本文將介紹一系列市面上可用的Agent開發(fā)平臺，這些平臺覆蓋了從大模型交互到知識庫管理等多種功能，旨在簡化智能體的研發(fā)和運(yùn)維過程。我們將探討它們的特點(diǎn)、優(yōu)勢以及適用場景，幫助讀者更好地理解如何選擇適合自己需求的平臺。

一、什么是Agent開發(fā)平臺

面向智能體生產(chǎn)場景的一站式開發(fā)平臺，能力覆蓋但不限于智能體編排、知識庫管理、大小模型交互、計(jì)量、開放、私有化部署等功能。有效提供智能體研發(fā)效率，降低智能體研發(fā)耗費(fèi)的人力和時間成本。

二、解決場景

知識庫問答 產(chǎn)品運(yùn)營快速搭建智能體 業(yè)務(wù)研發(fā)便捷調(diào)試等

三、市面上的開發(fā)平臺產(chǎn)品、平臺

1. 字節(jié)coze

• 工具：插件覆蓋比較豐富，且支持自定義
• 大模型：使用主流大模型，豆包、moonshot、minmax、通義前問等
• 發(fā)布渠道：支持api調(diào)用、飛書、抖音、掘金、微信
• 產(chǎn)品形態(tài)：C、B端

2. 騰訊元器

• 工具：插件較少，支持自定義
• 大模型：僅支持混元
• 發(fā)布渠道：支持api調(diào)用、QQ智能體、微信客服
• 產(chǎn)品形態(tài)：C、B端

3. 百度文心

• 工具：插件較少，支持自定義
• 大模型：文心一言、文心大模型4.0等
• 發(fā)布渠道：支持api調(diào)用、微信、公眾號、企業(yè)微信、百度系產(chǎn)品
• 產(chǎn)品形態(tài)：C、B端

4. Dify

• 工具：插件覆蓋比較豐富，且支持自定義
• 大模型：使用主流商業(yè)和開源模型（本地部署或基于Maas）
• 發(fā)布渠道：支持私有化部署（docker、k8s）
• 產(chǎn)品形態(tài)：開源
• 編程方法：api+應(yīng)用程序?qū)?/li>
• LLMs：普遍支持，且可以在頁面配置
• 智能體：支持
• 知識庫：支持
• 工具：支持，較為豐富且有agent案例
• 工作流：支持
• 本地部署：支持

5. FastGPI

• 編程方法：api+應(yīng)用程序?qū)?/li>
• LLMs：主要支持openAI，更改較復(fù)雜
• 智能體：支持
• 知識庫：支持，本地知識庫配置較難
• 工具：較少
• 工作流：支持
• 本地部署：支持

6. LangChain

• 編程方法：python
• LLMs：普遍支持
• 智能體：支持
• 知識庫：支持
• 工具：支持
• 工作流：不支持
• 本地部署：支持

7. Flowise

• 編程方法：應(yīng)用程序?qū)?/li>
• LLMs：普遍支持
• 智能體：不支持
• 知識庫：支持
• 工具：支持
• 工作流：支持
• 本地部署：支持

8. OpenAI Assistant API

• 編程方法：api導(dǎo)向
• LLMs：僅支持openAI
• 智能體：支持
• 知識庫：支持
• 工具：支持
• 工作流：不支持
• 本地部署：不支持

集中解決通用的、復(fù)雜問題，抽象成標(biāo)準(zhǔn)的智能體構(gòu)建模型，且能夠適配業(yè)務(wù)的平臺，還有一定的市場，可以考慮基于開源產(chǎn)品耦合業(yè)務(wù)需求。

本文由 @wanee 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理

題圖來自Unsplash，基于 CC0 協(xié)議

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