2025年AI智能體平臺大爆發(fā)，哪家最值得選

國內(nèi)AI智能體（Agent）生態(tài)爆發(fā)式增長，從商業(yè)巨頭到開源社區(qū)，各類產(chǎn)品正重塑工作與生活。

一、商業(yè)智能體產(chǎn)品

商業(yè)智能體產(chǎn)品是由企業(yè)開發(fā)并面向特定用戶群體的完整AI解決方案，用戶無需深入了解底層技術即可使用，適合非技術背景的用戶，提供云服務或本地部署選項，方便快速集成到現(xiàn)有系統(tǒng)中。

字節(jié)跳動·扣子（Coze）

Coze是由字節(jié)跳動推出的一款智能體構建平臺，也是目前C端用戶最多的智能體平臺之一。它分為國內(nèi)版和國際版，兩者使用不同的AI模型，其中國際版支持ChatGPT大模型，國內(nèi)版支持豆包、DeepSeek等。

• 定位：全場景低代碼開發(fā)平臺
• 核心能力：拖拽式工作流設計、100+內(nèi)置插件（抖音數(shù)據(jù)抓取、3D數(shù)字人）、一鍵分發(fā)至微信/飛書/抖音生態(tài)
• 試用體驗：搭建“抖音爆款分析機器人”僅需15分鐘，高階功能需購買團隊專業(yè)版，比如跨空間復制，新模型體驗
  
  

騰訊元器智能體平臺

地址：https://yuanqi.tencent.com/

• 社交基因：深度集成微信/QQ/公眾號，支持3D虛擬形象生成，適合教育陪練、游戲客服
• 依托騰訊生態(tài)：可以在QQ、微信、小程序等平臺分發(fā)，覆蓋廣大用戶群體
  
  

騰訊元器，可以基于騰訊的大模型，快速搞出自己的 AI 智能體。功能上，設置智能體信息、一鍵分發(fā)到騰訊系的平臺都挺方便，不過，目前插件生態(tài)也還有待提升。

地址：https://agents.baidu.com/center 

• 企業(yè)服務優(yōu)勢：無縫接入百度搜索、地圖、文庫，適合電商導購、本地生活服務
• 實測局限：復雜語境理解較弱
  
  
  

智譜清言智能體

https:///main/toolsCenter?lang=zh

• 科研利器：基于GLM-4模型，支持32K長文本解析，論文潤色、法律文書生成準確率達92%
• 開發(fā)者生態(tài)：提供Jupyter Notebook示例，開源社區(qū)活躍

Manus 通用AI智能體

地址：https:///

由初創(chuàng)公司Butterfly Effect推出的Manus，被譽為全球首款通用AI智能體。它能夠獨立思考、規(guī)劃并執(zhí)行復雜任務，直接交付完整成果。

在權威的GAIA基準測試中，Manus的性能表現(xiàn)優(yōu)異，遠超OpenAI的同類產(chǎn)品。

目前Manus仍處于內(nèi)測階段，需邀請碼才能體驗，且部分用戶反饋其性能尚不穩(wěn)定。

ModelScope 魔搭社區(qū)

地址：https://www./home

魔搭（ModelScope）是一個由阿里達摩院推出的AI模型社區(qū)，它的主要目標是降低AI應用的開發(fā)和使用門檻。

魔搭社區(qū)匯聚了各領域最先進的機器學習模型，并提供一站式服務，包括模型的探索體驗、推理、訓練、部署和應用。這個平臺支持多種模型及訓練方式，如LLaMA、千問、ChatGLM、BaiChuan等，以及LoRA、ResTuning、NEFTune等訓練方法。

訊飛星火智能體創(chuàng)作中心

https://xinghuo./botcenter/createbot

訊飛星火認知大模型是由科大訊飛推出的一種新一代認知智能大模型。它以中文為核心，具備跨領域的知識和語言理解能力，能夠基于自然對話方式理解與執(zhí)行任務。訊飛星火認知大模型的主要功能包括文本生成、語言理解、知識問答、邏輯推理、數(shù)學能力、代碼能力以及多模交互。

二、智能體開發(fā)框架

AI 智能體框架通過提供預構建的組件、標準化的架構和易用的工具，簡化了自主系統(tǒng)的開發(fā)。解決了諸如任務編排、多模態(tài)集成和可擴展性等關鍵問題，使開發(fā)者和研究人員能夠?qū)Ｗ⒂趧?chuàng)新，而不是重新構建基礎模塊。

LangGraph

LangGraph 是 LangChain 團隊開發(fā)的一個子項目或配套庫，它專門用于構建帶有“狀態(tài)”和“分支邏輯”的多步驟智能體工作流。

核心定位：有狀態(tài)多智能體系統(tǒng)。
特點：

• 基于圖的工作流，用于復雜操作。
• 支持具有循環(huán)和非循環(huán)流程的多智能體協(xié)作。
• 提供任務與智能體交互的可視化表示。

CrewAI

項目地址：https://www./

核心定位：基于角色的智能體協(xié)作編排。
主要特點：

• 動態(tài)任務分配，支持智能體之間的高效通信。
• 模擬人類團隊協(xié)作，通過角色分工實現(xiàn)專業(yè)化（通過角色分工模擬人類團隊協(xié)作）。

AutoGen

地址：https://github.com/microsoft/autogen

微軟發(fā)布的AutoGen agent是可定制的、可對話的，并能以各種模式運行，這些模式采用 LLM、人類輸入和工具的組合。

核心定位：高級多智能體對話系統(tǒng)。
主要特點：

• 強大的模塊化設計，支持自定義智能體角色和任務恢復機制。
• 支持多智能體通信及外部工具集成。

適用場景：對話式 AI、協(xié)作式?jīng)Q策系統(tǒng)。
局限性：對多模態(tài)任務和硬件集成的原生支持有限。

Dify

地址：https://github.com/langgenius/dify

核心定位：專注于基于大語言模型（LLM）的應用開發(fā)與智能體構建。
主要特點：

• 直觀的界面，支持快速原型設計和生產(chǎn)級部署。
• 內(nèi)置超過 50 種工具（如 Google Search、DALL·E、Stable Diffusion）。
• 支持 RAG（檢索增強生成）管道和
  ReAct框架。

適用場景：跨行業(yè)構建基于 LLM 的應用程序。
局限性：對硬件或設備為中心的使用場景關注較少

MetaGPT

來自DeepWisdom等研究機構的開發(fā)者，開源了一種創(chuàng)新的多智能體協(xié)作框架——MetaGPT。MetaGPT利用標準操作程序（SOP）對多智能體協(xié)作進行規(guī)范，從而顯著提高了問題解決能力。

核心定位：多智能體協(xié)作。

• 適用場景：復雜任務分解、多智能體系統(tǒng)的現(xiàn)實場景應用
• 局限性：專注于程序化知識編碼，對多模態(tài)或設備特定任務的支持較少

主要特點：

• 將標準操作流程（SOP）編碼為協(xié)作提示
• 為智能體分配專業(yè)化角色，優(yōu)化任務分解效率