you already on?

您现有的云是决定正确选择的最强单一预测因素。AWS 用户从 AgentCore 中获益最多，Microsoft 365 和 Entra ID 用户从 Foundry Agent Service 中获益最多，而 Google Cloud 用户则从 Gemini Enterprise Agent Platform 中获益最多。与您的身份提供商对抗的成本比任何平台费用都要高。

2) Is the hard problem reliability or governance?

如果痛点是 Agent 在长任务中丢失状态，就选择一个持久化执行引擎（Temporal 或 Orkes）。如果痛点是几十个由不同团队构建、没有统一策略的 Agent，就选择一个治理层（IBM watsonx Orchestrate，或你云服务商的控制平面）。

3) Can you model the bill before you commit?

Temporal（按操作计费）、AgentCore（按组件计费）和 IBM（按计划计费）都公布了可以用来建模的数字。Foundry、Gemini、Orkes Enterprise 和 CrewAI Enterprise 的费用则取决于所使用的模型或需要销售报价。让每个供应商根据你预期的 Agent 流量（而不是演示工作负载）提供月度费用估算。

什么时候平台不是正确的选择

上述每个平台都假设你拥有一支能够定义 Agent 逻辑、承担集成工作，并在系统上线后持续维护多 Agent 系统正常运行的团队。如果目前还不具备这样的工程能力，可选方案就是招聘相应人才，或者与一个为你设计和构建编排层的合作伙伴合作。

AY Automate 的 AI Agent 开发团队构建生产级 Agent 系统，而不是转售平台许可证。对于受监管或需通过安全审查的上线项目，企业级 AI Agent 页面介绍了受治理、可审计的部署方案。如果你仍在平台与定制开发之间犹豫不决，构建还是购买 AI Agent 指南详细讲解了这一决策。

评估 Agent 编排平台时的危险信号

使用“Agentic 编排”之类的措辞，却不解释工作流中途某个步骤失败时会发生什么。要询问平台除了正常路径之外，如何处理重试、超时和部分失败。
对“这会把我们锁定在哪些框架或模型上”没有答案。有些平台是框架无关的；另一些则会悄悄要求你的其余技术栈都使用同一家供应商。
演示从不展示规模化时的成本。这份清单上的每个平台都以某种形式按使用量或容量计费。
对 Agent 在真实系统上执行操作时的身份与治理只字不提。一个会发送邮件、修改记录或花钱的 Agent，需要与员工同等级别的访问控制。
营销话术暗示平台会替你设计 Agent 逻辑。这里的每个平台仍然需要一个团队来定义 Agent 做什么。

常见问题

什么是 AI Agent 编排平台？

AI Agent 编排平台是负责调度、监控、重试和恢复多步骤 AI Agent 执行的生产层，与用于定义单个 Agent 行为的框架不同。像 LangGraph 或 CrewAI 这样的框架定义 Agent 逻辑；而像 Temporal、Bedrock AgentCore 或 Foundry Agent Service 这样的平台则让该逻辑在真实流量下可靠运行。

LangGraph 是编排平台吗？

不，LangGraph 是一个用于构建有状态、基于图的 Agent 的开源框架，本身并不是生产级编排平台。LangChain 为 LangGraph Agent 提供的托管部署层已于 2025 年 10 月从 LangGraph Platform 更名为 LangSmith Deployment。我们的 LLM 编排工具指南对 LangGraph 和 LangSmith 有详细介绍。

如果我只运行一个 Agent，还需要编排平台吗？

通常暂时不需要。当你运行多个 Agent、多个工作流，或 Agent 必须经受真实生产环境故障（超时、部分完成、重试）时，这些平台才物有所值。单个简单 Agent 通常仅靠框架就能运行良好。

哪个 AI Agent 编排平台拥有最成熟的生产环境使用记录？

Temporal 和 Orkes 的使用记录最长，因为两者都构建在早于当前 AI Agent 浪潮、已在生产系统中运行的工作流引擎之上。Temporal 的官网称其已在生产环境运行九年。超大规模云厂商的产品（Bedrock AgentCore，2025 年 10 月正式发布；Foundry Agent Service；Gemini Enterprise Agent Platform，2026 年 4 月发布）较新，但与其云平台的集成更紧密。

AI Agent 编排平台的费用是多少？

大多数 AI Agent 编排平台按用量计费，只有少数公布了完整价目表。截至 2026 年 10 月，Temporal Cloud 起价为每百万次操作 50 美元，无基础费用；AgentCore Runtime 起价为每 vCPU 小时 0.0895 美元；IBM watsonx Orchestrate Essentials 起价为每月 530 美元；CrewAI 和 Orkes 提供用于原型开发的免费层，企业版则采用定制定价。

我可以同时使用多个这类平台吗？

可以，而且很常见。团队可能将 Temporal 或 Orkes 作为执行引擎，用开源框架构建 Agent 逻辑，并对接触敏感系统的 Agent 使用超大规模云厂商的身份层。IBM watsonx Orchestrate 正是为这种混合架构设计的，因为它可以将运行在 Amazon Bedrock 上的 Agent 纳入自己的控制平面。

平台不会替你设计 Agent

这份清单上的每个平台都能运行你设想的多 Agent 系统。真正的制约因素通常在于你的团队是否有能力设计 Agent 逻辑、打通集成，并在系统上线后保持其可靠性，而不是哪家供应商的界面最好看。如果团队的能力才是短板，请在选定平台之前预约一次 30 分钟的通话，明确你的需求。

信息来源：定价与定位信息已于 2026 年 10 月 21 日对照各供应商的实时网站核实：Temporal 定价、Amazon Bedrock AgentCore 定价、AgentCore 正式发布公告、Microsoft Foundry Agent Service、Gemini Enterprise Agent Platform、IBM watsonx Orchestrate 定价、Orkes 定价以及 CrewAI 定价。

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