Confronta Gemini Enterprise Agent Platform e Microsoft Copilot Studio 
A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (42.2% delle recensioni)
Piccola Impresa (42.1% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
Paga a consumo Al mese
$1.00 2000 Sessions Month
Gemini Enterprise Agent Platform
Valutazione a Stelle
(652)4.3 su 5
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (42.2% delle recensioni)
Pro e contro
Prezzo di Ingresso
Paga a consumo Al mese
Scopri di più su Gemini Enterprise Agent PlatformMicrosoft Copilot Studio
Valutazione a Stelle
(149)4.4 su 5
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (42.1% delle recensioni)
Pro e contro
Prezzo di Ingresso
$1.00 2000 Sessions Month
Scopri di più su Microsoft Copilot StudioRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- I revisori di G2 riportano che Vertex AI eccelle nella gestione di flussi di lavoro complessi di machine learning, con gli utenti che apprezzano la sua capacità di centralizzare l'intero ciclo di vita del ML. Un utente ha evidenziato come semplifichi tutto, dalla preparazione dei dati al deployment, rendendolo una scelta robusta per coloro che si concentrano sul machine learning.
- Gli utenti dicono che Microsoft Copilot Studio brilla nelle sue capacità di integrazione, in particolare con le fonti di conoscenza aziendali e i dati di Microsoft Graph. Feedback recenti hanno notato che lo strumento consente azioni senza soluzione di continuità tramite Power Automate, il che ne aumenta l'utilità negli ambienti aziendali.
- I revisori menzionano che Vertex AI ha un leggero vantaggio nel soddisfare esigenze specifiche di flusso di lavoro, con un punteggio di soddisfazione più alto in quest'area. Gli utenti hanno espresso che riduce efficacemente lo sforzo richiesto per costruire e distribuire modelli, rendendolo un'opzione preferita per coloro che sono fortemente investiti nel machine learning.
- Secondo recensioni verificate, Microsoft Copilot Studio è elogiato per la sua interfaccia user-friendly e le opzioni di configurazione. Gli utenti lo hanno descritto come uno "strumento AI agentico estremamente brillante", che rende facile modificare i modelli LLM per soddisfare le esigenze dei clienti, dimostrando la sua adattabilità.
- I revisori di G2 evidenziano che mentre entrambe le piattaforme offrono un supporto solido, Vertex AI ha ricevuto valutazioni leggermente più alte per la qualità del supporto. Gli utenti apprezzano l'assistenza fornita, che è cruciale per navigare nelle complessità dei progetti di machine learning.
- Gli utenti riportano che Microsoft Copilot Studio offre risposte dettagliate e più opzioni per le query, il che può migliorare l'esperienza utente nelle attività quotidiane. Questa caratteristica è particolarmente vantaggiosa per i team che cercano risposte complete e flessibilità nelle loro interazioni con l'AI.
Gemini Enterprise Agent Platform vs Microsoft Copilot Studio
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato Microsoft Copilot Studio più facile da usare, configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con Microsoft Copilot Studio in generale.
- I revisori hanno ritenuto che Gemini Enterprise Agent Platform soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Microsoft Copilot Studio.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Microsoft Copilot Studio sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Microsoft Copilot Studio rispetto a Gemini Enterprise Agent Platform.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Gemini Enterprise Agent Platform
Try Vertex AI Free
Paga a consumo
Al mese
I nuovi clienti ricevono $300 in crediti gratuiti da spendere su Vertex AI.
- Un'interfaccia utente unificata per l'intero flusso di lavoro ML
- API pre-addestrate per visione, video, linguaggio naturale e altro
- Integrazione end-to-end per dati e AI
Microsoft Copilot Studio
Power Virtual Agents
$1.00
2000 Sessions Month
Non disponibile
- Create and maintain intelligent chatbots - 1,000 bots Sessions - 2,000 per month3 Use Common Data Service} - 10 GB database capacity } 420 GB file capacity4 Enable your bot to take action - Power Automate use rights5 Sessions add-on - Sessions add-on$450
Prova Gratuita
Gemini Enterprise Agent Platform
Nessuna informazione sulla prova disponibileMicrosoft Copilot Studio
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.6
387
8.2
129
Facilità d'uso
8.1
398
8.7
132
Facilità di installazione
8.1
320
8.6
112
Facilità di amministrazione
7.9
150
8.6
36
Qualità del supporto
8.1
363
8.2
122
the product è stato un buon partner negli affari?
8.3
144
8.5
36
Direzione del prodotto (% positivo)
9.2
381
9.3
127
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
8.4
76
Dati insufficienti
8.1
78
Dati insufficienti
8.3
76
Dati insufficienti
8.4
76
Dati insufficienti
8.8
75
Dati insufficienti
Distribuzione
8.5
75
Dati insufficienti
8.3
73
Dati insufficienti
8.4
72
Dati insufficienti
8.6
74
Dati insufficienti
8.7
71
Dati insufficienti
Gestione
8.2
71
Dati insufficienti
8.5
73
Dati insufficienti
8.0
71
Dati insufficienti
8.1
70
Dati insufficienti
Operazioni
8.2
70
Dati insufficienti
8.5
71
Dati insufficienti
8.3
71
Dati insufficienti
Gestione
8.1
69
Dati insufficienti
8.4
72
Dati insufficienti
8.3
70
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
8.4
37
Dati insufficienti
8.6
37
Dati insufficienti
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
8.2
248
Dati insufficienti
Sistema
8.2
170
Dati insufficienti
Sviluppo del Modello
8.5
206
Dati insufficienti
7.8
179
Dati insufficienti
8.4
204
Dati insufficienti
8.5
206
Dati insufficienti
Sviluppo del modello
8.2
164
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
8.3
201
Dati insufficienti
8.5
200
Dati insufficienti
8.2
197
Dati insufficienti
8.2
178
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
8.5
164
Dati insufficienti
8.5
163
Dati insufficienti
Distribuzione
8.3
210
Dati insufficienti
8.3
200
Dati insufficienti
8.6
205
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
8.3
106
Dati insufficienti
8.3
103
Dati insufficienti
8.1
102
Dati insufficienti
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
8.0
35
Dati insufficienti
7.8
34
Dati insufficienti
7.6
36
Dati insufficienti
7.8
32
Dati insufficienti
8.4
34
Dati insufficienti
7.4
33
Dati insufficienti
7.6
33
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.1
36
Dati insufficienti
8.5
36
Piattaforme Bot - AI Agente
Dati insufficienti
8.0
27
Dati insufficienti
7.7
27
Dati insufficienti
7.8
28
Dati insufficienti
7.8
27
Dati insufficienti
7.9
26
Dati insufficienti
7.6
26
Dati insufficienti
7.3
26
Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
8.4
36
Dati insufficienti
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
9.0
31
Dati insufficienti
8.7
32
Dati insufficienti
8.6
31
Dati insufficienti
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
8.0
34
Dati insufficienti
7.7
31
Dati insufficienti
8.1
30
Dati insufficienti
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
8.5
30
Dati insufficienti
8.3
32
Dati insufficienti
8.5
31
Dati insufficienti
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
8.7
30
Dati insufficienti
8.3
32
Dati insufficienti
8.9
30
Dati insufficienti
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
8.2
31
Dati insufficienti
8.5
31
Dati insufficienti
Integrazione - Apprendimento Automatico
8.5
66
Dati insufficienti
Apprendimento - Apprendimento automatico
8.5
64
Dati insufficienti
8.3
63
Dati insufficienti
8.8
64
Dati insufficienti
Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)Nascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
9.0
26
Dati insufficienti
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
8.8
24
Dati insufficienti
9.0
24
Dati insufficienti
Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
8.8
22
Dati insufficienti
Giardino dei Modelli - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
9.3
25
Dati insufficienti
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
9.1
24
Dati insufficienti
Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
9.2
23
Dati insufficienti
Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
9.0
23
Dati insufficienti
8.7
22
Dati insufficienti
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
8.7
23
Dati insufficienti
8.9
22
Dati insufficienti
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
8.7
21
Dati insufficienti
9.1
22
Dati insufficienti
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
9.1
22
Dati insufficienti
9.0
23
Dati insufficienti
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
8.9
22
Dati insufficienti
Personalizzazione - Costruttori di Agenti AI
8.6
28
8.2
65
7.6
27
7.6
61
8.3
26
8.0
64
Funzionalità - Costruttori di Agenti AI
8.1
27
7.8
57
7.3
27
7.8
56
8.2
26
7.9
55
7.2
27
8.1
55
Dati e Analisi - Costruttori di Agenti AI
7.8
26
7.8
54
7.9
27
7.7
56
8.1
28
8.2
56
Integrazione - Costruttori di Agenti AI
8.8
28
8.4
66
8.2
30
8.1
55
8.1
28
8.1
65
7.5
27
8.0
55
Piattaforme di Machine Learning a Basso CodiceNascondi 6 CaratteristicheMostra 6 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Ingestione e Preparazione dei Dati - Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Costruzione di Modelli e Automazione - Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Agenti di Interfaccia ConversazionaleNascondi 10 CaratteristicheMostra 10 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Interazione in Linguaggio Naturale - Agenti di Interfaccia Conversazionale
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione dell'Intento e dell'Azione - Agenti di Interfaccia Conversazionale
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Contesto e Personalizzazione - Agenti di Interfaccia Conversazionale
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Integrazione e Distribuzione Aziendale - Agenti di Interfaccia Conversazionale
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Agente AI - Agenti AI
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Gemini Enterprise Agent Platform e Microsoft Copilot Studio sono categorizzati comeCostruttori di Agenti AI
Categorie uniche
Gemini Enterprise Agent Platform è categorizzato comeOperazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps), Infrastruttura di AI Generativa, Piattaforme MLOps, Piattaforme di Data Science e Machine Learning, Apprendimento automatico, e Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Microsoft Copilot Studio è categorizzato comePiattaforme Bot e Agenti di Interfaccia Conversazionale
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Gemini Enterprise Agent Platform
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Microsoft Copilot Studio
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Piccola impresa
(50 o meno dip.)
Mid-Market
(51-1000 dip.)
Enterprise
(> 1000 dip.)
Settore dei Recensori
Software per computer
17.6%
Tecnologia dell'informazione e servizi
14.2%
Servizi Finanziari
6.9%
Vendita al dettaglio
3.6%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
3.4%
Altro
54.2%
Tecnologia dell'informazione e servizi
21.7%
Software per computer
11.6%
Servizi Finanziari
5.1%
Automobilistico
4.3%
Sicurezza Informatica e di Rete
4.3%
Altro
52.9%
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