connic vs Amazon Bedrock AgentCore
Integrierte Plattform oder AWS-Bausteine
AgentCore gibt AWS-Teams modulare Dienste für jedes Framework und Modell, die sie selbst kombinieren und betreiben. connic betreibt YAML-Agenten mit Python-Tools auf einer verwalteten Plattform.
Quellen und MethodikZuletzt geprüft am
| connic | AgentCore | |
|---|---|---|
| Verwaltete Agentenplattform | Ansatz | Modulare AWS-Dienste |
| YAML und Python | Agenten und Tools | Jedes Framework oder der Harness |
| Kafka, SQS, E-Mail, Postgres und mehr | Event-Trigger | EventBridge, Lambda oder Step Functions |
| Git-Branches deployen in Environments | Releases | AgentCore CLI, CDK oder eigene Pipeline |
| Verwaltete Prüf-Warteschlange | Freigaben | Policy-Prüfung, Ablauf baust du selbst |
| Verwaltet, Self-Hosting in Enterprise | Hosting | microVM pro Session oder EC2 Instances |
| Eine EU-Region pro Projekt | EU-Datenregion | Je AgentCore-Dienst verschieden |
| Deutsches Unternehmen | Vertragspartner | AWS EMEA SARL, Luxemburg |
Die kurze Antwort
AgentCore passt zu AWS-Teams, die Frameworkfreiheit, eine microVM pro Session und Kontrolle über IAM und VPC wollen und ein Plattformteam haben, das die Dienste kombiniert. connic passt zu Teams, die Releases aus Code, Verbindungen für Events, Freigaben und A/B-Tests in einem verwalteten Produkt wollen.
connic eignet sich, wenn
- Git-Branches sollen hinter einem Test-Gate in Environments deployen
- Kafka-, SQS-, E-Mail- oder Postgres-Events sollen Agenten starten
- Sensible Tool-Aufrufe sollen in einer verwalteten Freigabe-Warteschlange warten
- Runs, Traces, Judges und Token-Kosten sollen an einem Ort liegen
- Du willst eine EU-Region pro Projekt und einen deutschen Vertragspartner
AgentCore eignet sich, wenn
- Agenten müssen AWS-Kontrollen für IAM, VPC, PrivateLink und CloudWatch übernehmen
- Jede Nutzersession soll in einer eigenen microVM laufen
- Du brauchst beliebige Frameworks, eigene Container oder GPU-Instanzen
- Verwaltete Browser-, Code-Interpreter- oder Payments-Dienste passen zu deiner Architektur
- Ein Plattformteam kombiniert und betreibt AWS-Dienste lieber selbst
Wo sich connic und AgentCore unterscheiden
Was jede Plattform in den Bereichen tut, die eine Evaluierung meist entscheiden.
Wie Agenten entstehen
connic
Ein Agent ist eine YAML-Datei mit Modell, Prompt und Tools. Eigene Tools sind Python-Funktionen.
AgentCore
Runtime hostet Code aus jedem Framework, etwa Strands, LangGraph, CrewAI oder Google ADK. Der verwaltete Harness definiert einen Agenten aus Modell, Prompt und Tools mit einem API-Aufruf.
Hosting und Isolation
connic
Verwaltete Laufzeit mit Environments in jedem bezahlten Tarif. Self-Hosting in Enterprise.
AgentCore
Jede Runtime-Session läuft in einer eigenen microVM. Instances betreiben Agenten auf EC2 in deinem Konto, mit GPUs und Sessions von bis zu 14 Tagen.
Neue Versionen ausrollen
connic
Git-Branches deployen in Environments, und die Testsuite läuft vor der Aktivierung. A/B-Tests schicken einen Teil des echten Traffics an eine Variante.
AgentCore
AgentCore CLI und CDK deployen Agenten, und Endpunkte wechseln die Version. A/B-Tests teilen echten Traffic über Gateway auf. Eine Git-Pipeline baust du selbst.
Was einen Run startet
connic
Verbindungen für Kafka, SQS, E-Mail, Postgres, Stripe, Webhooks, Cron, Slack und mehr. Jede liegt in deinem Code oder im Dashboard.
AgentCore
Agenten werden über die Runtime-API aufgerufen. Zeitpläne und Events kommen über EventBridge, Lambda oder Step Functions, das nativ mit dem Harness integriert ist.
Guardrails und Richtlinien
connic
Prüfungen für Ein- und Ausgaben laufen bei jedem Run auf der Plattform, mit neun integrierten Prüfungen oder eigenen in Python.
AgentCore
Policy erlaubt oder verweigert jeden Tool-Aufruf am Gateway, formuliert in natürlicher Sprache oder Cedar-kompatiblem Code, und kann Bedrock Guardrails anwenden.
Freigaben
connic
Der Run wartet mit den genauen Tool-Parametern, bis jemand freigibt oder ablehnt, bis zu 7 Tage lang.
AgentCore
Zeitabhängige Richtlinien können vor einer privilegierten Aktion eine aufgezeichnete menschliche Freigabe verlangen, und Step Functions kann Freigabeschritte ergänzen. Eine verwaltete Prüf-Warteschlange dokumentiert AgentCore nicht.
Evals und Observability
connic
Judges bewerten Stichproben echter Runs anhand einer Rubrik. Traces, Logs und Token-Kosten pro Run liegen im Dashboard, mit Weiterleitung an externe Tools wie OpenTelemetry.
AgentCore
Evaluations bewertet Sessions und Traces mit integrierten, eigenen und Drittanbieter-Evaluatoren. Traces, Logs und Metriken gehen im OpenTelemetry-Format an CloudWatch.
EU und Vertrag
connic
Jedes Projekt wählt beim Erstellen eine von drei EU-Regionen, die seine Plattformdaten hält, und die connic/*-Modelle laufen in der EU. Vertragspartner ist ein deutsches Unternehmen.
AgentCore
Runtime läuft in sieben europäischen Regionen, Instances und Registry in weniger. Memory, Policy und Evaluations können Prompts in anderen europäischen Regionen verarbeiten, und Vertragspartner ist AWS EMEA SARL in Luxemburg.
Derselbe Agent in connic und AgentCore
Ein Agent für Schadensmeldungen mit einem Tool, das eine Police abfragt. In connic sind das eine YAML-Datei und eine Python-Funktion. Auf AgentCore Runtime ist es ein Strands-Agent hinter einem BedrockAgentCoreApp-Entrypoint, deployt mit der AgentCore CLI.
connic
name: claims-intake
model: connic/gpt-5.6-sol
system_prompt: Check the policy first.
tools:
- policies.lookup_policyimport os
import httpx
API = os.environ["POLICY_API_URL"]
async def lookup_policy(policy_id: str) -> dict:
"""Look up a policy by number.
Args:
policy_id: Policy number from the claim
"""
url = f"{API}/policies/{policy_id}"
async with httpx.AsyncClient() as client:
response = await client.get(url)
return response.json()AgentCore
import os
import httpx
from bedrock_agentcore import BedrockAgentCoreApp
from strands import Agent, tool
API = os.environ["POLICY_API_URL"]
app = BedrockAgentCoreApp()
@tool
async def lookup_policy(policy_id: str) -> dict:
"""Look up a policy by number.
Args:
policy_id: Policy number from the claim
"""
url = f"{API}/policies/{policy_id}"
async with httpx.AsyncClient() as client:
response = await client.get(url)
return response.json()
agent = Agent(
model="global.openai.gpt-5.6-sol",
system_prompt="Check the policy first.",
tools=[lookup_policy],
)
@app.entrypoint
def invoke(payload):
result = agent(payload["prompt"])
return {"result": result.message}
if __name__ == "__main__":
app.run()connic vs AgentCore, Funktion für Funktion
Jede Zeile ist anhand der öffentlichen Dokumentation von connic und AWS bewertet. Methodik und Quellen folgen nach der Tabelle.
- JaVollständig unterstützt
- TeilweiseEingeschränkt, Beta oder zusätzliche Einrichtung
- NeinNicht verfügbar
| Feature | connic | AgentCore |
|---|---|---|
| Laufzeit & Entwicklung | ||
| Verwaltete AgentenlaufzeitBeide führen Agenten im Produktivbetrieb aus und skalieren sie. AgentCore Runtime führt Sessions in microVMs oder auf EC2 Instances in deinem Konto aus. | Ja | Ja |
| Frameworkunabhängiges DeploymentAgentCore Runtime hostet Strands, LangGraph, CrewAI, Google ADK, OpenAI Agents SDK oder eigenen Code, und der verwaltete Harness betreibt eine Agentenschleife aus Modell, Prompt und Tools. connic-Agenten sind YAML-Dateien mit Python-Tools. | Teilweise | Ja |
| ModellauswahlAgentCore arbeitet mit Bedrock-Modellen und Anbietern wie OpenAI und Gemini. connic bietet connic/*-Modelle, die in der EU laufen, BYOK-Anbieter wie Bedrock sowie eigene Endpunkte. | Ja | Ja |
| Optionale dedizierte microVM pro NutzersessionBeim microVM-Compute-Typ bekommt jede Runtime-Session eigene CPU, eigenen Arbeitsspeicher und ein eigenes Dateisystem. connic verwaltet die Ausführung, ohne dokumentierte microVM pro Nutzersession. | Teilweise | Ja |
| Verwalteter Browser und Code InterpreterAgentCore bietet verwaltete Browser- und Code-Interpreter-Dienste. connics integrierte Web-Tools suchen, lesen Seiten und nutzen einen Browser. Einen Code Interpreter dokumentiert connic nicht. | Teilweise | Ja |
| Deployment & Release | ||
| Direktes Code- und Container-DeploymentAgentCore deployt Code-Pakete oder eigene Container-Images. connic deployt Quellcode aus Git oder per CLI, ohne Kunden-Container als Deployment-Einheit. | Teilweise | Ja |
| Git-Push mit Branch-Zuordnungconnic ordnet GitHub-, GitLab- oder Bitbucket-Branches Environments zu und deployt beim Push. AgentCore deployt über seine CLI, CDK oder das SDK, und eine Git-Pipeline baust du selbst, etwa mit GitHub Actions. | Ja | Teilweise |
| Environments pro Projektconnic-Environments haben eigene Variablen, Verbindungen, Datenbank und Retrieval. Bei AgentCore können Runtime-Endpunkte und Deployment-Ziele der CLI für Entwicklung, Test und Produktion stehen. | Ja | Teilweise |
| PR-Tests und Deployment-Gatesconnic führt die Testsuite vor jeder Aktivierung eines Deployments aus, in Pro und Enterprise auch bei Pull Requests. AgentCore-Batch-Evaluationen prüfen Änderungen gegen einen Datensatz in der CI-Pipeline, die du selbst baust. | Ja | Teilweise |
| Versionen und kontrollierter RolloutBeide bewahren deploybare Versionen auf. AgentCore-Endpunkte wechseln ohne Ausfallzeit zwischen Runtime-Versionen, und connic bewahrt den Deployment-Verlauf auf und führt A/B-Tests durch. | Ja | Ja |
| Tools, Trigger & Kontrollen | ||
| Zugriff auf MCP- und API-Toolsconnic-Agenten nutzen MCP-Server und Python-Tools. AgentCore Gateway macht aus APIs, Lambda-Funktionen und MCP-Servern einen gemeinsamen MCP-Tool-Endpunkt. | Ja | Ja |
| Verwaltete Identitäten für Zugriffe auf externe DiensteAgentCore Identity verwaltet Agentenidentitäten, OAuth und API-Keys für Drittanbieter-Dienste und seit September 2026 ein gehostetes Consent-Portal. connic speichert verschlüsselte Zugangsdaten für Verbindungen und Umgebungsvariablen. | Teilweise | Ja |
| Benannte Event-Verbindungenconnic hat Verbindungen für Kafka, SQS, Stripe, E-Mail, Postgres, S3, Webhooks, WebSocket und mehr. AgentCore Gateway bindet Tools an, und eingehende Events erreichen Agenten über andere AWS-Dienste. | Ja | Teilweise |
| Geplante und eventgesteuerte Runsconnic-Verbindungen starten Runs nach Zeitplan oder bei einem Event. Auf AWS rufen EventBridge, Lambda oder Step Functions den Agenten auf, und Step Functions ist nativ mit dem Harness integriert. | Ja | Teilweise |
| Richtlinie für LaufzeitaktionenAgentCore Policy erlaubt oder verweigert Tool-Aufrufe am Gateway und kann Bedrock Guardrails anwenden, und Harness-Hooks können einen Tool-Aufruf blockieren. connic führt Guardrails bei jedem Run aus und hält Tool-Aufrufe für Freigaben an. | Ja | Ja |
| Verwaltete Warteschlange für menschliche Freigabenconnic pausiert den Tool-Aufruf zur Prüfung im Dashboard oder per API und zeichnet die Entscheidung auf. Zeitabhängige AgentCore-Richtlinien können vor einer privilegierten Aktion eine aufgezeichnete menschliche Freigabe verlangen. Den Prüfablauf baust du selbst. | Ja | Teilweise |
| Observability, Evaluation & Governance | ||
| Traces und Überwachung im Produktivbetriebconnic zeichnet jeden Run, jeden Modellaufruf, jeden Tool-Schritt und die Token-Kosten auf. AgentCore schickt OpenTelemetry-Traces, Logs und Metriken an CloudWatch. | Ja | Ja |
| Token- und Kostenansicht pro Agentconnic zeigt die Token-Kosten pro Run, mit Kostenwarnungen und Limits pro Agent oder Environment. AgentCore rechnet jeden Dienst einzeln ab, und AWS dokumentiert keine integrierte Ansicht pro Agent über AgentCore-, Modell- und CloudWatch-Kosten hinweg. | Ja | Teilweise |
| Verwaltete Bewertungen im Produktivbetriebconnics Judges bewerten Stichproben echter Runs. AgentCore Evaluations bietet integrierte, eigene und Drittanbieter-Evaluatoren, Batch-Läufe und Online-Monitoring. | Ja | Ja |
| A/B-Tests im Live-BetriebBeide teilen echten Traffic zwischen Agentenversionen auf. Die A/B-Tests von AgentCore sind seit Juli 2026 allgemein verfügbar, leiten die Aufteilung über Gateway und bewerten sie mit Evaluations. | Ja | Ja |
| KI-Governance-Eintrag und Nachweisexportconnic Enterprise verknüpft KI-Systeme, Bewertungen, Kontrollen, Vorfälle und Nachweise aus Runs zu Snapshots mit reinen Metadaten für den EU AI Act. AWS liefert IAM-, CloudTrail-, CloudWatch- und Evaluationsdaten, ohne AgentCore-Workflow, der sie dem AI Act zuordnet. | Ja | Teilweise |
| EU-Betrieb & Geschäftsmodell | ||
| Verwaltete Laufzeit in EU-RegionenJedes connic-Projekt wählt beim Erstellen seine Datenregion, darunter drei EU-Regionen, und die connic/*-Modelle laufen in der EU. AgentCore Runtime läuft in sieben europäischen Regionen, andere Dienste in weniger. | Ja | Ja |
| Durchgängige EU-Residenz als StandardBei connic entscheiden die Deployment-Region und die Anbieter, Tools und Ziele, die du konfigurierst, über den Rest des Pfads. Bei AgentCore braucht jeder Dienst, jede Region, jedes Modell und jedes Telemetrieziel eine Prüfung, und Memory, Policy und Evaluations können Prompts in anderen europäischen Regionen verarbeiten. | Teilweise | Teilweise |
| Deutscher Vertragspartnerconnic schließt Verträge über ein deutsches Unternehmen. Für AWS-Konten in Deutschland ist Amazon Web Services EMEA SARL in Luxemburg der Vertragspartner. | Ja | Nein |
| Privater NetzwerkzugriffAgentCore unterstützt VPC-Anbindung und AWS PrivateLink. Die connic Bridge erreicht private Netzwerke ohne eingehende Ports oder öffentliche IP. | Ja | Ja |
| Verbrauchsabhängige Preise ohne MindestgebührAgentCore rechnet jeden Dienst nach Nutzung ab, ohne Vorabbindung oder Mindestgebühr. connic hat einen kostenlosen Einstieg, und Developer und Pro beginnen bei 40 € und 200 € pro Monat. | Teilweise | Ja |
| Option für monatliches ProjektguthabenBei connic wird der Tarifbetrag zu Projektguthaben zu veröffentlichten Basispreisen: 0,0337 € pro gestartetem LLM-Agenten-Run, 0,00042 € pro Laufzeitsekunde und 0,00342 € pro GB-Stunde Speicher. AgentCore rechnet den Verbrauch pro Dienst ab. | Ja | Nein |
Methodik
Wir vergleichen allgemein verfügbare Funktionen, die in Produkt-, Preis-, Security- und Rechtsunterlagen der Anbieter dokumentiert sind. Ja steht für dokumentierte Unterstützung, Teilweise für einen begrenzten Umfang, Beta- oder Preview-Status oder zusätzliche Einrichtung und Nein für nicht verfügbare oder in den geprüften Quellen nicht dokumentierte Funktionen. connic-Funktionen werden anhand der aktuellen Produktdokumentation geprüft; Roadmap-Aussagen fließen nicht in die Bewertung ein.
AgentCore wird als modularer Service-Stack bewertet. Regionsunterstützung, Reifegrad und Preise werden je Funktion geprüft. AWS-Funktionen gelten nicht allein deshalb als fehlend, weil sie eine weitere AgentCore- oder Bedrock-Komponente voraussetzen.
Zuletzt geprüft am 14. Oktober 2026 vom connic research team.
Primärquellen
- AgentCore runtime
- AgentCore regional availability
- AgentCore pricing
- AgentCore product overview
- AgentCore VPC connectivity
- AgentCore cross-region processing
- AWS contracting party
- AgentCore Harness and Runtime
- AgentCore temporal policies
- AgentCore Optimization launch stages
- AgentCore release notes
- AgentCore with any framework
- AgentCore CLI
- GPT-5.6 Sol on Bedrock
- New AgentCore Runtime
- connic data-processing boundary
- connic managed-inference subprocessors
Weitere Plattformen auf der Shortlist
Direktvergleiche mit den Plattformen, die Teams am häufigsten neben connic evaluieren. Den gesamten Markt zeigt der Überblick über Agent-Deployment-Plattformen 2026, alle Direktvergleiche findest du in der Vergleichsübersicht.