搭建智能体的平台有哪些？搭建智能体平台全面解析与选型指南

深夜，一家中型电商公司的CTO盯着屏幕上不断攀升的客服咨询量报表，眉头紧锁。大促在即，现有的客服团队已满负荷运转，而消费者关于订单状态、退换货政策、商品详情的重复性问题仍在洪水般涌来。他深知，部署一个能理解用户意图、自动查询系统并准确回复的“智能客服”是破局关键。然而，当技术团队开始调研时，却陷入了更深的困惑：市场上有宣称“低代码、快速搭建”的平台，有需要深厚算法背景才能驾驭的开源框架，还有整合了各类AI模型能力的云服务……究竟哪一条路，才能以可控的成本、高效的路径，为企业构建出真正可用、好用的智能体?

这正是当前无数企业管理者与技术人员共同面临的现实困境。智能体(Agent)作为能够感知环境、自主决策、执行复杂任务的新一代AI应用形态，其价值已毋庸置疑，但通往智能体应用的道路却迷雾重重。本文旨在拨开迷雾，系统梳理市面上主流的智能体搭建平台与路径，并提供清晰的选型逻辑，帮助您找到最适合自身的那把“钥匙”。

🔍 第一章：智能体平台的核心内涵与能力坐标

智能体平台并非单一工具，而是一个旨在降低智能体开发、部署与管理门槛的综合性环境。一个成熟的平台应围绕以下核心能力构建坐标系：

* 感知与决策能力：提供强大的基础模型(大语言模型)接入、调优与上下文管理功能，这是智能体的“大脑”。

* 规划与执行能力：支持将复杂任务拆解为可执行步骤，并能调用外部工具、API或企业内部系统(如ERP、CRM)完成任务，这是智能体的“手脚”。

* 记忆与学习能力：提供短期会话记忆、长期知识库存储以及基于反馈的持续优化机制，让智能体能够“积累经验”。

* 管控与评估能力：具备清晰的流程编排、权限管理、成本监控与效果评估体系，确保智能体在企业环境中安全、可控、可度量地运行。

🧭 第二章：主流搭建路径与平台全景图

根据技术路径、目标用户和开放程度，智能体搭建平台可分为四大类别。

路径一：低代码/无代码智能体开发平台

此类平台将AI能力封装为可视化组件，通过拖拽和配置即可构建智能体，极大降低了技术门槛。

* 核心特征：图形化工作流编排、预置行业模板、强调与业务系统(如Excel、数据库、企业内部软件)的快速连接。

* 典型适用场景：客户服务助手、内部知识问答机器人、自动化报告生成、标准化流程处理等。

* 业界示例与定位：

* 实在智能实在Agent平台：作为国内RPA+AI的领军厂商，实在智能将其深厚的自动化经验与AI结合，推出了实在Agent智能体平台。它特别擅长将大语言模型的推理能力与实在RPA的精准业务流程执行能力深度融合，使得构建出的智能体不仅能“思考”，更能直接“操作”各类软件界面，完成从信息理解到实际系统操作的全闭环任务，例如自动审阅合同文档并录入ERP系统，实现端到端的智能流程自动化。

路径二：云厂商AI平台与智能体服务

大型云服务商依托其算力、模型和云基础设施优势，提供全栈式的AI开发生态。

* 核心特征：提供一站式模型服务(从训练、微调到部署)、丰富的API工具集、无缝的云原生集成。

* 典型适用场景：需要深度定制模型、处理海量数据、且希望与云上其他服务(如数据库、存储、计算)紧密集成的复杂企业级应用。

* 业界示例：百度千帆AppBuilder、阿里云百炼、微软Azure AI Studio、谷歌Vertex AI Agent Builder等。它们通常提供从零构建和基于模板快速创建两种模式。

路径三：开源框架与工具链

为开发者提供高度灵活、可完全掌控的底层框架，是技术团队进行深度研究和定制化开发的利器。

* 核心特征：代码级控制、高度可扩展、社区驱动、需要较强的研发和工程化能力。

* 典型适用场景：前沿技术验证、高度定制化的智能体架构研究、或需要与现有技术栈深度整合的复杂场景。

* 业界示例：LangChain、LlamaIndex、AutoGen等。这类框架如同“智能体的乐高积木”，强大但需要使用者自己设计和搭建整体结构。

路径四：一体化企业级智能体平台

这类平台更侧重于为企业提供开箱即用、安全合规、且能直接产生业务价值的智能体解决方案。

* 核心特征：强调企业级安全与数据隐私、提供行业化解决方案、注重与现有企业IT治理体系的融合。

* 典型适用场景：金融风控审核、法律文档智能审阅、人力资源智能面试、供应链智能决策等对准确性、安全性和合规性要求极高的领域。

* 业界示例与定位：

* 部分厂商提供垂直领域的专业智能体。

* 实在智能的一体化产品矩阵也体现了这一思路。例如，其取数宝产品可被视为一个“数据查询与分析智能体”，让业务人员用自然语言直接获取数据洞察;IDP文档审阅则是一个“文档处理智能体”，能自动识别、提取和核对各类票据、合同中的关键信息。这些产品共同构成了服务于企业关键业务流程的智能体矩阵，展示了从单一任务自动化到认知决策智能的演进。

🛠️ 第三章：关键维度对比与选型决策指南

面对多样化的选择，企业应基于以下四个核心维度进行决策：

团队能力评估

* 业务专家主导型：团队拥有深厚的业务知识但技术资源有限，应首选低代码/无代码平台，以便快速将业务逻辑转化为智能体应用。

* 技术研发驱动型：拥有强大的AI算法和工程团队，追求极致定制与控制，可优先考虑开源框架或云AI平台的深度功能。

任务复杂度分析

* 简单任务与流程自动化：如FAQ回答、信息提取。低代码平台和一体化解决方案效率最高。

* 复杂任务与决策推理：如多步骤规划、动态决策。需要平台具备强大的工作流编排和工具调用能力，实在Agent等融合了RPA执行力的平台优势明显。

* 创新研究与原型验证：开源框架提供了最大的灵活性和创新空间。

集成与合规需求审视

* 系统集成深度：评估智能体是否需要与核心业务系统(如SAP、用友、金蝶)交互。实在RPA的广泛连接器在此处成为关键优势。

* 数据安全与合规：金融、政务等行业需确保数据不出域、流程可审计。私有化部署能力、完备的权限管理和操作日志成为平台选择的硬性指标。

总体拥有成本(TCO)测算

* 不仅要计算平台的直接订阅或开发成本，更要估算隐性成本：团队学习成本、集成开发成本、长期运维与迭代成本。一个能快速上线、稳定运行、易于业务人员维护的平台，其长期TCO可能更低。

🚀 第四章：未来趋势与实在智能的视角

智能体平台的发展正呈现两大清晰趋势：“低门槛化” 与 “实干化”。前者让更多非技术人员能参与创造;后者则强调智能体不能仅停留在对话层面，必须能“脚踏实地”地完成真实业务操作。

在这一趋势下，实在智能凭借其“RPA+AI”的独特定位，为市场提供了一个务实的选择。其实在Agent平台的核心思想是：智能体的价值终点不是生成一段文本，而是驱动一个业务流程的自动完成。通过将大语言模型的认知决策能力与RPA的跨系统执行能力无缝结合，它正在帮助众多企业构建的不是“纸上谈兵”的聊天机器，而是能够真正融入业务流、替代重复性脑力劳动的“数字员工”。

结论

选择智能体搭建平台，本质上是在选择企业通往“智能化”的路径与伙伴。不存在“最好”的平台，只有“最合适”的组合。

* 对于追求效率与业务融合的中大型企业，应重点考察那些能将AI认知与业务流程执行力深度结合的平台。一个能直接操作业务系统、完成闭环任务的智能体，其投资回报率更为直接可见。

* 技术决策者需要超越对单一模型的关注，转而评估平台的整体工程化能力、生态集成度和长期演进路线。智能体是系统，而非仅仅是一个模型。

* 未来赢家将是那些既能降低创造门槛，又能确保智能体“实干”成效的平台。以实在智能为代表的厂商，通过“RPA执行躯体”+“大模型决策大脑”的融合，正率先将智能体从“演示场景”推向“生产场景”，这或许代表了当前阶段企业应用AI最具实用价值的方向之一。

常见问题解答(FAQ)

🤔 Q1: 我们公司没有专业的AI算法团队，也能搭建和用好智能体吗?

A: 完全可以。这正是低代码/无代码智能体平台(如实在Agent)的核心价值所在。它将复杂的技术封装，允许业务专家通过配置和可视化编排，将自身的业务知识转化为智能体的行为逻辑。您需要的是对业务的深刻理解，而非深度学习算法。

🧩 Q2: 智能体平台与传统的RPA平台是什么关系?是替代还是互补?

A: 是深度融合与进化的关系，而非简单替代。传统RPA擅长基于固定规则的“手”上操作，但无法处理复杂理解和决策。智能体平台则提供了“大脑”。两者结合后，智能体可以理解任务、做出判断，并指挥RPA去执行具体操作。例如，实在智能的实践就是将两者优势合一，让自动化从“执行固定脚本”升级为“处理可变流程”。

🛠️ Q3: 在选型时，如何验证一个平台是否真的能解决我们的具体业务问题?

A: 坚持“场景为王，试点先行”。不要泛泛而谈，而是准备1-2个最具体、最痛点的业务场景(例如，“自动从100份不同格式的采购合同中提取供应商、金额、日期信息并填入表格”)，要求供应商进行概念验证(POC)。在POC中重点考察：场景实现的配置速度、处理准确率、与现有系统的连接难度，以及业务人员参与调整的难易程度。

🚀 Q4: 担心大语言模型的“幻觉”问题会影响智能体在企业中的可靠度，平台如何应对?

A: 成熟的平台会通过多重机制“锁住”幻觉，确保可靠性：

知识库 grounding：强制智能体优先从企业内部的权威知识库、文档(可利用IDP文档审阅能力先进行结构化)中检索答案，而非纯粹依赖模型生成。

工具调用约束：将关键操作(如数据查询、系统写入)设计为由可信的工具API或RPA机器人执行，智能体只负责触发正确的工具，不“捏造”工具执行结果。

人工审核环路：为关键流程设置人工确认或复核节点，实现“人机协同”。一个好的平台会为企业管理者提供完善的控制阀。