2025年绝对是“AI Agent元年”。各种平台如雨后春笋般涌现，但“好用”的标准因人而异。为了帮大家快速建立认知，我将从应用视角出发，把市面上的AI Agent平台分为四大流派，并盘点其中的代表性选手，文末还会送上超实用的选型指南。
💡 流派一：低代码/无代码派（适合快速上手和业务专家）
如果你追求的是“快”，希望像搭积木一样快速构建AI应用，甚至不需要编写代码，那么这个流派的平台是你的首选。
- 扣子（Coze）（字节跳动）
- 一句话点评：可能是目前对个人和小团队最友好的平台之一，插件生态极其丰富。
- 核心优势：字节跳动出品，内置超万种插件，通过拖拽即可配置工作流。最大亮点是能一键部署到抖音、微信、飞书等主流平台，生态打通做得非常好。
- 适合场景：快速搭建智能客服、营销助手、个人娱乐聊天机器人等轻度到中度复杂度的应用。
- 官网链接：https://www.coze.cn
- Dify
- 一句话点评：在开源低代码平台中人气极高，平衡了易用性和灵活性。
- 核心优势：它既提供了可视化的工作流编排界面，让非开发者也能上手，又支持通过代码进行深度定制。功能全面，内置了RAG、Agent推理（ReAct）、多模型管理等功能，支持私有化部署。
- 适合场景：企业需要快速构建且考虑数据私密性的应用，如内部知识库问答、数据分析助手等。
- 官网链接：https://dify.ai
- 腾讯元器
- 一句话点评：如果你的业务根植于腾讯生态（微信、企微、QQ），它是不二之选。
- 核心优势：与腾讯系应用深度集成，可以非常方便地调用公众号内容、企微客户等资源。同时也支持低代码开发。
- 需要注意：其知识库对腾讯生态依赖较强，工作流设计的灵活性相对一些专业平台稍弱。
- 官网链接：https://yuanqi.tencent.com
同流派还有：百度文心智能体平台（整合百度搜索生态）、阿里云百炼平台（面向企业级应用）、360智语Agent开发平台（支持模型多，可视化操作）。
🏢 流派二：垂直领域派（专注特定行业，开箱即用）
这类平台不强求“大而全”，而是深耕某个行业，将行业知识预置到平台中，追求“开箱即用”的效果。
- 金智维Ki-Agent
- 一句话点评：在企业级流程自动化（RPA）领域口碑很好，特别适合对流程精度和安全性要求高的场景。
- 核心优势：它将大模型的认知能力与RPA（机器人流程自动化）的执行能力深度结合，让AI不仅能思考，还能精准操作软件界面完成复杂流程。在财务、金融、政务等涉及敏感数据且流程规范的领域表现突出。
- 适合场景：企业级财务对账、金融报表生成、舆情监控等复杂、高精度的自动化任务。
- 蚂蚁数科 Agentar
- 一句话点评：为金融行业量身定制的智能体平台。
- 核心优势：平台内置了亿级的金融知识库和合规检测工具，天生就懂金融行业的术语、规则和风控要求，在信贷评估、智能投研等场景下优势明显。
- 华为云盘古制造Agent
- 一句话点评：深入制造业场景的专家智能体。
- 核心优势：内置了大量半导体产线等制造业的规则和知识，能够帮助工程师进行晶圆缺陷判断等专业任务，是工业领域智能化的利器。
💻 流派三：开源与开发框架派（适合程序员和极客）
如果你是开发者，享受从0到1搭建和深度控制的乐趣，那么这些开源框架将为你提供最大的自由度。
- LangChain / LangGraph
- 一句话点评：AI应用开发领域的“瑞士军刀”，社区生态最活跃，是许多创新项目的起点。
- 核心优势：提供模块化组件，可以灵活地链式调用大模型、工具和数据源。LangGraph特别擅长构建有状态、多步骤的复杂智能体工作流。拥有庞大的开发者社区，遇到问题容易找到解决方案。
- 需要注意：灵活性高也带来一定的复杂性，需要一定的技术背景，且需要注意API调用成本的控制。
- 官网链接：https://www.langchain.com
- AutoGen（微软）
- 一句话点评：研究多智能体协作和复杂工作流的理想选择。
- 核心优势：核心思想是让多个智能体通过“对话”来协同解决问题，就像一个AI团队，各有分工，共同完成一个大型项目。非常适合需要多轮协商和复杂规划的任务。
- 官网链接：https://microsoft.github.io/autogen/
- OpenAI Agents SDK
- 一句话点评：OpenAI官方出品，轻量、现代，支持多模型，调试工具友好。
- 核心优势：虽然来自OpenAI，但它支持接入上百种不同的模型，避免了供应商锁定。提供了优秀的可视化和调试工具，让开发过程更透明。
- 官网链接：https://openai.com/index/introducing-the-openai-assistants-sdk/
同流派还有：CrewAI（专注于多智能体角色协作）、Hugging Face Transformers Agents（适合需要完全控制模型的ML工程师）。
🤵 流派四：企业级解决方案派（为大规模应用而生）
面向大型企业，强调安全、稳定、合规，以及与现有企业系统（如CRM、ERP）的深度集成。
- Salesforce Agentforce
- 一句话点评：Salesforce用户的自然延伸，让CRM数据真正“活”起来。
- 核心优势：深度集成在Salesforce生态内，可以直接读取和操作客户、商机等数据，提供预置的销售、客服、营销智能体模板，极大提升了业务自动化效率。
- 需要注意：与Salesforce平台深度绑定。
- IBM Watsonx Assistant
- 一句话点评：老牌、可靠，尤其适合对数据安全和合规有严苛要求的行业（如金融、医疗）。
- 核心优势：IBM在企业级市场积累的信誉和安全性是其最大优势。提供混合模式的对话管理，结合了规则引擎和生成式AI，确保关键业务流程的稳定可靠。
- BetterYeah AI
- 一句话点评：定位为企业级AI智能体开发平台，提供全链路生命周期管理。
- 核心优势：其独创的NeuroFlow开发框架提供了强大的可视化工作流编排能力，并强调企业级的多环境发布、运维监控和成本管理，适合有专业团队的大型企业进行规模化AI应用开发。
🧭 如何选择？给你一份极简选型指南
看了这么多，到底该怎么选？记住下面这个决策流程，能帮你省下大量纠结时间：
- 先看角色和背景：
- 如果你是业务人员/产品经理，零代码基础：直接从低代码派开始，在扣子(Coze) 或 Dify 上试水一个具体场景，最快半小时就能创建一个聊天机器人。
- 如果你是开发者，喜欢折腾和控制：首选 LangChain 或 OpenAI Agents SDK，它们能提供最大的灵活性和学习空间。
- 如果你身处特定行业（如金融、制造）：优先考察垂直领域派，如金智维Ki-Agent或华为盘古制造Agent，行业Know-how能让你事半功倍。
- 如果你代表企业，需求复杂且重视合规：重点评估企业级解决方案派，如Salesforce Agentforce（如果用Salesforce）或 IBM Watsonx。
- 再问三个关键问题：
- 部署方式：数据敏感吗？是否需要私有化部署？
- 成本模式：是按Token收费，还是订阅制？长期成本能否承受？
- 生态集成：需要和哪些系统（如微信、飞书、内部OA）打通？平台是否支持？
希望这份梳理能帮你拨开迷雾，找到最适合你的那位“数字员工”。AI Agent的世界日新月异，最好的方法就是挑一个平台，马上动手实践！🚀 你对哪类平台最感兴趣？或者在试用过程中遇到了什么问题，欢迎在评论区一起交流！
