TrueFoundryはSeldon AIの買収を発表し、エンタープライズAI向けコントロールプレーンを拡張します。プレスリリース全文はこちら→

安全なデプロイメント：VPC、オンプレミス、エアギャップ

エージェントゲートウェイ：本番環境のAIエージェントのための統合制御レイヤー

エンタープライズグレードのエージェントゲートウェイによる、AIエージェントの統合された実行、可観測性、および制御

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安全でスケーラブルなワークフローのためのエンタープライズエージェントゲートウェイ

統合エージェント制御

すべてAIエージェントを、一元化されたポリシーと制御を持つ単一の統制された実行レイヤーで運用します。

エージェントの可観測性

モデルとツール全体にわたる完全なトレーサビリティで、エージェントのすべてのアクション、ステップ、決定を追跡。

ポリシー & RBAC適用

エージェントのデプロイ、実行、変更を管理するため、ロールベースのアクセス制御とポリシーを適用。

エージェントのタスク実行

リトライ、タイムアウト、制御された実行パスにより、多段階のエージェントワークフローを確実に実行。

スケーラブル & 信頼性

負荷がかかっても予測可能な動作を維持しつつ、エージェントのワークロードを自動的にスケーリング。

フレームワークに依存しない

あらゆるエージェントフレームワークやカスタム実装に対応し、本番環境での利用に最適化。

Purple gradient square with white background, shiny surface, and rounded corners in rhombus shape.

一元化されたエージェントレジストリ

単一のエンタープライズグレードのエージェントゲートウェイで、AIエージェントを実行・管理。

ロジックをアプリケーション全体に埋め込むのではなく、単一のエージェントゲートウェイを通じてすべてのエージェントワークフローを実行。
LangChain、CrewAI、および完全にカスタムなエージェント実装を含む、フレームワークに依存しないエージェントをサポート。
一貫したルーティング、ポリシー、実行ルールにより、エージェントによるLLMやツールの呼び出し方法を標準化。
ゲートウェイ層で、エージェントの認証、ID、サービスアカウント管理を一元化。

エージェントの可観測性 & トレース

完全なステップレベルの可観測性で、エージェントの動作を把握。

すべてのワークフローにおけるエージェントのレイテンシー、エラー率、リトライ、ツール呼び出しを監視。
エージェントステップ、モデル呼び出し、ツールインタラクションにわたるエンドツーエンドの実行トレースを取得します。
トークン使用量とコストを、特定のエージェント、ワークフロー、チーム、または環境に紐付けます。
詳細な実行ログを調査し、障害やパフォーマンスのボトルネックを迅速に診断します。

エージェントクォータ、予算、アクセス制御

自律型エージェントの予算を保護し、ガバナンスを徹底し、リスクを軽減します。

エージェント、ワークフロー、または環境ごとに、トークンベースまたはコストベースのクォータを適用します。
エージェントのデプロイ、実行、変更ができるユーザーを制限するために、ロールベースアクセス制御（RBAC）を適用します。
一元化されたIDとポリシー規則を用いて、サービスアカウントと自律型エージェントを管理します。
明確なアクセス境界により、開発、ステージング、本番環境のエージェントワークロードを分離します。

信頼性の高いエージェント実行、再試行、フォールバック

実際の障害発生時でも、エージェントワークフローが回復力を維持するようにします。

設定可能な再試行ポリシーにより、失敗したエージェントステップを自動的に再試行します。
モデル呼び出しやツール実行のためのフォールバックパスを定義します。
無限ループやエージェントの停止を防ぐため、タイムアウトとセーフガードを適用します。
モデル障害、ツール障害、またはトラフィック急増時でも一貫した動作を維持します。

エージェント向けMCP駆動型ツール実行

ネイティブMCP連携により、すべてのエージェントツール呼び出しを保護し、管理します。

Route all agent tool calls through registered MCP Servers
Connect agents to enterprise tools such as Slack, GitHub, databases, and internal services
Apply OAuth2, RBAC, and metadata-based policies to every tool invocation
Audit and log all agent-initiated tool actions for security and compliance

Agent Gateway for MCP Tool Execution for AI Agents

Guardrails for Autonomous Agents

Enforce safety, compliance, and behavioral controls for agent workflows.

Control which tools and capabilities each agent is allowed to access
Enforce safety policies such as PII filtering or restricted actions
Apply custom guardrails aligned with organizational compliance requirements
Maintain full audit trails for agent decisions and actions

Agent Gateway Made for Real-World AI at Scale

99.99%

uptime

Centralized failovers, routing, and guardrails ensure your AI apps stay online, even when model providers don’t.

10B+

Requests processed/month

Scalable, high-throughput inference for production AI.

30%

Average cost optimization

Smart routing, batching, and budget controls reduce token waste.

Enterprise-Ready Agent Gateway

Your data and models are securely housed within your cloud / on-prem infrastructure

HIPAA, GDPR, and AICPA SOC compliance badges for data security and privacy regulations standards.

Compliance & Security
SOC 2, HIPAA, and GDPR standards to ensure robust data protection
Governance & Access Control
SSO + Role-Based Access Control (RBAC) & Audit Logging
Enterprise Support & Reliability
24/7 support with SLA-backed response SLAs

Deploy TrueFoundry in any environment

VPC, on-prem, air-gapped, or across multiple clouds.

No data leaves your domain. Enjoy complete sovereignty, isolation, and enterprise-grade compliance wherever TrueFoundry runs

Get Started

Cloud deployment options including On-Prem, Multi-Cloud, Air-gapped, and AWS, Google Cloud Platform.

Real Outcomes at TrueFoundry

Why Enterprises Choose TrueFoundry

3x

faster time to value with autonomous LLM agents

80%

higher GPU‑cluster utilization after automated agent optimization

Aaron Erickson

Founder, Applied AI Lab

TrueFoundry turned our GPU fleet into an autonomous, self‑optimizing engine - driving 80 % more utilization and saving us millions in idle compute.

5x

faster time to productionize internal AI/ML platform

50%

lower cloud spend after migrating workloads to TrueFoundry

Pratik Agrawal

Sr. Director, Data Science & AI Innovation

TrueFoundry helped us move from experimentation to production in record time. What would've taken over a year was done in months - with better dev adoption.

80%

reduction in time-to-production for models

35%

cloud cost savings compared to the previous SageMaker setup

Vibhas Gejji

Staff ML Engineer

We cut DevOps burden and simplified production rollouts across teams. TrueFoundry accelerated ML delivery with infra that scales from experiments to robust services.

50%

faster RAG/Agent stack deployment

60%

reduction in maintenance overhead for RAG/agent pipelines

Indroneel G.

Intelligent Process Leader

TrueFoundry helped us deploy a full RAG stack - including pipelines, vector DBs, APIs, and UI—twice as fast with full control over self-hosted infrastructure.

60%

faster AI deployments

~40-50%

Effective Cost reduction of across dev environments

Nilav Ghosh

Senior Director, AI

With TrueFoundry, we reduced deployment timelines by over half and lowered infrastructure overhead through a unified MLOps interface—accelerating value delivery.

<2

weeks to migrate all production models

75%

reduction in data‑science coordination time, accelerating model updates and feature rollouts

Rajat Bansal

CTO

We saved big on infra costs and cut DS coordination time by 75%. TrueFoundry boosted our model deployment velocity across teams.

Frequently asked questions

What is an agent gateway?

An agent gateway is the specialized control plane for modern agentic AI. Unlike traditional gateways that only manage stateless API calls, an agent gateway is aware of the machine learning context. It acts as a dedicated software layer that governs agent interactions, managing the complex data movement between LLM models, data sources, and external tools. It serves as the critical AI infrastructure that turns isolated prompts into agentic workflows.

How does an agent gateway work?

Agent Gateway functions as an intelligent reverse proxy specifically for agentic systems. When an agent initiates an action, the gateway intercepts the request, validates it against policy enforcement rules, and routes it to the appropriate backend MCP servers or REST APIs. By utilizing the Model Context Protocol (MCP), it standardizes how agents talk to tools, essentially creating an agent mesh that manages authentication, traffic management, and logging for every MCP-endpoint interaction.

How is an Agent Gateway different from an AI Gateway?

While an AI gateway manages prompts and tokens for Large Language Models (LLMs), an agent gateway serves as the data plane for agentic AI. It goes beyond simple inference to manage complex agent Interactions, stateful sessions, and data movement between agent sand tools. Think of it as a service mesh specifically designed for agentic systems. It addresses the key differences in traffic patterns, where AI gateways handle stateless requests, the agent gateway provides a layer of security and orchestration for long-running agentic workflows.

Can I use the Agent Gateway with any agent framework?

Yes. The agent gateway project is a Linux Foundation Project, ensuring open-source governance and compatibility. It acts as a software layer that works with any open-source framework (like LangChain, CrewAI, or AutoGen). This foundation ensures you aren't locked into a specific vendor, allowing you to orchestrate Agentic workloads across diverse AI systems and backend services regardless of the underlying framework.

How does the Agent Gateway handle observability and cost tracking?

The gateway provides deep visibility into the agent mesh. It tracks traffic management not just at the API level, but at the intent level. You get granular metrics on Model Context Protocol(MCP) usage, token consumption across LLM Models, and interaction costs with external tools. This intelligent routing and tracking capability allows you to audit data sources and attribute costs accurately, solving a lot of problems related to "black box" agent behavior in production.

Can I control and audit autonomous agents?

Absolutely. The Agent Gateway enforces RBAC, quotas, and guardrails at the agent level. All agent actions including model calls and tool invocations are logged and auditable, ensuring full traceability for security and compliance needs.

Is the Agent Gateway suitable for regulated or enterprise environments?

Yes. The Agent Gateway is designed for enterprise use cases and supports secure deployments in private VPCs, on-premise environments, and air-gapped setups. It integrates with existing compliance controls and provides centralized governance required for regulated industries.

How can I get started with the TrueFoundry Agent Gateway?

You can get started by signing in to TrueFoundry and deploying your first agent through the Agent Gateway. For teams with advanced or enterprise requirements, you can also book a demo to explore a customized deployment and governance strategy.