2024年国内AI Agent行业应用精选排行榜TOP10

AI Agent构建平台早已不是技术圈的冷门话题——它正成为开发者与创业者手中的核心利器。这些平台跳脱出单一工具集的定位，更像是创新能力的孵化器：哪怕没有深厚编程背景的用户，也能亲手打造专属智能体，以最直接的方式深入AI应用的前沿。

基于大语言模型（LLM）的AI Agent构建平台，承载着“人人皆可参与开发”的愿景，真正将应用构建的主动权交到了普通用户手中。正因如此，像Coze、Dify.ai、Beam.ai等平台，在应用市场与资本市场上均备受追捧。那些已成功融资的AI Agent项目，也大多顺势推出了自有构建平台，进一步巩固产品生态。

能独立打造AI原生应用平台的，通常是赛道内的“全能选手”。除了必须搭载性能强劲的基座模型——在规划、工具调用、代码生成等方面表现过硬——外围能力同样不可或缺：RAG知识库、联网搜索能力、多模态输入输出支持。此外，还需提供能吸引开发者的分发渠道，以及足够流畅的交互体验。

那么，究竟什么样的平台才算合格的AI Agent构建平台？在构建智能体的过程中，我们又有哪些产品形态与方案可以选择？

本文梳理了80余个国内外AI Agent构建平台，结合产品的服务形态，深入拆解这些核心问题。

AI Agent的两种产品形态

当前市场上的To B与To C AI Agent产品，大致可归为两类：

第一类，直接推出面向特定场景的成品Agent，用户即开即用。优势在于拿来就能跑，固定流程的业务自动化处理效率极高。但短板也很突出——面对动态变化的应用环境，响应速度与适配能力明显不足。

第二类，搭建开放的AI Agent构建平台，让用户按需定制智能体。灵活性是其最大优势——每换一种业务场景，就能快速重构专属Agent。代价则是用户需要投入一定学习成本，例如掌握提示词工程、工作流编排、知识库配置等基础技能。

在实践中，多数平台选择“折中”策略：既提供官方打磨的标准Agent，也将个性化构建能力开放给用户，兼顾易用性与灵活性。

值得注意的是，许多AI Agent构建平台本身就是一个基于自研或开源架构的Agent。最具代表性的案例是OpenAI的GPTs构建平台（即GPT builder）。它本身就是Agent，用户只需用自然语言描述需求，就能直接构建各类GPTs，无需任何代码。这一步直接拉低了Agent的开发门槛。

后续涌现的“类GPTs”平台，基本沿用了这一模式。部分平台甚至更进一步：在构建Agent的子流程中再次引入Agent，实现提示词结构化、数据库创建等环节的自动化。目前，许多平台已实现“一句话构建Agent”的功能，大幅提升用户体验。

当下主流的Agent构建流程高度相似：输入Agent名称、一句角色描述、选定工具插件，一个初级Agent即可快速成型。豆包、移动端千问等产品均采用这一路径。若需要更复杂的Agent，则需加入工作流、知识库、变量、数据库、触发器及记忆设定等高级能力——Coze正是这类高阶玩法的标杆。

什么是AI Agent构建平台？

定义上，AI Agent构建平台是一套专门用于开发、定制与部署Agents的工具集与框架。这些被构建出的智能体（通常为对话式AI），依托人工智能——并普遍向大语言模型技术过渡——结合机器学习与自然语言处理，来理解用户意图、自动执行复杂任务，或提供高价值的信息与服务。

不同平台在行业属性与功能侧重点上各有差异，但通常包含以下核心要素：

• 无代码/低代码工具：通过图形化界面与配置操作构建Agent，无需复杂编码。
• 集成能力：支持对接CRM、数据库、API等外部系统与服务。
• 自然语言理解：Agent必须能够解析自然语言，精准捕捉用户意图。
• 对话管理：提供构建流畅对话的引擎，包括设定对话路径、依据上下文动态响应。
• 训练与测试：提供数据集与训练工具，支持在模拟环境中测试Agent性能。
• 分析与优化：分析用户交互数据，持续迭代Agent的回应质量。

部分平台主打极速部署、零门槛维护，追求开箱即用的体验；另一些则面向技术达人，提供深度定制选项与编程接口。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自由切换，赋予用户更宽泛的选择空间。

如果是面向B端的企业级AI Agent构建平台，对功能丰富度的要求更高。典型的企业级平台通常包含：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、测试与模拟沙盒、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与文档体系。

这类平台的终极目标，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多样化的业务场景。企业借助它们，能够快速打造出优化用户体验、精简流程、提升效率的智能体。

两种AI Agent构建形式

一、Prompt与插件结合的方式

用Prompt定义Agent的人设与行为模式，再搭配各类插件强化功能边界——这是目前主流的智能体开发策略。OpenAI的GPTs是典型代表。其他类GPTs产品，如Coze、文心智能体平台，均沿袭此路线。

这种方式的优势在于效率极高：开发者只需提供大致方向，平台即可自动生成系统、细致的人设与行为Prompt，开发节奏极快。短板同样清晰——面对逻辑复杂度高、稳定性要求严苛的任务时，可能力不从心。

二、基于Workflow的工作流构建方式

这种方式更加结构化和清晰。开发者通过流程图精细编排Agent的工作步骤，Voiceflow和Dify.AI是代表产品。优势在于能够设计出极其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，企业内部再复杂的业务逻辑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次用户的需求。因此，如今许多以Prompt为主的平台也在引入工作流作为补充。例如Coze直接加入了工作流构建方式，在多智能体协作场景中展现出全面的交互能力；Dify.AI则提供从Agent构建到AI工作流编排的完整能力链条。

吴恩达在红杉资本AI Ascent活动上提出的四种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）——已在部分平台得到落地。Coze便是其中之一，目前已能支持全部四种模式。

事实上，“AI Agent构建平台”这一概念已经被泛化。许多AI应用构建平台虽未自称“Agent构建平台”，但在LLM应用愈发普及的当下，它们实质上已具备构建Agent的能力。企业服务领域的CRM、ERP、低代码、RPA厂商，也在原有产品生态基础上，逐步推出AI Agent构建器（AI Agent Builder），加速向智能化转型。

国内19个AI Agent构建平台

大语言模型正全面走向Agent化。一方面，大模型纷纷推出支持插件集成的“可执行、能思考”版Chatbot；另一方面，Agent构建平台已成为大模型厂商的产品标配。

国内目前的构建平台，主要由大型科技公司主导。百度、字节跳动、阿里巴巴、科大讯飞等大模型厂商均推出了自有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延伸出相关产品。智谱拥有智谱清言，Kimi也已推出Agent产品kimi+——预计后续将推出独立构建平台。在创业领域，AI Agent构建平台相关项目正快速上新，竞争日趋激烈。

本文整理了19个国内AI Agent构建平台。需要说明的是，部分国内AI Agent项目虽主打构建平台，但有些是To B项目无法直接体验，还有部分尚处早期阶段，目前暂时无法直接使用。

来源：互联网