工信部公家工业信息安全发展研究中心发布《大模型智能体开发平台技术能力综合测试报告》，模拟企业落地场景对国内主流智能体开发平台进行深入评测。

报告中对国内四款主流大模型智能体开发平台（阿里云百炼、腾讯云智能体开发平台、扣子、百度智能云千帆）的核心技术能力进行了横向对比分析。测试围绕RAG（检索增强生成）、工作流（Workflow） 和智能体（Agent） 三大能力维度展开，旨在揭示各平台的优势、短板与发展趋势。为企业的选型参考提供了更客观专业的建议。

下面对报告核心内容做整体分析与总结。

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报告核心概述

🔹 测试对象：

阿里云百炼、腾讯云智能体开发平台、扣子（字节跳动）、百度智能云千帆四个平台的个人电脑端。

🔹 测试模型：

推理模型统一为 DeepSeek R1，问答模型统一为 DeepSeek V3，其余参数默认，仅对核心评估所需配置进行必要对齐。

🔹 测试维度：

围绕智能体的三大核心能力展开——RAG（检索增强生成）能力、工作流（Workflow）能力和智能体（Agent）工具调用能力。

🔹 测试方法：

构建了覆盖多行业（政府、电商、电力）的多模态测试数据集（文本、表格、图文），设计了包含600+测试问题的综合性问题集，通过网页和API两种方式模拟用户操作进行系统测试。

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RAG（检索增强生成）能力

✅ 文本问答：各平台表现优异，单文档和多文档问题准确率均超80%。

✅ 结构化数据问答：这是挑战最大的场景。各平台均对结构化数据进行了优化（如独立导入模块、数据库插件），但纯文本检索模式难以完美适配结构化分析。

✅ 图文问答：各平台均具备OCR基础能力，但实际表现分化严重。

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工作流（Workflow）能力

✅ 整体表现：各平台工作流已具备基础可用性，端到端准确率在61.5% - 69.2%之间，意图识别和流程结束判断准确率很高（超83%，结束判断达100%）。

✅ 关键差异：参数提取是主要失分项和差异点。阿里云和腾讯云（75%）优于百度云和扣子（65%-70%）。

✅ 设计哲学：各平台配置理念不同。阿里云百炼和扣子采用“任务流与对话流分离”设计；腾讯云和百度云则更倾向于“融合设计”，其中腾讯云通过全局Agent机制管理对话和状态，体验更智能。

✅ 核心结论：工作流仍严重依赖人工配置和业务专家的干预，无法完全脱离专业判断，技术门槛较高。

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智能体（Agent）工具调用能力

✅ 整体表现：在统一模型（DeepSeek R1）下，各平台基础意图识别和单工具调用能力趋同，均能完成标准化任务分解（如规划行程需调用天气、地图工具）。

✅ 差异根源：表现差异主要源于平台生态集成深度和技术实现细节。

✅ 共性挑战： 多工具协同与闭环能力不足、技术稳健性待加强、垂直行业工具生态薄弱。

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总结与展望

🔹 竞争格局：当前市场呈现 “基础能力趋同，产品路径分化” 的态势。各大平台在文本、基础流程控制等场景能力接近，但在技术路径、生态策略和工程实现深度上选择了不同的发展道路。

🔹 发展现状：智能体开发平台仍处于 “关键爬坡期” 或 “实用化能力构建初期” 。它们证明了技术可行性，但距生产级交付和“好用”还有距离，尚未形成不可逾越的技术壁垒。

🔹 核心挑战：复杂场景的处理能力（多模态、多工具协同、结构化数据分析）、技术实现的稳健性（减少流程中断与技术瑕疵）和垂直行业生态的广度与深度是当前最主要的三大瓶颈。

💡 未来的竞争力取决于三大关键路径的演进：场景深度适配，从“能用”到“好用”，需构建行业化的知识单元与任务模板；技术链厚度构建，优化组件颗粒度，增强自动化控制链路，提升系统韧性和稳定性；生态广度拓展，推动第三方工具插件接入标准化，建设开放工具市场，打造“平台+生态”的双轮驱动模式。

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报告原文

篇幅有限，只截取部分原文，需要完整版电子文档，请自行下载：

大模型智能体开发平台技术能力综合测试报告.pdf

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