智能体设计指南：主流AI设计平台全解析（五）

智能体设计指南：主流AI设计平台全解析（五）

在人工智能技术飞速发展的当下，智能体设计成为了备受瞩目的领域。无论是企业还是个人开发者，都在积极探索如何利用各种AI设计平台，打造满足特定需求的智能体。本文将基于《智能体设计指南》一书中的相关内容，为大家详细介绍当前主流的AI智能体设计平台，包括它们的功能、优势、应用场景以及选型要点等，帮助大家更好地了解和选择适合自己的开发平台。

一、国内主流AI智能体设计平台

（一）百度文心智能体平台

• 简介 ：百度文心智能体平台是基于文心大模型的智能体构建平台，提供了自然语言创建智能体的新开发范式，致力于解决行业关心的零成本智能体开发、分发和商业变现等核心问题。

• 主要功能 ：

  • 零门槛智能体开发工具，提供零代码、低代码等多种模式，让不懂代码的小白也能通过几句话开发出一个智能体。
  • 支持广大开发者根据自身行业和应用场景，采用多样化的能力和工具，打造大模型时代的智能体。
  • 为开发者提供了百度生态中的巨大流量池和多样的商业机会，是一个集 “开发+分发+运营+变现” 于一体的一站式智能体赋能平台。

• 核心优势 ：

  • 开发难度低，支持一句话创建智能体，同时可自定义知识库扩展、调用多种工具、配置数字形象等。
  • 迭代调优工具完善、便捷。
  • 分发渠道广泛，商业闭环链完整。依托百度自身生态，目前已接入百度 App、文心一言 App、百度地图、百度贴吧、小度、车机等百度自有全矩阵服务和设备，后续可通过多种方式助力开发者完成 AI 智能体的商业闭环。
  • 强大的大模型能力。依托文心一言大模型，在内容创作、数理逻辑推算、中文理解和多模态生成等多方面均有良好表现。
  • 社区生态活跃，开发者可以在这里分享经验、交流想法，甚至找到合作伙伴。

（二）智谱清言

• 简介 ：智谱清言是由北京智谱华章科技有限公司开发的生成式 AI 助手，其核心基于中英双语对话模型 ChatGLM4。该模型不仅为平台提供了强大的语言处理能力，还使智能体能够跨越语言障碍，服务更广泛的用户群体。
• 特色 ：
  • 用户交互体验优秀。简化了用户操作流程，降低了使用门槛，使得即使是非技术用户也能轻松上手。平台提供的调试功能可方便用户自定义智能体，以满足特定需求。而 GLM 个性化智能体定制功能的上线，更是将用户体验提升到了新的高度。
  • 开源与合作。通过发布 GLM-4 开源模型，智谱清言不仅支持多语言处理，还实现了多智能体协作，这一举措推动了 AI 技术的共享与创新。
  • 基础模型功能强大。GLM-4 是智谱 AI 推出的最新一代预训练模型系列，在语义、数学、推理、代码和知识等多方面的数据集测评中，GLM-4 均表现出超越 Llama-3-8B 的卓越性能。除了能进行多轮对话，GLM-4 还具备网页浏览、代码执行、自定义工具调用和长文本推理（支持最大 128K 上下文）等高级功能。

（三）Kimi+ 智能体平台

• 简介 ：Kimi 是月之暗面科技有限公司推出的智能助手产品，而 Kimi+ 则是其官方的智能体中心，官网介绍它们是更专业的小助手，是拥有独特技能的 Kimi 分身，可以解决特定问题，也可以组成 AI 生成线。
• 功能亮点 ：
  • 官方推荐了多个特色智能体，如 Kimi001 号小客服、长文生成器、LooooooongKimi、提示词专家、什么值得买、学术搜索等，涵盖办公提效、辅助写作、社交娱乐、生活实用等多个方面。
  • 在技术方面，Kimi+ 的无损长文本处理能力令人印象深刻，支持高达 200 万字的文本处理，可以为用户提供个性化且深入的服务。

（四）通义千问

• 简介 ：通义千问是阿里巴巴推出的一个大型预训练模型，是阿里云自主研发的超大规模语言模型，具备跨领域的知识和语言理解能力。
• 特点 ：
  • 知识覆盖面广，拥有庞大的知识库，覆盖广泛的领域，能够提供准确、全面的信息和答案。
  • 理解能力强，利用深度学习技术，掌握复杂语境及隐含意义，能够准确把握用户意图。
  • 逻辑性强，擅长逻辑推理和因果分析，能够进行有条理的论证。
  • 互动自然，对话流畅自然，能够进行多轮对话，模拟真实的人际交流。
  • 多领域适应性强，不仅适用于单一领域，还能在跨领域的综合应用中满足不同场景的需求。
  • 持续学习与更新，模型具有自我学习和优化机制，能够适应新的信息和变化。

二、国内进阶级智能体平台

（一）扣子

• 简介 ：扣子是字节跳动推出的 AI 智能体平台，用户可以在该平台上创建、配置、管理聊天机器人和智能体。扣子支持 “单智能体模式” 和 “多智能体模式”，以适应不同复杂度的逻辑处理需求。
• 功能 ：
  • 插件丰富，集成近百款各种类型的插件，包括资讯阅读、旅游出行、效率办公、图片理解等 API 及多模态模型，还支持创建自定义插件。
  • 知识库功能强大，支持添加文本、表格、图片格式的数据，可将本地文件或网站的实时信息上传到知识库中，方便 Bot 与数据进行交互。
  • 长期记忆能力，通过数据库和变量，让 Bot 能够持久地记住用户对话的重要参数或内容。
  • 定时任务便捷，无需编写代码，直接输入任务描述，Bot 就会按时执行任务，如推荐个性化新闻、天气预报和日程安排等。
  • 工作流设计灵活，提供大量灵活可组合的节点，包括自定义代码、判断逻辑等，无论是有编程基础还是没有，都可以通过拖曳的方式快速搭建工作流。
  • 多 Agent 模式，可添加多个 Agent 节点，灵活配置各个节点之间的连接关系，通过多节点之间的分工协作来处理复杂的用户任务。

（二）腾讯元器

• 简介 ：腾讯元器是腾讯混元大模型团队推出的智能体开放平台，主要面向企业和开发者，基于腾讯混元大模型，提供 hunyuan-pro（万亿参数）、hunyuan-standard（千亿参数）和 hunyuan-lite（百亿参数）三个版本。
• 优势 ：
  • 支持通过提示词直接创建智能体，同时兼容腾讯官方的插件和知识库。
  • 智能体创建完成后，可一键分发到 QQ、微信客服、腾讯云等腾讯生态体系内的多个渠道，获得丰富的应用场景和流量支持。
  • 提供流程图式的低代码编辑工具 —— 工作流，可任意编排插件、知识库、大模型节点的工作顺序和参数调用，精确控制智能体特定任务的运行逻辑。

（三）Dify

• 简介 ：Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台，在国内企业 B 端应用场景中得到了广泛应用，遵循 Apache License2.0 协议，为企业提供了从智能体构建到 AI 工作流编排、RAG 检索、模型管理等一系列功能。
• 核心功能 ：
  • 可视化提示词编排，让用户能快速创建和调试提示词，简化 AI 应用开发过程，尤其适合非编程背景的用户。
  • 支持多种专有和开源的大语言模型，如 GPT 系列、Mistral、Llama 3 等，还兼容 OpenAI API 的模型，满足不同规模和类型企业的需求。
  • 知识库集成便捷，支持导入自有数据作为上下文，并自动完成文本预处理，可处理 PDF、Word、CSV 等多种格式文档。
  • API 驱动开发，提供后端即服务功能，方便用户通过 API 将 Dify 集成到自己的应用中，简化后端架构和部署流程。
  • 数据标注与改进功能，提供可视化工具用于审查 AI 日志，观察推理过程，并持续改进模型性能，确保 AI 应用随时间不断进化，适应业务需求变化。

（四）FastGPT

• 简介 ：FastGPT 是一个基于 LLM 的知识库问答系统，提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力，可通过 Flow 可视化进行工作流编排，实现复杂问答场景。
• 核心能力 ：
  • 专属 AI 客服功能，通过训练导入的文档或问答对，使 AI 模型能以对话形式准确回答基于文档内容的问题，提升客户服务效率和质量。
  • 可视化界面设计直观友好，简化操作步骤，降低技术门槛，便于用户快速上手完成 AI 客服的创建与训练。
  • 自动数据预处理功能，支持多种数据导入方式，包括手动输入、直接分段、LLM 自动处理和 CSV 等，能自动对文本数据进行预处理、向量化和 QA 分割，节省手动训练时间。
  • 工作流编排灵活，基于 Flow 模块，用户可设计复杂问答流程，如数据库查询、库存检查和实验室预约等，满足企业级复杂应用需求。
  • 强大的 API 集成，其 API 与 OpenAI 官方接口保持一致，便于开发者将 FastGPT 集成到现有 GPT 应用或企业微信、公众号、飞书等平台，实现无缝对接。

三、国外主要智能体平台

（一）Coze

• 简介 ：Coze 是字节跳动推出的 AI 智能体平台的海外版，功能与国内的扣子平台相似，用户可以在该平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，从解决简单问答到处理复杂逻辑对话，并可将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通信软件，与这些平台或软件的用户互动。
• 特点 ：
  • 相较于国内版，国际版插件更齐全，增加了 GPT4V、DALL·E、剪映、DocMaker 等免费插件功能，能更好地支持具备绘图、视频生成和文档生成相关能力的机器人。
  • 在 Bot 创建时，国际版的 Coze 支持国外的知名模型，可直接使用 GPT-4 和 Google 的 Gemini 模型。
  • Bot 功能更多样，其商店中的 Bot 覆盖众多领域，包括工具、生活方式、学习、娱乐等。

（二）GPT Store

• 简介 ：GPTStore 是由 OpenAI 推出的平台，允许用户创建、发现和使用针对各种目的定制的 GPT 模型，这些 GPT 模型是 ChatGPT 的自定义版本，用户可通过自然语言对话制作具有特定技能的 ChatGPT，专业的媒体主编或更专业的玩家还可以上传文件或调用第三方 API 来增强 GPT 的功能。
• 功能与优势 ：
  • 多样化的 GPT 类别，涵盖写作、编程、教育、生活方式等多个领域，用户可根据需求找到适合自己的 GPT。
  • 用户无需编程技能就能创建自己的 GPT，并可将其发布到 GPTStore 中供其他用户使用，实现 AI 模型的共享与交流。
  • 具备强大的 AI 互动能力，定制的 GPT 能处理复杂的人类任务，如文本解读、反馈生成和对话问答等，可适应特定业务需求。

四、AI Agent 平台选型要点

（一）明确需求

• 全面理解项目目标以及 AI Agent 在项目中的角色定位，例如是侧重实时数据处理和高性能计算，还是注重用户交互和自然语言处理。
• 评估项目具体技术需求，如是否需要强大的数据流处理能力、复杂机器学习模型训练、多种编程语言和框架支持等。
• 考虑团队的技术能力及背景，若团队成员对某个平台或技术栈熟悉，选择该平台可提高开发效率并减少学习成本。
• 结合项目时间周期和进度安排，若项目时间紧迫，选择提供大量预构建模块和模板的平台可缩短开发时间；若时间宽裕，则可考虑提供更多自定义选项和灵活性的解决方案以满足个性化需求。
• 考虑项目的长期发展规划，包括未来可能的扩展性、平台的可扩展性和技术支持情况，以避免因平台限制导致的迁移成本和开发瓶颈。
• 确定是否追求本地化部署，对于有数据保密性安全需求的企业，可选择支持本地化部署的开源项目。

（二）评估平台能力

• 核心功能 ：不同平台在功能上各有侧重，如有的擅长自然语言处理，有的在计算机视觉或语音识别方面表现出色，需根据项目需求筛选出技术上满足要求的平台。
• 技术先进性 ：选择技术先进的平台可确保项目使用前沿算法和工具，保持性能和功能领先，关注平台使用的 AI 算法和技术是否为最新，以及是否支持前沿 AI 应用。
• 性能表现 ：平台的计算能力、处理速度以及在大规模数据处理中的表现直接影响项目效率和效果，可通过查看性能测试结果和用户反馈了解实际使用情况。
• 可用性 ：直观的用户界面、简便的操作以及详尽的文档可降低开发学习曲线，提高开发效率。查看平台是否提供详细开发文档、教程和示例代码等资源。
• 安全性 ：在处理敏感数据和重要应用时，平台的安全措施至关重要，考察平台是否具备完善的数据保护机制、是否符合相关安全标准和法规、是否提供安全审计和监控功能等。
• 兼容性和集成能力 ：评估平台是否支持现有技术栈和工具，能否方便地与现有系统集成，以减少集成复杂度和成本。

（三）成本因素

• 定价模式 ：不同平台收费方式多样，如按使用量收费、按订阅收费或一次性购买等，需对比了解其费用结构，选择适合项目预算和需求的模式。
• 预期使用成本 ：根据项目实际情况，评估 API 调用频率、数据存储需求、计算资源使用等，确保总成本在预算范围内，可通过平台费用计算工具或向客服咨询获取准确预估。
• 隐性成本 ：包括学习成本、迁移成本和维护成本等，需综合考虑团队熟悉新平台所需时间和精力、迁移系统和数据的费用和人力以及平台日常维护、更新和技术支持费用等。
• 性价比 ：不仅要关注平台价格，更要综合考虑其提供的功能和服务，判断是否物有所值，如价格较高但能显著提高开发效率、降低开发风险的平台，可能总体性价比更高。
• 收费弹性 ：一个好的平台应能随项目增长和需求变化灵活调整费用，如初期选择较低费用套餐，随着项目扩展逐步升级，以控制成本并支持长期发展。

（四）用户支持与社区活跃度

• 官方技术支持 ：了解平台是否提供跟进服务，以及服务方式（如电子邮件、电话、在线聊天）、响应时间和服务质量等。
• 培训资源和文档 ：平台提供的详细开发文档、教程和示例代码等培训资源，能够降低学习曲线，帮助开发者快速上手，提升开发效率。
• 社区活跃度 ：活跃的用户社区意味着可获得更多帮助和经验交流，可通过论坛、社交媒体群组、开发者大会等渠道评估社区活跃度。
• 社区规模和多样性 ：大型且多样化的社区能提供更广泛的支持和不同视角的建议，有利于创新和合作。
• 平台更新频率和开发者参与度 ：持续更新和积极改进的平台通常有活跃的开发团队和用户社区支撑，平台是否鼓励开发者参与（如开源项目、插件开发、用户反馈等）也是重要评估指标。

（五）可扩展性与灵活性

• 可扩展性 ：平台应能在不改变架构的情况下，通过添加额外资源或模块处理更大规模任务和数据，支持项目从小规模到大规模的顺利过渡，可通过查看支持的最大数据量、计算能力和扩展方式来评估。
• 灵活性 ：平台需适应不同开发环境、技术栈和应用需求，支持多种编程语言和框架，方便与现有系统集成，适应不同部署需求。在 AI Agent 时代，平台支持的插件数量和工作流模板丰富度体现了其灵活性，可不断拔高 Agent 应用能力的上限。

综上所述，当前国内外的 AI 智能体设计平台各具特色，开发者在选择时需综合考虑项目需求、平台功能、成本、用户支持以及可扩展性等多方面因素，以挑选出最适合自己的智能体设计平台，从而高效地开发出满足特定需求的智能体应用，在 AI 时代实现创新与突破。