現正開放搶先體驗

執行任何 Agent，從數秒到數天

發佈、取用並維運專屬工作流程的 Agent，背後有 GMI 的模型取用、同網路推論與代管運算資源支撐

一套執行環境、一個上架通路、彈性的基礎設施

前往平台

200+

一把 API Key 即可使用的模型

30×

工作階段長度超越 24 小時沙箱

市集

企業買家部署 Agent 的所在

1 張帳單

執行環境 + 模型 + 計費

NemoClaw
SocratesLabs
Oqoqo

不只是 Agent 目錄
而是 Agent 的發射台

多數團隊要的不是又一份 demo 目錄，而是一個真的能用的 AI Agent，以及一條清楚的路徑，把它部署、上架並在正式環境維運。 GMI Agentbox 讓專屬工作流程的 Agent 在這裡被打包、發佈並大規模變現，背後是整合好的模型取用、推論與運算資源

取用或部署，都在同一個平台

取用

探索可正式上線的 Agent，比較功能與執行資源，更快找到合適的工作流程

部署

先私有部署、驗證執行環境，準備好後再上架到 Agentbox

用你的方式使用 GMI

有些團隊需要運算資源，有些需要透過託管 API 取用模型，也有團隊兩者都要。GMI Agentbox 支援這三種導入路徑——無論你要部署企業 AI Agent、打造面向客戶的 Agent 產品，或是擴展內部工作流程

選項 01

運算

GMI 負責部署、託管與執行環境維運

模型層由你自行準備

了解運算服務

選項 02

模型

GMI 以單一 API Key 提供 200+ 模型的取用

執行環境由你自行管理

探索 Model Garden

選項 03

運算 + 模型

GMI 負責模型取用、運算與維運

端到端整合的單一系統

探索 Agentbox

無論你是要把工作流程打包成面向客戶的 Agent，或是擴大內部部署規模，GMI 都支援模組化導入，而不是一體適用的固定架構

為各種工作負載打造 · 從秒級任務到全天候 Agent

企業的 Agent 涵蓋各種型態：數秒的短暫爆發、長達數小時的任務，以及永不下線的工作負載。GMI Agentbox 在單一平台上支援這三者，每一次呼叫背後都是同網路的推論

  • 短暫型 · 數秒

    數秒內啟動與關閉，隨需求彈性擴縮的運算容量

    應用場景

    程式撰寫 Agent、夜間批次任務、RL 訓練環境

  • 長時間執行 · 數分鐘至數小時

    跨多步驟任務保留狀態，並維持低延遲的模型呼叫

    應用場景

    深度研究、文件處理流程、多模型路由

  • 全天候 · 24/7

    語音／即時 Agent 跨每一次工作階段保有記憶與身分，永遠在線。

    應用場景

    數位員工、監控 Agent、託管 MCP 閘道

從毫秒級任務到永不停歇的 Agent，多數團隊得拼湊多套工具才能涵蓋的工作負載，一個平台就能搞定

同樣的 Agent 效能。
遠低於同級的基礎設施成本。

AGENT 數
運行時數
730 小時
$374/月較次低價方案節省

$432

10 個 Agent · 2 vCPU · 4 GiB · 730 小時 · 每月

  • GMI 自有的 GPU 雲端——沒有中間商的加價。
  • 所有呼叫都留在 GMI 自有網路內。模型取用與推論，只有一張帳單。
  • 預設即隔離——不需支付專用叢集的溢價。
  • Agentbox$432
    基準已含推論費用
  • Vercel Sandbox$806
    1.9× Agentbox+ 外部 API 費用
  • E2B$1,209
    2.8× Agentbox+ 外部 API 費用
  • Daytona$1,209
    2.8× Agentbox+ 外部 API 費用
  • Modal$1,742
    4.0× Agentbox+ 外部 API 費用

運算採各供應商牌價，每個 Agent 2 vCPU · 4 GiB。Agentbox 的推論在 GMI 自有模型上執行；其他方案則會另外產生 API 帳單。
不含建立、傳出流量與快照費用。

先部署，準備好再上線

  1. 部署你的 Agent

    先在 GMI 基礎設施上進行私有部署。

  2. 串接模型與運算資源

    使用 GMI Models、GMI Compute，或兩者併用。

  3. 驗證並上架

    測試效能後，建立連結至正式部署的 Agentbox 上架項目。

  4. 上線後持續維運

    上線後追蹤用量、日誌、花費與維運指標。

對開發團隊而言，GMI 縮短了從可運作原型到可上線產品的距離，不需要另外準備託管、模型設定或發佈架構。

客戶案例

從對外服務型 Agent 到企業內部自動化，各行各業的團隊都在 GMI 上啟動

  • Oqoqo，在 GMI Agentbox 上運行的大規模 Agent 評測平台

    Agent 評測 · 高並行沙箱

    5 萬個並行沙箱

    Oqoqo 會針對客戶使用的每一種模型與 harness，評測 Agent、MCP、SDK、API 與 CLI。每一次執行都需要乾淨、隔離、用完即丟的環境，而且要同時開出數萬個。在 Agentbox 上，Oqoqo 能以自己的 Docker 映像與記憶體配置，在完全並行的條件下跑完這些評測，包含帶有 MCP sidecar 的重量級組合。

    • 單次評測最多 5 萬個並行沙箱
    • 每個沙箱 6 到 8 GB RAM，MCP sidecar 最高 16 GB
    • 支援自訂 Docker 映像，預設為即用即棄
    • 不需自建或維運沙箱基礎架構
  • SocratesLabs 的 Morphic，在 GMI Agentbox 上運行的安全 agentic 工作空間

    Agentic 工作空間 · 安全多租戶

    雲端成本降至約 1/5

    Morphic 是一套用於專案管理、Wiki 與工作流程自動化的 agentic 工作空間。打造它的團隊 SocratesLabs 將容器化的 Agent 與模型工作負載都跑在 Agentbox 上。工作負載隔離是內建而非自行拼裝，一鍵即可開出企業級環境，也沒有需要維護的 VM 或自訂伺服器設定。Morphic 的客戶能在無人碰觸基礎架構的情況下切換模型。

    • 雲端成本約為原本 AWS 架構的 1/5
    • 一鍵開通環境，免管理 VM 或自訂伺服器
    • 內建工作負載隔離，支援安全的多租戶部署
    • 客戶切換模型不需額外整合工作

    「我們決定轉移到 GMI Cloud，因為它直覺得多。隔離與基礎架構支援都是開箱即用，而我們的雲端建置成本幾乎只有 AWS 的五分之一。」

    — Joshua Sum，SocratesLabs 執行長

  • GEO / AI 搜尋能見度 · 多租戶 Agent

    200+ 品牌共用一套 Agent 架構

    Topify 協助品牌被 AI 搜尋引擎推薦。它會橫跨 ChatGPT、Gemini、Perplexity 與 Google AI Overview 追蹤提及、引用與競品排名，再由 Agent 補上找到的缺口：研究、撰稿、發佈到 CMS，並持續監測後續變化。每個品牌都需要獨立隔離的 Agent 執行環境，而這些全都跑在 GMI 上，透過單一 OpenAI 相容 API 取用 100 多種模型，並搭配容器代管與部署支援。

    • 在 4 個 AI 搜尋引擎追蹤 200 多個品牌
    • 以單一 OpenAI 相容 API 取用 100 多種模型
    • 從建置到部署控制平面、Proxy 與管理後台只花 2 天
    • 從研究到內容上線只需數分鐘，而非數天

  • AI Harness · 持久記憶

    「我們至少檢視與研究過 10 家不同的供應商，最後當然還是選了 GMI。」

    — Steven Enamakel，TinyHumans 執行長

    TinyHumans 正在解決 AI 的記憶問題。今天的助理要嘛會忘記你，要嘛記住你的代價太高，而 OpenHuman 就是他們的答案：一層 local-first 的記憶層，加上管理 Agent 群的協調器。Steven Enamakel 評估了十家以上的推論供應商後選擇 GMI，隨即上線。兩週後，OpenHuman 成為全球第三大的 AI harness，僅次於 OpenClaw 與 Hermes。

    • 上線兩週即成為全球第 3 大 AI harness
    • 評估 10 家以上推論供應商後選擇 GMI
    • 前 7 天累積 5,000 多名使用者，週成長 150%
    • 一組金鑰、一張帳單，不需再繞過各家的速率限制
  • NemoClaw，首日即取得 Agentbox 認證上架的開放生態系 Agent

    開源 · 搶先體驗

    上線首日即進 Agentbox

    NemoClaw 是一款開放生態系 Agent，在搶先體驗上線的第一天就取得 Agentbox 認證上架。社群使用者與企業採購能在同一個目錄中找到它，並直接具備開源 Agent 通常得自己慢慢累積的信任訊號。

    • 搶先體驗首日即取得 Agentbox 認證上架
    • 與商業 Agent 並列，而非獨立的開源分區
    • 社群使用與企業評估共用同一條安裝路徑

一個平台，而不是拼湊出來的工具組合。

多數團隊都做得出 Agent，但能真正推上線的不多。GMI 把部署、模型取用、曝光與可視性整合在同一個產品裡

能力項目自建／拼湊式架構GMI Agentbox
部署與上線路徑
需手動處理
內建支援
模型 + 推論 + 運算
需另外建置
內建支援
資源透明度
需手動處理
內建支援
Agentbox 取用層
需另建系統
內建支援
用量與日誌
需另外的工具
內建支援
上線後可視性
有限
內建支援
商業化路徑
需客製開發
內建支援

從工作流程到產品，你需要的一切

打造 AI Agent 是簡單的部分；真正讓多數團隊慢下來的，是如何跨模型、運算資源與使用者，把它部署、上架並穩定地大規模維運。GMI 用一個整合平台補上這段落差，而不是把五套工具拼在一起

  • 更快上線

    從驗證、打包到上架，一條路徑走完，不必拆成三個專案

  • 全端整合

    模型取用、推論與執行運算資源都在同一處，不需要自行組裝技術堆疊

  • 預設就透明

    使用者在決定之前就能看到價格、可用性與執行規格

  • 生產等級，而非原型

    不只是 demo，而是能部署、上架並持續維運。專為必須真正出貨的團隊打造

  • 上線後全面可視

    上線後，用量、日誌、花費與效能都集中在同一個儀表板

  • 同一個平台，適用任何 Agent、任何工作流程、任何團隊

常見問題

在常見問題中快速找到你想了解的解答

你的 Agent 已經就緒
接下來讓它能真正上線

部署、上架並持續維運，用模型取用、推論與運算資源，把工作流程變成產品