Analysis

AI Agent Governance and Orchestration: AGNTCon Europe 2026

AGNTCon Europe 2026 review: Seven startups building governance, orchestration, and architectural tools for AI agents

4 min read
עב
AI Agent Governance and Orchestration: AGNTCon Europe 2026
Based on original reporting bySiliconANGLE AI ↗Translated and summarized by our AI-assisted news systemHow we work

Executive summary

What to know

  1. At AGNTCon + MCPCon Europe 2026 in Amsterdam, startups focused on practical business applications and control of agentic AI.

  2. Companies including Traefik Labs and Bluerock Security developed gateway, isolation, and security scanning solutions for AI agents and MCP servers.

  3. Orchestration platforms from Orkes and Grape Up provide deterministic processes, explainability, and compliance with the EU AI Act.

  4. Firms such as Manufact and Alpic leverage MCP-based LLM plugins, while Reboot offers an architectural framework to manage AI-generated code.

In an opinion column published on SiliconANGLE by Jason Bloomberg, founder and managing director of Intellyx, the author reviews the AGNTCon + MCPCon Europe 2026 conference held in Amsterdam. According to Bloomberg, despite the palpable buzz surrounding agentic artificial intelligence (Agentic AI), attendees were not particularly worried that the technology would lead to catastrophic harm to humanity. While frontier model vendors did not appear on the exhibition floor, the startups exhibiting focused on practical business applications of agentic AI. The author notes that the pace of innovation in this market is outrunning the pace of adoption, yet bona fide paying customer stories already exist alongside new business models developing on a weekly basis in an unquestionably nascent market.

Bloomberg selected seven companies exhibiting at the conference as representative of the balance between customer traction and rapid innovation, dividing the core trends across several areas:

Risk Management and Governance as the Foundation for Agentic Activity

According to Bloomberg, he discounts wild proclamations that AI will grow out of control because of all the effort and innovation invested in controlling it. Two vendors stood out in this area:

  1. Traefik Labs SAS: The company leverages its expertise in cloud-native proxy and ingress controller technologies to offer a combined gateway comprising APIs, artificial intelligence, and the Model Context Protocol (MCP). This product essentially consists of three separate gateways sharing a common binary. By monitoring and controlling all the ways AI agents interact with their environment, Traefik delivers a Sovereign Trust Plane—a unified control plane that provides detailed evidence of agent behavior to meet regulatory, auditing, and forensic requirements.

  2. Bluerock Security Inc.: The company builds on its pre-AI technology—a military-grade microkernel hypervisor that guaranteed data isolation on bare metal. The company now offers a governed workspace for AI-native builders (both developers and business users working with AI coding agents on their desktops). This workspace acts as an "AI jail" that monitors access to models, manages token usage, and integrates with enterprise identity management systems. In addition, the company offers code scanning capabilities for MCP servers and AI agent skills, extending the field of static application security testing (SAST).

Agent Orchestration: Business Value and Operational Control

When organizations string multiple agents together in an orchestration process, both the potential and the commensurate risk increase. Bloomberg highlights two vendors presenting solutions in this domain:

  1. Orkes Inc.: Originating from developments inside Netflix, the company leverages a scalable cloud-native orchestration platform to deliver controlled orchestration in the agentic era. Orkes enables organizations to build deterministic orchestrations, reducing the risk of exceeding operational boundaries, alongside durability and scalability. The platform also includes explainability capabilities, allowing operators to inspect and track interactions between agents.

  2. Grape Up Sp. Z o.o.: Best known for its Europe-based cloud and data management platforms, this company offers the Aiboostr platform for AI orchestration and governance. The platform is designed for compliance with the European Artificial Intelligence Act (EU AI Act). This law requires organizations to maintain an inventory of AI capabilities and track the owner, purpose, and users of each agent—tasks managed through Aiboostr's built-in catalog.

MCP-Based Language Model (LLM) Plugins

LLM plugins are distributable workflow packages based on the MCP protocol that can contain reusable skills and applications. These plugins enable models such as ChatGPT or Gemini to return not only text, images, or video, but also plugins that connect to external data and actions:

  1. Manufact Inc.: Offers a cloud-based MCP platform that enables developers to build and run components that agents interact with via MCP, including LLM plugins. The platform provides the analytics, testing, and compliance required to deploy MCP-based applications into production.

  2. Alpic SAS: The company leverages LLM plugins for business-to-consumer (B2C) customers. These plugins allow functional user interface widgets to be presented directly within the user's chat interface, similar to the portlets used in portal technologies in the past. For example, when a consumer asks ChatGPT for a travel itinerary with specific requirements (such as a hotel room with a particular bed), Alpic enables the model to return a mini-application through which the user can view information and complete the reservation directly from the desktop.

Architectural Discipline for AI-Based Code Development

Bloomberg highlights Reboot Inc. as a notable solution to the challenges of "vibe coding"—a situation where AI coding agents generate all the code for production, creating a challenge in reviewing, understanding, and controlling the generated code. Reboot offers a framework that raises the level of abstraction from the code to the architecture:

  • In the Reboot dashboard, developers work directly with business domains (such as "customer" or "invoice") and behaviors, which define what users or agents can do.
  • The architectural abstractions in the dashboard constitute a live, working representation of the application code itself.
  • The company also provides the backend infrastructure for applications, delivering durable state management, transactionality support, and reactive front ends at cloud-native scale.

The Intellyx Take

Concluding the column, Bloomberg notes that while the market remains in its early evolutionary stages and innovation continues apace, enterprises continue moving forward with agentic AI strategies due to the business value agents promise. According to him, business demand will ultimately drive the market to develop responses to the technological risks of AI agents.

Was this useful for your business?

Questions & Answers

FAQ

This article was produced by our AI-assisted system through translation, summarization, and automated quality controls based on original reporting by SiliconANGLE AI. Read about our editorial process. Link to the original source.

Get useful AI updates by email

A concise digest from our news desk.

More from SiliconANGLE AI

All articles from SiliconANGLE AI
LinearB מציגה את Agentic Studio כדי להאיץ אספקת תוכנה בעזרת הקשר
מוצר חדש
4 דקות
מ־SiliconANGLE AI

LinearB מציגה את Agentic Studio כדי להאיץ אספקת תוכנה בעזרת הקשר

חברת LinearB Inc. הכריזה על השקת Agentic Studio, כלי שנועד להקל על העומסים בצינורות אספקת התוכנה שנוצרו בעקבות השימוש הגובר בכלי בינה מלאכותית לכתיבת קוד. לפי דוח מדדי התוכנה של החברה, ארגונים המסתמכים על כלי קידוד מבוססי AI כמעט הכפילו את כמות שינויי הקוד שמוזגו, אך בקשות המשיכה הללו גדולות בשיעור של כמעט פי 2.6 וממתינות פי חמישה יותר לסקירה. הפלטפורמה החדשה מאחדת נתונים ותובנות ממאגרי Git ומכלי מעקב לכדי שכבת הקשר אחידה, המאפשרת למהנדסים לקבל המלצות ולתשאל את המערכת בשפה פשוטה. בנוסף, באמצעות אינטגרציה דרך Model Context Protocol, המערכת מזינה סוכני קידוד אוטונומיים בהקשר היסטורי כדי למנוע שינויים עיוורים בקוד.

קרא עוד
עידן סוכני ה-AI מאלץ מיזוג בין אבטחה לחוסן נתונים
דעה
5 דקות
מ־SiliconANGLE AI

עידן סוכני ה-AI מאלץ מיזוג בין אבטחה לחוסן נתונים

בטור דעה ב-SiliconANGLE מנתח זאוס קרוואלה כיצד פעילות סוכני בינה מלאכותית מחייבת שילוב הדוק בין אבטחת מידע לחוסן נתונים. בעקבות השקת Veeam Intelligent ResOps (iResOps) עבור Microsoft 365, מוסבר כי סוכנים הפועלים ישירות על מידע ארגוני עלולים לשנות נתונים באופן עצמאי. האתגר המרכזי אינו רק הצפנה או גניבה, אלא זיהוי מדויק של השינויים וביטולם. קרוואלה מציג נתונים מדוח של Veeam המצביעים על כך ש-88% מהארגונים מפעילים סוכנים אך רק 7% מוכנים לכך, וממליץ להתמקד בנתונים, לנהל סחף מידע ולשלב מערכות זהות בשחזור.

קרא עוד
מדוע סוכני בינה מלאכותית עשויים שלא להתאים לארגון שלכם
דעה
4 דקות
מ־SiliconANGLE AI

מדוע סוכני בינה מלאכותית עשויים שלא להתאים לארגון שלכם

בטור דעה שפורסם ב-SiliconANGLE, ג'ייסון בלומברג מנתח את הסיכונים בשימוש בסוכני בינה מלאכותית (AI agents). בלומברג מסביר כי סוכנים מבוססי מודלי שפה גדולים הם בלתי דטרמיניסטיים מטבעם, ולכן תמיד קיים סיכוי לפעולה בלתי רצויה או לתשובה שגויה. המאמר סוקר מקרים שבהם מוטב להימנע משימוש בסוכנים – לרבות משימות הדורשות דיוק מוחלט כמו הפעלת שכר, מצבים שבהם שגיאה עלולה לגרום לפגיעה חמורה בחיי אדם, ומקרים שבהם עלות ההפעלה של הסוכנים עולה על התועלת העסקית. בלומברג ממליץ לחשב תקציב שגיאות בטרם הטמעת סוכנים בארגון.

קרא עוד
בדיקות תוכנה לעומסי עבודה של סוכנים: הנחות מסורתיות שנשברות
דעה
4 דקות
מ־SiliconANGLE AI

בדיקות תוכנה לעומסי עבודה של סוכנים: הנחות מסורתיות שנשברות

בטור דעה שפורסם ב-SiliconANGLE, כותב מ. תוהיד כי עומסי עבודה של סוכני בינה מלאכותית שוברים שלוש הנחות יסוד של מערכות ארגוניות מסורתיות: שמשימות מסתיימות במהירות, שניסיון חוזר אינו עולה כסף, ושאותו קלט תמיד מניב את אותו פלט. כתוצאה מכך, פיילוטים שמפגינים ביצועים תקינים באינטראקציה מול אדם עלולים להפוך לבעיות תפעוליות כשהם פועלים ללא השגחה. הקושי נובע לרוב מהתשתית ומנוהלי הניהול המקיפים את המודל, ולא מאיכות המודל עצמו. בין השינויים הבולטים: משימות נמשכות דקות ולא מילישניות, ניסיונות חוזרים גוררים עלויות כספיות מצטברות עקב תמחור משאבים, וכשלים אינם ניתנים לשחזור פשוט ללא תיעוד רציף של החלטות הסוכן וקריאות הממשק.

קרא עוד

More articles you might like

All articles
ההבדל בין ארכיטקטורה כבולה לדפדפן לארכיטקטורת Headless
ניתוח
4 דקות
מ־Salesforce Blog

ההבדל בין ארכיטקטורה כבולה לדפדפן לארכיטקטורת Headless

במאמר שפרסמה Salesforce מוצג ההבדל בין ארכיטקטורה כבולה לדפדפן (browser-bound) לבין ארכיטקטורת headless בעידן שבו ארגונים מסתמכים על עובדים אנושיים וסוכני בינה מלאכותית. בעוד שבמודל המסורתי המשתמש נדרש לנווט בין מסכים, להתחבר למערכות נפרדות ולעבור בין לשוניות כדי לבצע משימות, ארכיטקטורת headless מפרידה בין הלוגיקה העסקית ושכבת הנתונים לבין ממשק המשתמש. באמצעות ה-Headless Toolkit ומערכת AIforce, יכולות הפלטפורמה נחשפות ישירות דרך ממשקי API, פרוטוקול MCP וממשק CLI, מה שמאפשר לסוכנים אוטונומיים לגשת לנתונים, להריץ תהליכים ולבצע משימות ישירות בערוצים שבהם העובדים פועלים, כמו Slack, Microsoft Teams ו-WhatsApp.

קרא עוד
תוכנות ואפליקציות לניהול עובדים לשנת 2026: שבע המובילות לפי Zapier
ניתוח
5 דקות
מ־Zapier

תוכנות ואפליקציות לניהול עובדים לשנת 2026: שבע המובילות לפי Zapier

בסקירה מאת קריסטינה לורן בבלוג של Zapier הוצגו שבע אפליקציות מובילות לניהול עובדים לשנת 2026, שנבחרו בעקבות מחקר ושיחות עם מנהלי משאבי אנוש. הסקירה מדגישה פתרונות בתחומי ניהול משימות, תזמור בינה מלאכותית, תקשורת ניידת ושכר, בהם monday.com, Zapier, Connecteam, BambooHR, Gusto, Leapsome ו-Eddy, לצד שורה של מערכות מומחיות נוספות.

קרא עוד
קלוד מול ChatGPT בשנת 2026: השוואת יכולות וסוכני בינה מלאכותית
ניתוח
4 דקות
מ־Zapier

קלוד מול ChatGPT בשנת 2026: השוואת יכולות וסוכני בינה מלאכותית

סקירה השוואתית מקיפה של Zapier משנת 2026 מנתחת את ההבדלים בין Claude של Anthropic לבין ChatGPT של OpenAI. בעוד שמודלי הדגל של שתי החברות מציגים כיום יכולות דומות וחלון הקשר של עד מיליון טוקנים, היישומים נבדלים במיקוד שלהם: Claude בולט במיוחד בתחום פיתוח הקוד האוטונומי באמצעות Claude Code (המחזיק ב-54% משוק הפיתוח הארגוני לפי Menlo Ventures) ובעבודה יצירתית טבעית, בעוד ש-ChatGPT מציע ארגז כלים רחב יותר הכולל יצירת תמונות, עריכת מסמכים ב-Canvas, סוכן דפדפן מובנה וכלי ChatGPT Work לאוטומציה של משימות מורכבות.

קרא עוד
סוכני בינה מלאכותית אינם חיים עם מוגבלות: הדרך לסגירת פער הנגישות
ניתוח
4 דקות
מ־Salesforce Blog

סוכני בינה מלאכותית אינם חיים עם מוגבלות: הדרך לסגירת פער הנגישות

צוותים רבים ממהרים לפרוס סוכני בינה מלאכותית מתוך הנחה שגויה שהסוכנים חכמים מספיק כדי לספק נגישות באופן עצמאי. אולם סוכני בינה מלאכותית אינם חיים עם מוגבלות ומאומנים על רשת שאינה נגישה, כפי שמעיד דוח WebAIM משנת 2026 לפיו ב-95% ממיליון האתרים המובילים ישנם כשלי נגישות. כדי לסגור את פער הנגישות שנוצר, אין להסתמך רק על מודלים מתקדמים או כלי בדיקה אוטומטיים שמזהים פחות ממחצית מהכשלים. במקום זאת, נדרש תהליך עיצוב מכוון: הרחבת פרסונות על פני ממדי מוגבלות חזותיים, מוטוריים וקוגניטיביים, הגדרת משימות נגישות וכתיבת קריטריוני קבלה מפורשים שמוזנים לפרומפטים יחד עם הנחיות עיצוב. בנוסף, נדרשת בדיקה בשלוש שכבות הכוללת סריקה אוטומטית, בדיקה ידנית ותיקוף מול משתמשים אמיתיים בטכנולוגיה מסייעת.

קרא עוד