智能体搭建平台有哪些？2026年ai智能体搭建平台全景展示

输入一句“下载上个月的销售报表”，AI便能自动登录系统、筛选数据、生成文件并发送到你的邮箱——这已不再是科幻场景。随着智能体技术的成熟，这种“数字员工”正悄然进入全球大小企业的办公室。

办公室里的财务人员不再需要手动核对上百张发票，AI智能体已经能够自动识别、录入和归档；客服部门的压力在减轻，智能体可以24小时处理标准咨询；甚至IT运维也能在夜间交给AI，它能在问题出现前预警并自动修复。

到2026年，AI智能体正从概念验证走向大规模部署的关键转折点。全球企业在AI系统上的支出预计将达到3000亿美元。

一、智能体元年，市场迎来四大流派

2026年的AI智能体市场已不是单一产品的竞争，而演变为不同技术路径、生态定位和商业模式的全面角逐。理解这些产品背后的逻辑，比单纯罗列名称更为重要。

市场上的AI智能体产品可以清晰地划分为四大主流路径。

1、技术编排流

如Dify、LangChain和亚马逊Bedrock AgentCore，它们提供灵活的“空架子”与工具链，由用户注入业务能力。这类平台灵活性极高，模型和工具选择自由，开发者生态繁荣。

2、模型生态流

代表包括百度智能云千帆、阿里云百炼和字节跳动扣子。这类平台以大模型能力为核心，提供“模型即服务”与轻量级应用开发。

3、业务底座流

从企业核心业务系统内部“生长”出的AI，具有原生集成优势。代表产品包括实在智能Agent、金蝶苍穹Agent和零一万物万智Agent。

4、垂直方案流

针对特定行业或场景需求，提供开箱即用的、高度封装的解决方案。如EPAM行业智能体、联想城市超级智能体和Synthflow语音客服。

 二、平台盘点，主流智能体搭建方案全解析

面对市场上众多的AI智能体产品，企业决策者常常陷入选择困境。不同的产品适应不同的业务场景和技术基础。

实在智能Agent，作为业务底座流的典范，其核心优势在于能像人一样“看”屏幕操作任何软件，甚至包括无API接口的遗留系统。

这一能力源于其智能屏幕语义理解技术，能够精准识别和操作各种软件界面元素。

在实在智能的第八次新品发布会上，他们展示了实在Agent只需一句自然语言指令，就能自动完成登录金蝶云系统、查询和下载销售订单列表等5个步骤。

1、实在Agent

基于自研的TARS大模型构建，在步骤拆解准确率上超越了GPT-4和DeepSeek，中文理解能力达到业界先进水平。

OpenAI GPTs是AI智能体领域的开拓者之一。作为自主智能体系统，它不仅能理解指令并回答问题，还能像“虚拟助理”一样自动拆解任务、规划步骤，并主动调用工具完成多步骤流程。

相比普通聊天型AI，GPTs具备强大的自治能力和丰富的工具集成能力，能够处理文本、代码、文件和多模态信息，适合企业内容生产、数据分析和流程自动化等多种场景。

2、微软Copilot Agents

深度集成在Office 365、Teams和其他Microsoft产品中。它擅长将企业日常办公、文档处理和协作任务自动化，帮助团队高效完成从信息收集到文档输出的全流程工作。

对于已经深度使用微软生态的企业，Copilot Agents能够无缝融入现有工作流，减少学习成本和集成难度。

3、谷歌Gemini Agents

结合大语言模型和多模态能力，支持文本、图像、表格等信息的理解与处理。谷歌提供从基础版到企业定制版的完整产品线，满足不同规模企业的需求。

Gemini Pro和Enterprise版本支持更多API集成、复杂任务自动化、多智能体协作和增强多模态分析能力，特别适合需要处理多种数据类型的业务场景。

4、Oracle AI Agent Platform

作为企业级解决方案，提供完全托管的云原生服务，可帮助企业构建、部署和管理AI代理。

该平台整合了整个Oracle技术栈，包括数据库和云基础设施，实现高效的数据检索和API交互。对于已经使用Oracle产品的企业，这一平台能够提供深度集成的智能体解决方案。

5、UiPath AI Trust Layer

是机器人流程自动化领域的领导者向智能体领域扩展的代表。其最新发布的AI Trust Layer服务，使企业能够在UiPath平台内安全且受管控地使用生成式AI功能。

UiPath通过“为所有人服务的Autopilot”功能，让业务用户能够通过直观的聊天界面运行自动化流程、查询数据、分析图像和文件。

6、ABBYY FlexiCapture

专注于文档处理的智能化，是一个企业级文档捕获和提取平台。

它将人工智能、自然语言处理、机器学习和高级识别功能整合到一个企业级文档自动化平台中，能够转换业务文档中的所有数据。对于文档密集型企业，这种垂直领域的智能体解决方案能够提供即时的价值回报。

三、智能体选型，企业如何找到最佳匹配？

企业选择AI智能体平台时，不应盲目追求技术先进，而应回归业务本身。有几个关键维度需要考量，这决定了智能体能否真正融入企业机体并创造价值。

首先审视智能体与业务的集成深度。业务底座流产品开箱即用，但与现有非同一体系的系统集成可能需要额外工作。

相反，技术编排流前期投入大，但换来无限制的灵活性。企业需评估自身技术能力与长期规划，在便利与可控之间找到平衡点。

技术门槛和可访问性是另一个关键考量。低代码和无代码平台的出现正在降低AI开发的技术壁垒，使业务分析师和领域专家能够创建功能型智能体，而无需传统编程技能。

这种“全民开发”趋势使更多部门能够直接参与智能体设计，加速了整个组织的AI能力分布。

数据安全和合规性不容忽视。处理核心数据时，产品的私有化部署能力、数据加密机制、操作审计日志是否符合行业监管要求是必须考察的要素。

业务底座流产品由于与企业原有权限、安全体系一体化，让企业敢于将AI用于财务核算等核心敏感流程。

总拥有成本需要全面计算。除了产品本身的许可费用，更要估算开发、集成、运维和后续优化的长期投入。

一个需要庞大团队维护的“灵活”框架，总成本可能远超一个“开箱即用”的方案。到2027年，未能优先考虑高质量、AI就绪数据的公司将难以扩展生成式AI和智能体解决方案，导致生产力损失。

四、未来趋势，智能体将如何重塑企业运营？

展望2026年及以后，AI智能体领域将呈现几个明显的发展趋势。

多智能体协作成为解决复杂问题的主流范式。企业将迅速转向“编排员工”模式，一个主要的“编排者”智能体将指导较小型的专业智能体。这种架构模仿了人类的组织结构，其中管理者协调专业团队。

自主系统与人类协作将达到新高度。有效的人工智能不会取代人类工作者，而是通过处理常规分析和执行来增强人类判断力，同时在需要情境理解、伦理考虑或战略思考的情况下将情况上报。

模型上下文协议标准化将加速AI集成。这一协议为AI应用提供了与数据源、工具和服务连接的通用接口，无需为每个配对进行自定义集成。

自演进AI架构将更加普及。到2026年，智能体将通过结合共享意义标准和模拟“训练场”，比现实世界允许的速度更快地学习，它们可以在那里练习、失败并不断改进。

环境智能将AI能力分布在物理环境中。通过传感器、边缘设备和智能系统，这些系统无需明确的用户命令即可响应环境。

从智能设施到零售环境和医疗保健设施，环境智能正在多个领域找到应用。

总结

实在智能的Agent产品已经可以仅凭一句模糊的自然语言指令，就自动完成登录系统、查询数据和下载文件等一连串操作。微软的Copilot正将Teams会议录音自动转化为结构化纪要。

智能体不再只是简单响应命令的工具，而是拥有自主规划、执行复杂任务能力的“数字同事”。

到2026年，一个由AI驱动的工作新范式已经形成：人类设定目标、建立约束，而智能体在定义好的参数范围内执行任务、为人类审查提供信息，并从反馈中学习。

企业需要的不是最先进的技术，而是最适合自己业务和组织的“数字同事”。