ToolMage
Anmelden
Agentfield
Orchestrierung · 19.1K monatliche besuche

Agentfield ist eine Open-Source-Steuerungsebene, die für den Aufbau und Betrieb autonomer KI-Agenten als skalierbare, beobachtbare und identitätsbewusste Microservices entwickelt wurde. Es bietet Kubernetes-ähnliche Orchestrierung, kryptografisches Identitätsmanagement und produktionsreife Infrastruktur, um die Lücke zwischen KI-Prototypen und robusten, vertrauenswürdigen Produktionsbereitstellungen zu schließen.

VS
Regent
Code-Qualität · 4.3K monatliche besuche

Regent ist ein Versionskontrollsystem, das speziell für KI-Codierungsagenten entwickelt wurde. Es erfasst jede Aktion, jeden Prompt und jede Änderung, die von Agenten wie Claude Code und Codex vorgenommen werden, und ermöglicht es Ihnen, Sitzungen des Agenten lokal zu überwachen, Schuld zuzuweisen, rückgängig zu machen und erneut abzuspielen – eine essentielle Supervisionsschicht für KI-gesteuerte Entwicklung.

Agentfield vs Regent: Preise, Funktionen und Traffic

Vergleiche Agentfield und Regent nach Positionierung, Preis, Funktionen, Traffic und Nutzerfeedback.

Aktualisiert 18.08.2026

Produktübersicht

Agentfield Produktübersicht

Agentfield ist eine Open-Source-Steuerungsebene, die für den Aufbau und Betrieb autonomer KI-Agenten als skalierbare, beobachtbare und identitätsbewusste Microservices entwickelt wurde. Es bietet Kubernetes-ähnliche Orchestrierung, kryptografisches Identitätsmanagement und produktionsreife Infrastruktur, um die Lücke zwischen KI-Prototypen und robusten, vertrauenswürdigen Produktionsbereitstellungen zu schließen.

Preview

Regent Produktübersicht

Regent ist ein Versionskontrollsystem, das speziell für KI-Codierungsagenten entwickelt wurde. Es erfasst jede Aktion, jeden Prompt und jede Änderung, die von Agenten wie Claude Code und Codex vorgenommen werden, und ermöglicht es Ihnen, Sitzungen des Agenten lokal zu überwachen, Schuld zuzuweisen, rückgängig zu machen und erneut abzuspielen – eine essentielle Supervisionsschicht für KI-gesteuerte Entwicklung.

Preview

Detailed feature comparison

FeatureAgentfieldRegent
HauptkategorieOrchestrierungCode-Qualität
Hinzugefügt2025-12-132026-05-23
PreismodellKostenlosKostenlos
Offizielle Websiteagentfield.aiwww.re-gent.dev
ProdukttypWebsiteApp
Performance data
NutzerbewertungNicht verifiziertNicht verifiziert
Kommentare00
Monatliche Besuche19.1K4.3K
Monatliches Wachstum9.5%Nicht verifiziert
Favoriten616
DetailsDetails ansehenDetails ansehen

Agentfield vs Regent monthly traffic

Compare Agentfield and Regent by monthly reach, traffic trend, visit depth, top regions, and acquisition sources.

How to interpret the traffic data

In the Agentfield vs Regent monthly traffic comparison, Agentfield currently shows 19.1K visits and Regent shows 4.3K; Agentfield has about 4.4 times the visible traffic of Regent, an absolute difference of about 14.8K visits. This reflects visible reach, not feature quality or paid users.

Only Agentfield has complete third-party traffic details; Regent uses visits recorded inside ToolMage. These scopes cannot estimate market share directly, and on-site views should not be treated as the product’s total website traffic.

Agentfield monthly traffic:

Latest traffic

Monatliche Besuche
19.1K
Ø Besuchsdauer
0:38
Seiten pro Besuch
2.12
Absprungrate
43.47%
Data updated 2026-06-15

Monthly traffic trend

  • 2026/1: 33.2K Monatliche Besuche
  • 2026/2: 11.4K Monatliche Besuche
  • 2026/3: 16.3K Monatliche Besuche
  • 2026/4: 17.4K Monatliche Besuche
  • 2026/5: 19.1K Monatliche Besuche

Top-Regionen

Top 5 countries/regions
Country/regionPercentageTraffic
🇮🇳India26.5%5.1K
🇻🇳Vietnam23.74%4.5K
🇺🇸United States16.68%3.2K
🇧🇷Brazil16.55%3.2K
🇮🇩Indonesia16.53%3.2K

Traffic-Quellen

Source typePercentageTraffic
Direkt89.77%17.1K
Verweis6.84%1.3K
E-Mail3.39%647

Suchbegriffe

agent fieldagent-fieldagentfieldagentfield aiagents field

Regent monthly traffic:

Latest traffic

Monatliche Besuche
4.3K
Traffic-based selection guidance: The current traffic scope is not sufficient for a reliable product ranking. Treat monthly visits as a market-interest signal, then decide using taxonomy, use cases, pricing, and a like-for-like trial rather than reading exposure as product capability.

Usage comparison

Compare the core capabilities of Agentfield and Regent

Agentfield Core features

Orchestrierung
Agenten-Frameworks
Identitätsmanagement
Backend

Regent Core features

Code-Qualität
Versionskontrolle

Use cases

Agentfield Use cases

KI-Agenten
Entwicklerwerkzeuge
Open Source
Audit Trails
Autonomous Software
Backend
verteilte Systeme
gehen
IAM
Identitätsmanagement
Kubernetes
LLM-Integration
Microservices
Beobachtbarkeit
Orchestrierung
Python
Skalierbarkeit
TypeScript
Verifiable Credentials

Regent Use cases

KI-Agenten
Entwicklerwerkzeuge
Open Source
CLI-Tool
code-audit
Debugging
Versionskontrolle

Best suited roles

Agentfield Best suited roles

DevOps-Ingenieur
Softwareentwickler
Technischer Leiter
KI-Ingenieur
Cloud-Architekt
Compliance-Beauftragter
Produktmanager (AI/ML)

Regent Best suited roles

DevOps-Ingenieur
Softwareentwickler
Technischer Leiter
QA Ingenieur

Agentfield vs Regent:In-depth comparison and selection guidance

First decide whether the products solve the same kind of need

This in-depth Agentfield vs Regent comparison uses only the product records, taxonomy, audience, traffic, and community signals available on this page. Agentfield is primarily listed under “Orchestrierung”, while Regent is primarily listed under “Code-Qualität”, so the first decision is whether your actual task matches their recorded scope.

The structured fields currently show these decision-relevant differences: Primary category (Agentfield: Orchestrierung; Regent: Code-Qualität); Product type (Agentfield: Website; Regent: App); Monthly visits (Agentfield: 19.1K; Regent: 4.3K); Favorites (Agentfield: 61; Regent: 6); Website (Agentfield: agentfield.ai; Regent: www.re-gent.dev). These facts are more useful for selection than brand visibility alone.

What market visibility and monthly traffic mean

In the Agentfield vs Regent monthly traffic comparison, Agentfield currently shows 19.1K visits and Regent shows 4.3K; Agentfield has about 4.4 times the visible traffic of Regent, an absolute difference of about 14.8K visits. This reflects visible reach, not feature quality or paid users.

Only Agentfield has complete third-party traffic details; Regent uses visits recorded inside ToolMage. These scopes cannot estimate market share directly, and on-site views should not be treated as the product’s total website traffic.

The current traffic scope is not sufficient for a reliable product ranking. Treat monthly visits as a market-interest signal, then decide using taxonomy, use cases, pricing, and a like-for-like trial rather than reading exposure as product capability.

Product positioning, use cases, and roles

Agentfield and Regent currently overlap in shared tags: KI-Agenten, Entwicklerwerkzeuge und Open Source; shared roles: DevOps-Ingenieur, Softwareentwickler und Technischer Leiter. This can place both on the same shortlist, but it does not prove equal implementation, depth, or cost.

Agentfield's unique categories/tags are Orchestrierung, Agenten-Frameworks, Identitätsmanagement, Backend, Audit Trails, Autonomous Software, verteilte Systeme und gehen; Regent's are Code-Qualität, Versionskontrolle, CLI-Tool, code-audit und Debugging. These unique fields are the strongest differentiators: validate the product whose recorded scope matches the task instead of following traffic alone.

What ratings, comments, and favorites can tell you

Agentfield has no verified rating, 0 comments, 61 favorites, and 62 likes;Regent has no verified rating, 0 comments, 6 favorites, and 8 likes。

Neither product has enough rating or comment samples for a credible reputation ranking.

Selection guidance by actual need

When to evaluate Agentfield first

Put Agentfield on the priority trial list when the task aligns with “Orchestrierung” and especially Orchestrierung, Agenten-Frameworks, Identitätsmanagement, Backend, Audit Trails und Autonomous Software, or the users include KI-Ingenieur, Cloud-Architekt, Compliance-Beauftragter und Produktmanager (AI/ML). This follows recorded positioning and does not imply unlisted capabilities are absent.

Agentfield also currently records: pricing is free, product type is website, 19.1K verified monthly visits, no verified user rating. Verify any hard requirement around price, platform, or reach before trial, and do not let sparse review data substitute for testing.

When to evaluate Regent first

Put Regent on the priority trial list when the task aligns with “Code-Qualität” and especially Code-Qualität, Versionskontrolle, CLI-Tool, code-audit und Debugging, or the users include QA Ingenieur. This follows recorded positioning and does not imply unlisted capabilities are absent.

Regent also currently records: pricing is free, product type is app, 4.3K on-site monthly views, no verified user rating. Verify any hard requirement around price, platform, or reach before trial, and do not let sparse review data substitute for testing.

How to validate the recommendation before deciding

The available data describes positioning, public visibility, and community signals, but it cannot prove output quality, speed, integration effort, privacy, or long-term cost in your workflow. Before deciding, run the same representative tasks in Agentfield and Regent, then record completion time, accuracy, manual corrections, and the real paid threshold. A like-for-like trial turns this comparison into a defensible adoption decision.

Vergleichs-FAQ

How should I choose between Agentfield and Regent?
Compare positioning, pricing, taxonomy, and traffic maturity, then verify the latest details on each official website.
Where does this comparison data come from?
The factual baseline is derived from product, taxonomy, traffic, and community data. Reviewed editorial conclusions show their source and verification date.
What do unknown fields mean?
Unknown means there is not enough reliable evidence; the page does not fill gaps with assumptions.

Related AI tools

Metorial
Freemium

Metorial

Metorial ist eine Integrationsplattform für KI-Agenten, die Entwicklern ermöglicht, leistungsstarke agentische KI-Anwendungen schnell zu erstellen, bereitzustellen und zu überwachen. Sie bietet nahtlose Verbindungen zu Hunderten von Tools, Datenquellen und APIs über ihre serverlose Model Context Protocol (MCP)-Plattform und bietet robuste SDKs, Observability und Sicherheit auf Unternehmensniveau für skalierbare KI-Lösungen.

Agentische KI
Visits 11.9KFavorites 120Likes 121
AutoRail

AutoRail

AutoRail ist eine Infrastrukturplattform, die "Vibe-Coded"-Prototypen in produktionsreife Anwendungen umwandelt. Sie provisioniert automatisch wesentliche Backend-Primitive wie zustandsbehafteten Speicher, Workflow-Orchestrierung und Auto-Skalierung, um die kritische Lücke zwischen schneller Frontend-Entwicklung und robusten, skalierbaren Produktionssystemen ohne manuelle Konfiguration zu schließen.

Ai Infrastructure
Visits 4.1KFavorites 42Likes 49
Dank
Freemium

Dank

Dank ist ein JavaScript-natives Open-Source-Framework zur Orchestrierung und Bereitstellung von containerisierten KI-Agenten. Es ermöglicht Entwicklern, mehrere KI-Agenten als Microservices in jeder Cloud-Infrastruktur zu erstellen, zu verwalten und zu skalieren, wodurch komplexe KI-Bereitstellungen mit Docker-nativer Architektur und Echtzeitüberwachung vereinfacht werden.

Agenten-Frameworks
Visits 4KFavorites 128Likes 133
Helicone
Freemium

Helicone

Helicone ist eine Open-Source-Plattform, die ein KI-Gateway und LLM-Observability für Entwickler bietet. Sie hilft bei der Erstellung zuverlässiger KI-Anwendungen durch Tools zum Routen, Überwachen, Debuggen und Analysieren der LLM-Nutzung. Zu den Hauptmerkmalen gehören eine einheitliche API für über 100 Modelle, intelligentes Caching, Ratenbegrenzung, Prompt-Management und detaillierte Leistungsanalysen.

API-Management
Visits 104.4KFavorites 117Likes 110
Protocol Lattice

Protocol Lattice

Protocol Lattice ist eine Organisation, die sich dem Aufbau von Open-Source-Protokollen und -Frameworks widmet, die interoperable, intelligente KI-Systeme ermöglichen. Ihr Vorzeigeprojekt, das Universal Tool Calling Protocol (UTCP), bietet einen leichten, sicheren und skalierbaren Standard, der es KI-Agenten und -Anwendungen ermöglicht, Tools direkt über ihre nativen Protokolle zu entdecken und aufzurufen. Sie legen Wert auf praktische, gut dokumentierte Lösungen und die Zusammenarbeit in der Gemeinschaft.

Interoperabilität
Visits 4.7KFavorites 95Likes 123
Superglue
Freemium

Superglue

Superglue ist eine KI-gestützte Plattform, die natürliche Sprachabsichten in zuverlässige API-Ausführungen umwandelt. Sie ermöglicht Entwicklern und Teams, ETL-Pipelines zu automatisieren, API-Konnektoren sofort zu erstellen, Daten zu migrieren und komplexe Workflows über eine Chat-Schnittstelle oder Code zu erstellen. Sie wurde entwickelt, um KI-Agenten mit dynamischen, produktionsreifen Werkzeugen für jede API auszustatten.

Werkzeuge
Visits 4.5KFavorites 136Likes 111
AI SDK
Free

AI SDK

Das AI SDK von Vercel ist ein kostenloses, quelloffenes TypeScript-Toolkit, das Entwicklern helfen soll, KI-gestützte Anwendungen zu erstellen. Es bietet eine einheitliche API zur nahtlosen Integration mit verschiedenen großen Sprachmodellen wie OpenAI, Anthropic und Google Gemini. Das SDK ist Framework-unabhängig, unterstützt React, Next.js, Vue, Svelte und mehr und ermöglicht die Erstellung von Funktionen wie Streaming-Antworten und generativen UIs mit minimalem Aufwand.

Modellintegration
Visits 4.2KFavorites 113Likes 119
Skald
Freemium

Skald

Skald ist eine Open-Source-RAG-API, die Entwicklern hilft, schnell KI-Agenten zu erstellen, ohne die Komplexität der RAG-Infrastruktur verwalten zu müssen. Sie vereinfacht die Wissensspeicherung, das Kontextmanagement und die semantische Suche und bietet eine leistungsstarke Lösung zur Integration von Langzeitgedächtnis in KI-Anwendungen.

Lumpen
Visits 4.1KFavorites 101Likes 124
Kilo
Freemium

Kilo

Kilo ist eine Open-Source, All-in-One KI-Codierungsagenten- und Orchestrierungsplattform, die entwickelt wurde, um die Softwareentwicklung zu beschleunigen. Sie integriert sich nahtlos in Ihren Workflow über VS Code, JetBrains IDEs und die CLI, bietet Zugriff auf 500+ KI-Modelle, automatisierte Code-Reviews, Cloud-Agenten und Deployment-Tools – und betont dabei Transparenz, Kontrolle und Entwicklerproduktivität.

KI-Code-Assistent
Visits 1.4MFavorites 17Likes 13
CrewAI
Free

CrewAI

CrewAI ist ein fortschrittliches Open-Source-Framework zur Orchestrierung von rollenbasierten, autonomen KI-Agenten. Durch die Förderung kollaborativer Intelligenz ermöglicht es Agenten mit unterschiedlichen Rollen und Werkzeugen, nahtlos zusammenzuarbeiten, um komplexe Aufgaben zu lösen. Dieses Multi-Agenten-System vereinfacht die Entwicklung anspruchsvoller Anwendungen, von der automatisierten Inhaltserstellung bis zur komplexen Datenanalyse, indem es Agenteninteraktionen, Aufgaben-Delegation und Workflow-Prozesse verwaltet.

Agent
Visits 6.9KFavorites 95Likes 88
Command Center

Command Center

Command Center ist eine „Post-IDE“ für KI-Agenten, die Entwicklern hilft, hohe Codequalität zu erhalten, KI-generierte Änderungen zu verstehen und Code effizient zu refaktorieren. Es bietet einen Echtzeit-Diff-Viewer, Ein-Klick-Erweiterungsinstallation und Tools, um jede Codebasis agenten-nativ zu machen, wodurch KI-Beiträge sauber und verständlich werden.

Codegenerierung
Visits 7.5KFavorites 108Likes 111
Agentium

Agentium

Agentium ist eine KI-Laufzeitumgebung für TypeScript-Agententeams, die eine einheitliche Plattform für Orchestrierung, Speicher, Tools und Beobachtbarkeit bietet, um komplexe Agentensysteme zu erstellen.

Maschinelles Lernen
Visits 4.2KFavorites 9Likes 10
Grov
Freemium

Grov

Grov ist ein Open-Source-Kollektiv-KI-Speicher für Engineering-Teams, der entwickelt wurde, um Claude Code-Sitzungen zu optimieren. Es erfasst Argumentationen, verhindert KI-Drift und bewahrt Prompt-Caches, wodurch Token-Kosten erheblich gesenkt und die Teamsynchronisation verbessert wird.

Code-Assistent
Visits 4.1KFavorites 44Likes 43
AgentSystems
Free

AgentSystems

Eine Open-Source-, selbst gehostete Plattform zum Entdecken, Bereitstellen und Verwalten spezialisierter KI-Agenten auf Ihrer eigenen Infrastruktur, die vollständige Datenprivatsphäre und -kontrolle gewährleistet.

Selbst gehostet
Visits 4.2KFavorites 131Likes 137
AI SDK Agents
Paid

AI SDK Agents

AI SDK Agents bietet produktionsreife React-Komponenten für den schnellen Aufbau von KI-Anwendungen. Nutzen Sie Copy-Paste-Muster für Agenten, Workflows, Tool-Calling und Streaming-Antworten, die mit React, TypeScript und Vercel AI SDK erstellt wurden. Beschleunigen Sie Ihre KI-Funktionsentwicklung von Wochen auf Stunden und gewährleisten Sie eine anpassbare und Headless-Integration in Ihre Projekte.

UI-Komponenten
Visits 62.7KFavorites 118Likes 134