企业级AI智能体完整构建方案：从低代码平台选型到部署落地的全流程指南

可以看到，今年有越来越多的企业开始有关于AI智能体的讨论，但是在真正落地方面目前还是相对较少。鉴于IDC《2024下半年中国低代码与零代码软件市场跟踪报告》提供的监测数据，2024下半年中国低代码市场规模已经达到22.9亿元，其中AI智能体开发需求的占比超过35%。传统的AI开发方式往往让很多企业对落地心存顾虑，缘由主要包括技术门槛较高、开发周期较长以及成本投入较大。低代码AI智能体开发平台的出现，正在把这个局面进行改变，让企业可以借助拖拽式的方式来快速开展专业级智能体的构建工作。

一、低代码AI智能体开发的市场机遇与技术趋势

先给出一个结论：2025年会成为企业级AI智能体实现规模化落地的关键节点，低代码这种开发方式很有可能会成为主流的选用方式。

1.1 市场规模与增长驱动力

当前AI智能体市场正处在一个加速增长的阶段。中国信通院《智能体技术和应用研究报告（2025年）》指出，智能体作为人工智能领域当中的一个重要发展方向，有望催生大量AI原生应用，从而更好地去服务复杂的业务场景。

从数据这个方面来看，上述判断具有比较充分的支撑：

• 市场规模呈现快速扩张的态势：2024年中国AI大模型开发平台市场规模为16.9亿元，预计在2025年会达到23.7亿元，到2030年将会突破250亿元
• 企业需求处在激增阶段：超过61%的组织用户认可低代码在“对研发效能进行提高、契合业务敏捷性”这个方面的价值
• 技术成熟度得到进一步的提升：Agentic AI以及低代码平台进行深度融合，使得开发门槛在整体上降低60%以上

图：2024-2030年中国AI智能体开发平台市场规模预测

1.2 技术演进的三个关键节点

第一阶段：传统编程时代（2020-2022） 在这个阶段，开展AI智能体的开发工作需要深度学习、自然语言处理等较为专业的技能支撑，开发周期通常在6-12个月之间，技术门槛处在一个较高的水平。

第二阶段：低代码兴起（2023-2024） 可视化开发工具开始出现，但是功能相对较为简单，主要是在基础对话场景这个方面来进行解决。

第三阶段：智能化低代码（2025至今） Gartner 2025大中华区高管交流大会报告明确指出，生成式AI在推动企业软件从“辅助工具”迈向“智能代理”的道路上发挥了关键作用。这就标志着已经进入AI智能体的一个新的发展阶段。

关键技术突破包括：

• 多模态交互能力：可以对文本、语音、图像进行统一处理
• 上下文记忆管理：得以实现长期对话状态的保持
• 企业级安全合规：满足数据隐私以及监管要求这个方面的需要
• 无缝系统集成：与现有企业系统进行深度对接

图：低代码AI智能体开发平台的可视化构建界面

二、企业级AI智能体构建的核心技术架构

在企业级场景当中，核心在于对分层架构设计进行充分理解。与C端产品当中的简单交互不同，企业级应用需要同时考虑安全性、稳定性以及可扩展性等多个方面的因素。

2.1 四层技术架构模型

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图：企业级AI智能体四层架构模型

用户交互层负责多渠道接入，会支持Web、移动端以及API等方式。业务逻辑层是核心，包含智能体的编排引擎以及决策机制。AI能力层提供模型推理以及知识处理能力。基础设施层为系统的稳定性以及安全性提供保证。

2.2 关键技术组件深度解析

智能体编排引擎是整个架构的大脑，它需要具备以下核心能力：

1. 多智能体协同：可以支持多个专业智能体并行工作，并且通过消息传递机制来实现协作
2. 动态工作流：会根据业务场景自动去调整执行路径，而不是采用固定的if-else逻辑
3. 状态管理：对对话历史、用户偏好、业务上下文等复杂状态信息进行维护
4. 异常处理：当某个环节出现问题时，能够进行优雅降级或者去寻找替代方案

知识管理系统也同样关键。企业级应用通常会涉及大量专业知识，智能体如何准确理解以及运用这些知识，直接会影响最终效果。主流的做法包括：

• 向量化检索：把企业文档转换为向量，从而在语义层面进行精准匹配
• 知识图谱构建：建立实体关系网络，以支持更加复杂的推理查询
• 实时更新机制：当业务规则发生变化时，智能体可以进行快速适应

三、主流低代码AI智能体开发平台适配场景

大型企业（1000人以上）

这类企业通常在安全合规方面有着较高的要求，建议选用微软或者阿里云等较为成熟的平台。虽然成本会相对较高，但是在数据治理、权限管控以及审计追踪等方面拥有比较完整的解决方案。

微软Copilot Studio的优势在于与Office 365生态进行深度集成。如果企业已经在使用Microsoft 365，那么智能体可以直接调用邮件、日历、文档等数据，来实现更加原生的集成。

中型企业（100-1000人）

这个规模的企业需要在成本控制与定制化能力之间进行平衡。BetterYeah AI或者腾讯云TI是一个不错的选项。它们会提供丰富的预训练模型以及行业模板，从而支持项目进行快速启动。

如果企业的核心业务系统已经部署在阿里云或者腾讯云上，选用对应的AI平台通常可以获得更好的网络性能以及数据互通体验。

小型企业或创业公司（100人以下）

对于这种类型的企业，字节扣子平台或者开源方案相对更具吸引力。扣子平台拥有万级插件生态，通过拖拽进行配置就能把复杂功能进行实现。虽然企业级功能相对简单，但是对于多数业务场景已经可以满足。

如果技术团队在能力方面比较强，Langflow这类开源平台会提供更大的灵活性。前期投入可能较大，但是从长期来看成本相对可控，并且不会被厂商进行绑定。

四、企业级部署的安全合规与集成策略

在AI智能体项目推进过程中，很多企业出现问题的环节往往不是技术本身，而是出现在安全合规以及系统集成这个方面。

4.1 数据安全与隐私保护框架

数据分类分级管理

企业数据不是完全一致的，需要按照敏感程度进行分类以及分级的管理工作：

• 公开数据：可以直接用于模型训练，比如公司介绍以及产品手册
• 内部数据：需要进行脱敏处理，比如员工通讯录以及部门架构
• 机密数据：严格禁止外传，比如财务报表以及客户清单
• 绝密数据：核心商业机密，比如研发计划以及战略规划

不同级别的数据会需要采用不同的处理策略。公开数据可以在云端进行训练，而机密数据则必须在本地或者私有云环境当中进行处理。

模型部署安全策略

部署方式	安全等级	适用场景	成本投入	维护复杂度
公有云SaaS	★★	初期试点	低	低
私有云部署	★★★★	正式生产	中	中
本地化部署	★★★★★	高敏感业务	高	高
混合云架构	★★★★	大型企业	中高	高

对于金融、医疗等处在强监管当中的行业，鉴于合规要求，本地化部署几乎会成为唯一选择。虽然初期投入较大，但是可以确保数据不会离开企业边界。

4.2 系统集成的技术挑战与解决方案

API标准化与协议兼容

企业内部系统往往历史较为悠久，使用的技术栈以及接口标准存在差异。智能体需要与ERP、CRM、OA等多个系统进行对接，这就要求平台在集成能力这个方面要比较强。

主流的集成方式包括：

• RESTful API：最通用的接口标准，适用于多数现代系统
• GraphQL：支持更为灵活的数据查询，适宜复杂业务场景
• 消息队列：采用异步处理机制，适用于高并发场景
• 数据库直连：对于遗留系统，有时需要直接对数据库进行访问

身份认证与权限管控

企业级应用的权限体系通常较为复杂。不同部门以及不同岗位的员工在数据访问权限方面存在差异，智能体需要严格去遵循这些访问规则。

以客服智能体为例，普通客服可以查看基础客户信息，而高级客服可以访问交易记录，财务人员则能够查看完整的财务数据。智能体需要根据当前用户身份，来动态调整可访问的数据范围。

如果企业已经部署了统一身份认证系统（如LDAP、AD），智能体平台应该能够进行无缝对接。对于缺乏数字化基础的企业，可能需要先去完善基础设施，再把AI智能体进行部署。

五、行业应用场景与最佳实践案例

从实际落地效果来看，AI智能体在不同行业当中的应用深度存在较大差异。有的行业已经在自动化方面进行深入应用，而有的还停留在较为基础的问答阶段。

5.1 金融行业：风险控制与客户服务双轮驱动

智能风控助手

传统的风控系统主要依靠规则引擎，在面对复杂欺诈手段时往往难以完全覆盖。AI智能体借助机器学习算法，可以对更加隐蔽的风险模式进行识别。

某股份制银行部署的信贷审批智能体，把原本需要3-5天的审批流程缩短到2小时以内。通过整合客户征信、交易流水以及第三方数据等多维信息，智能体能够在秒级时间给出风险评估结果。

同时，系统具备自学习能力。当出现新的欺诈模式时，智能体会进行快速策略调整，而传统规则引擎通常需要人工去修改代码。

个性化理财顾问

高净值客户在理财服务这个方面有较强的个性化要求，人工顾问的服务能力存在上限。AI智能体可以提供7×24小时服务，并且会根据市场变化来实时调整投资建议。

5.2 制造业：生产优化与质量管控

生产计划优化智能体

制造业的生产计划需要考虑原材料供应、设备状态以及订单优先级等多个因素。传统的MES系统虽然在功能这个方面比较完善，但是在智能化决策能力方面仍有不足。

某汽车零部件制造商通过部署生产优化智能体，把设备利用率提升到一个更高水平，数值为15%，交货准时率达到98.5%。智能体可以对设备故障进行预测，提前安排维护计划，从而避免突发停机带来的损失。

质量检测自动化

在质量控制这个环节，AI智能体结合机器视觉技术，可以检测出人眼较难发现的细微缺陷。某电子产品制造商的数据显示，AI检测的准确率达到99.2%，相比人工检测提升了3.7个百分点。

5.3 零售行业：全渠道客户体验升级

智能导购助手

线上以及线下融合是零售业的发展趋势，但是如何在不同渠道为客户提供一致的服务体验仍存在挑战。智能导购助手能够记住客户的购买历史以及偏好设置，无论客户通过哪个渠道进行咨询，都可以获得更加个性化的推荐。

某知名服装品牌的智能导购系统，通过对客户的浏览轨迹、购买记录以及评价反馈数据进行分析，实现了更加精准的商品推荐。系统上线后，客户转化率得到进一步的提升，增幅为28%，客单价增长为15%。

图：AI智能体在多行业场景当中的应用实践

当企业在这些场景当中进行技术方案选用时，BetterYeah AI这类专注于企业级低代码开发的平台值得进行关注。对于缺乏深度技术团队但希望快速把AI智能体落地的企业来说，它的可视化工作流编排能力可以在整体上降低开发门槛，同时私有化部署选项也可以满足数据安全方面的严格要求。

实施路径与最佳实践

成功的AI智能体项目通常不会在短期内完成，需要分阶段、有步骤地去推进。

第一阶段：试点验证（1-3个月）

选择1-2个相对较为简单、标准化程度较高的场景进行试点。推荐从以下场景开始：

• 常见问题自动回复
• 简单业务流程自动化
• 基础数据查询以及统计

试点阶段的核心目标是对技术可行性进行验证，积累实施经验，为后续推广奠定基础。

第二阶段：功能扩展（3-6个月）

在试点成功的基础上，逐步对智能体的功能范围进行扩展：

• 增加更多业务场景
• 对智能体的决策能力进行提高
• 完善异常处理机制

这个阶段需要重点关注用户反馈，并且持续对智能体表现进行优化。

第三阶段：规模化部署（6-12个月）

当智能体在核心场景当中表现稳定之后，可以考虑进行规模化部署：

• 覆盖更多部门以及业务线
• 建立智能体管理平台
• 制定标准化的开发流程

规模化阶段的关键在于建立可以复制的成功模式，把AI智能体建设为企业的数字化基础设施。