一文看懂AI Agent到底是什么国内行业应用大盘点

在人工智能领域深耕的朋友们，想必都听说过甚至亲自体验过AI Agent构建平台。这些平台并不仅仅是技术工具的简单聚合，更像是充满创新活力的孵化器——它们让普通用户也能亲手打造属于自己的智能体，以最高效的方式探索AI世界的无限可能。

基于大语言模型（LLM）的AI Agent构建平台，承载着“人人都是开发者”的美好愿景。它们真正拉开了全民应用构建的序幕。正因如此，像Coze、Dify.ai、Beam.ai这类平台，在应用市场和资本市场都备受欢迎。那些已经获得融资的AI Agent项目，也大多顺势推出了自己的构建平台。

能够打造AI原生应用平台的企业，通常是赛道里的“全能型选手”。不仅需要搭载最强大的大模型——规划能力、工具调用能力、代码生成能力都得出类拔萃——外围能力也必须同步跟上，例如RAG知识库、联网搜索、多模态输入输出。同时，还要具备能吸引开发者的发布渠道以及足够流畅的交互体验。

不过，究竟什么样的平台才称得上是AI Agent构建平台？在构建智能体的过程中，我们又有哪些形式和产品可以选择？

本文盘点了国内外80多个AI Agent构建平台，结合产品的服务形态，来深入探讨这些话题。

AI Agent的两种产品形态

目前市场上的To B和To C AI Agent产品，大致可以划分为两类：

第一类，是直接打造面向特定应用场景的成品Agent，用户拿来即用。优点是开箱即用，处理固定场景的业务流程自动化简单高效。但缺点也很明显——面对动态变化的应用环境，响应速度跟不上节奏。

第二类，则是搭建一个AI Agent构建平台，让用户根据需求自行打造所需的智能体。灵活性是它最大的优势——每换一种业务场景，就能重新构建一个专属Agent。不过，代价是用户需要花一些精力学习，比如了解提示工程、工作流、知识库的操作技巧。

实际应用中，很多平台型产品会走“中庸”路线：既有官方推出的标准化Agent，又开放个性化构建能力给用户。

有趣的是，不少AI Agent构建平台本身就是一个基于自研或开源架构的AI Agent。最典型的例子是OpenAI的GPTs构建平台，也就是GPT builder。它自身就是一个Agent，用户用自然语言就能构建各种GPTs，完全无需编写代码。这一步直接拉低了Agent的构建门槛。

后来出现的许多“类GPTs”平台，基本都沿用了这个模式。甚至，这些平台在构建Agent的子流程中又引入了Agent，让提示词结构化、数据库创建等环节也实现了自动化。许多平台连“一句话构建Agent”都已经轻松实现。

目前大多数Agent构建平台的基本步骤都很相似：输入Agent的名字，用一句话描述角色定位，再选择工具插件，一个Agent就快速成型了。像豆包、移动端的千问都是这样操作的。如果需要更复杂的Agent，则要加入工作流、知识库、变量、数据库、触发器以及记忆设定等——比如Coze，就是这类高阶玩法的典型代表。

什么是AI Agent构建平台？

AI Agent构建平台，简单来说就是一套专门用于开发、定制和部署AI Agents的工具集或框架。这些被构建出来的智能体（通常是聊天机器人类别的对话式AI），利用人工智能——并且正在普遍向大语言模型技术过渡——结合机器学习和自然语言处理，来理解用户输入、自动执行复杂任务，或提供有价值的信息与服务。

不同平台具有不同的行业属性和功能侧重点，但通常都包含几个共同特点：

• 无编码或低编码工具：通过图形界面和简单配置即可构建Agent，无需复杂编程。
• 集成能力：支持与CRM、数据库、API等外部系统和服务对接。
• 自然语言理解：Agent必须能解析自然语言，准确捕捉用户意图。
• 对话管理：构建流畅对话的工具，包括设置对话路径、根据上下文做出响应。
• 训练和测试：提供数据集和工具来训练Agent，并能在模拟环境中评估性能。
• 分析和优化：分析用户互动数据，持续改进Agent的回应质量。

很多平台设计得相当易用，追求快速部署和轻松维护；也有面向技术达人的平台，提供更高级的定制选项和编程接口。值得留意的是，一些第三方构建平台还支持多种大语言模型切换，给予用户更多选择空间。

如果面向B端的企业级AI Agent构建平台，需要的功能就更加丰富。一个典型的企业级平台通常包含以下特性：可视化拖拽界面、预定义模板、自定义Prompt编写、插件扩展、工作流设计、对话管理、机器学习与模型训练、测试与模拟、部署与监控、用户与权限管理、多语言支持、可扩展性、API集成，以及完善的开发者社区和文档。

这类平台的目标，就是让AI应用的开发过程更高效、更易于管理，同时保留足够的灵活性来适配各种业务场景。企业有了它们，就能快速构建出提升用户体验、优化流程、提高效率的智能体。

两种AI Agent构建形式

一、Prompt与插件结合的方式

用Prompt定义Agent的人设和行为模式，再配上各种插件来强化功能——这是目前主流的智能体开发策略。OpenAI的GPTs就是典型代表。市面上其他类GPTs产品，比如Coze、文心智能体，也都走这条路线。

这种方式的优势在于效率高：开发者只需输入大致主题方向，平台就能自动生成一套全面细致的人设和行为Prompt，开发速度极快。但它的短板也很明显——应对逻辑复杂、对稳定性要求高的任务时，可能力不从心。

二、基于Workflow的工作流构建方式

这种方式更结构化也更清晰。开发者通过流程图来详细编排Agent的工作流程，Voiceflow和Dify.AI就是代表。优势在于可以设计出非常复杂且庞大的工作流程——借助意图跳转、条件分支（if/else逻辑）、循环等结构，企业内部再复杂精细的业务流程也能被精准构建出来。

一个真正成熟的AI Agent构建平台，需要全方位满足不同层面用户的需求。因此，现在很多走第一种路线的产品，也会引入工作流作为补充。例如Coze就加入了工作流构建方式，在多智能体协作中展现出全面的产品交互能力；Dify.AI则提供了从Agent构建到AI workflow编排的一整套能力。

吴恩达最近在红杉资本AI Ascent活动上提到了四种AI Agent设计模式：反思（Reflection）、工具使用（Tool Use）、规划（Planning）、多智能体协作（Multiagent Collaboration）。这些模式已经在一些平台上落地——Coze就是其中之一，目前已经能支持全部四种。

事实上，“AI Agent构建平台”这个概念现在已经被泛化了。很多AI应用构建平台虽然没有自称“Agent构建平台”，但在LLM应用越来越普及的今天，它们实质上已经具备了构建Agent的能力。还有企业服务领域的CRM、ERP、低代码、RPA等厂商，也在原有产品生态的基础上逐步推出了AI Agent构建器（AI Agent Builder）。

国内19个AI Agent构建平台

大语言模型正在全面Agent化。一方面，大模型纷纷推出集成插件的“可执行、能思考”的Chatbot版本；另一方面，Agent构建平台正在成为大模型厂商的产品标配。

国内目前的构建平台，主要以大型科技公司的产品为主。百度、字节跳动、阿里巴巴、科大讯飞等大模型厂商都推出了自己的Agent构建平台。其中，字节跳动、阿里巴巴等还基于企业办公系统推出了相关产品。智谱有智谱清言，Kimi也有Agent产品kimi+——预计后面也会推出独立的构建平台。至于AI Agent构建平台相关的创业项目，更是快速上新。

本文整理了19个国内AI Agent构建平台。需要说明的是，国内很多AI Agent项目也主打构建平台，只是有些是To B项目无法直接体验，还有些处在早期阶段，目前尚无法使用。