本文全面介绍AI智能体(Agent)生态系统，包括7大主流商业产品(字节跳动扣子、腾讯元器等)和5大开发框架(LangGraph、CrewAI等)。文章详细对比各平台特点、适用场景和局限性，并提供智能体搭建的七个关键步骤，从需求分析到部署发布的全流程指南。无论技术背景如何，读者都能找到适合自己的智能体解决方案，快速入门大模型应用开发。

国内AI智能体（Agent）生态爆发式增长，从商业巨头到开源社区，各类产品正重塑工作与生活。

智能体平台有哪些？AI智能体平台哪个更好？本文带你梳理主流智能体商业产品、5大智能体开发框架，助你找到最适合的智能体解决方案。

一、商业智能体产品

商业智能体产品是由企业开发并面向特定用户群体的完整AI解决方案，用户无需深入了解底层技术即可使用，适合非技术背景的用户，提供云服务或本地部署选项，方便快速集成到现有系统中。

字节跳动·扣子（Coze）

https://www.coze.cn/

Coze是由字节跳动推出的一款智能体构建平台，也是目前C端用户最多的智能体平台之一。它分为国内版和国际版，两者使用不同的AI模型，其中国际版支持ChatGPT大模型，国内版支持豆包、DeepSeek等。

• 定位：全场景低代码开发平台
• 核心能力：拖拽式工作流设计、100+内置插件（抖音数据抓取、3D数字人）、一键分发至微信/飞书/抖音生态
• 试用体验：搭建“抖音爆款分析机器人”仅需15分钟，高阶功能需购买团队专业版，比如跨空间复制，新模型体验

腾讯元器智能体平台

https://yuanqi.tencent.com/

• 社交基因：深度集成微信/QQ/公众号，支持3D虚拟形象生成，适合教育陪练、游戏客服
• 依托腾讯生态：可以在QQ、微信、小程序等平台分发，覆盖广大用户群体

腾讯元器，可以基于腾讯的大模型，快速搞出自己的 AI 智能体。功能上，设置智能体信息、一键分发到腾讯系的平台都挺方便，不过，目前插件生态也还有待提升。

智能体可以一键分发到QQ、微信客服等腾讯生态渠道，未来还可发布到小程序、微信公众号等。

百度·文心智能体

https://agents.baidu.com/center

• 企业服务优势：无缝接入百度搜索、地图、文库，适合电商导购、本地生活服务
• 实测局限：复杂语境理解较弱

智谱清言智能体

https://chatglm.cn/main/toolsCenter?lang=zh

• 科研利器：基于GLM-4模型，支持32K长文本解析，论文润色、法律文书生成准确率达92%
• 开发者生态：提供Jupyter Notebook示例，开源社区活跃

Manus 通用AI智能体

https://manus.im/

由初创公司Butterfly Effect推出的Manus，被誉为全球首款通用AI智能体。它能够独立思考、规划并执行复杂任务，直接交付完整成果。

在权威的GAIA基准测试中，Manus的性能表现优异，远超OpenAI的同类产品。

目前Manus仍处于内测阶段，需邀请码才能体验，且部分用户反馈其性能尚不稳定。

ModelScope 魔搭社区

https://www.modelscope.cn/home

魔搭（ModelScope）是一个由阿里达摩院推出的AI模型社区，它的主要目标是降低AI应用的开发和使用门槛。

魔搭社区汇聚了各领域最先进的机器学习模型，并提供一站式服务，包括模型的探索体验、推理、训练、部署和应用。这个平台支持多种模型及训练方式，如LLaMA、千问、ChatGLM、BaiChuan等，以及LoRA、ResTuning、NEFTune等训练方法。

讯飞星火智能体创作中心

https://xinghuo.xfyun.cn/botcenter/createbot

讯飞星火认知大模型是由科大讯飞推出的一种新一代认知智能大模型。它以中文为核心，具备跨领域的知识和语言理解能力，能够基于自然对话方式理解与执行任务。讯飞星火认知大模型的主要功能包括文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学能力、代码能力以及多模交互。

二、智能体开发框架

AI 智能体框架通过提供预构建的组件、标准化的架构和易用的工具，简化了自主系统的开发。解决了诸如任务编排、多模态集成和可扩展性等关键问题，使开发者和研究人员能够专注于创新，而不是重新构建基础模块。

LangGraph

LangGraph 是 LangChain 团队开发的一个子项目或配套库，它专门用于构建带有“状态”和“分支逻辑”的多步骤智能体工作流。

核心定位：有状态多智能体系统。
特点：

• 基于图的工作流，用于复杂操作。
• 支持具有循环和非循环流程的多智能体协作。
• 提供任务与智能体交互的可视化表示。

CrewAI

https://www.crewai.com/

核心定位：基于角色的智能体协作编排。
主要特点：

• 动态任务分配，支持智能体之间的高效通信。
• 模拟人类团队协作，通过角色分工实现专业化（通过角色分工模拟人类团队协作）。

AutoGen

https://github.com/microsoft/autogen

微软发布的AutoGen agent是可定制的、可对话的，并能以各种模式运行，这些模式采用 LLM、人类输入和工具的组合。

核心定位：高级多智能体对话系统。
主要特点：

• 强大的模块化设计，支持自定义智能体角色和任务恢复机制。
• 支持多智能体通信及外部工具集成。

适用场景：对话式 AI、协作式决策系统。
局限性：对多模态任务和硬件集成的原生支持有限。

Dify

https://github.com/langgenius/dify

核心定位：专注于基于大语言模型（LLM）的应用开发与智能体构建。
主要特点：

• 直观的界面，支持快速原型设计和生产级部署。

• 内置超过 50 种工具（如 Google Search、DALL·E、Stable Diffusion）。

• 支持 RAG（检索增强生成）管道和

  ReAct框架。

适用场景：跨行业构建基于 LLM 的应用程序。
局限性：对硬件或设备为中心的使用场景关注较少

MetaGPT

来自DeepWisdom等研究机构的开发者，开源了一种创新的多智能体协作框架——MetaGPT。MetaGPT利用标准操作程序（SOP）对多智能体协作进行规范，从而显著提高了问题解决能力。

核心定位：多智能体协作。

• 适用场景：复杂任务分解、多智能体系统的现实场景应用
• 局限性：专注于程序化知识编码，对多模态或设备特定任务的支持较少

主要特点：

• 将标准操作流程（SOP）编码为协作提示
• 为智能体分配专业化角色，优化任务分解效率

NEXT

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附：智能体搭建的七个关键步骤

搭建智能体可拆解为七个有序步骤，从需求明确到最终部署，每一步都对智能体的功能与性能起着关键作用。

第一步：精准梳理需求

搭建智能体前，需明确其服务目标，重点聚焦重复性、机械化且无需深度思考的工作场景。例如数据整理、基础客服问答等。现阶段智能体的能力有限，难以胜任变量多、逻辑复杂的任务，因此需求梳理越细致，后续开发方向就越精准。

第二步：合理软件选型

依据使用场景，选择适配的开发平台、大模型及工具。对于无编程基础的用户，Dify、Coze、FastGPT 等无代码开发平台操作简便，能快速上手；若追求更高级功能，可选择 LangGraph、CrewAI 等需编写代码的平台。大模型方面，GPT、Claude、DeepSeek 等各有优势，同时要关注工具是否具备 API 接口，以便实现更灵活的功能对接。

第三步：优化提示工程

提示工程是智能体开发的核心环节。优质的提示词能提升大模型输出的准确性，让智能体精准理解任务，减少 token 消耗，降低成本，还能保障对话连贯性。CRISPE、BROKE、ICIO 等框架较为实用，使用时需向智能体清晰阐述背景，设定输出角色、类型、格式、风格及篇幅等要求。同时，掌握大模型交互规则也很重要，如将长文分批次输出、用符号分隔信息、提供示例辅助理解、拆解复杂任务分步执行等。

第四步：科学数据库选型

需规划智能体运行过程中产生的聊天记录、采集数据等内容的存储方案。若处理简单任务或非技术人员使用，飞书多维表格凭借高可视化、易操作、对接简便的特点是不错选择，但存在数据量增大时读取速度下降、无法处理复杂业务逻辑的局限性。对于复杂任务或技术人员，MySQL、NoSQL 等数据库能提供更强大的数据管理能力。

第五步：构建 UI 界面

UI 界面如同智能体的 “门面”，因篇幅暂不展开详述，它直接影响用户使用体验，设计时需兼顾美观与易用性。

第六步：全面测试评估

测试旨在排查智能体运行中的错误，如程序报错、大模型无法响应请求等；评估则侧重于检验输出回复的正确性，避免智能体 “胡言乱语”，同时优化提示词以减少 token 消耗，控制成本。通过反复测试评估，确保智能体稳定可靠。

第七步：完成部署发布

最后一步是将智能体部署发布，使其投入使用。不同开发平台部署方式各异，例如 Coze 可直接发布至豆包、小程序等平台，Dify 则能发布为 Web 应用或嵌入其他系统，至此，智能体搭建流程全部完成。

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