2026年智能体搭建工具全景图：从零代码到企业级的完整选型指南

近几个月可以观察到，围绕AI智能体的讨论声音在不断增多。像客服机器人以及营销助手，像数据分析以及内容创作等这些方面当中，智能体正在以较快的速度去渗透到各类业务场景里。根据腾讯云2025年企业智能体平台报告的相关数据，全球AI智能体市场规模已经达到8.5万亿元，而中国市场的增长率则达到72.7%。

问题在于：面向市场上数量众多并且形态各异的开发工具，应该选用哪一个来承担实际的搭建工作。是把零代码的快速上手当作优先取向，还是选用技术门槛更高但灵活性更强的全代码方案。本篇文章会把技术架构、部署方式以及成本效益这三个核心维度，拿来作为分析的主线，来提供一份更偏向实操的选型决策指南。

一、智能体搭建工具市场现状与趋势

先给出结论：在2025年，智能体开发市场已经把“概念验证”阶段，快速地过渡到了“规模化应用”阶段。这个转变背后的三个关键驱动因素如下。

首先是技术成熟度得到明显提升。OpenAI官方Agent平台的发布标志着，智能体开发从实验性环境转向了生产环境。AgentKit拥有完整的工作流构建、UI部署以及性能优化等方面的工具，会把企业在生产环境中的智能体应用，较为快速地得以实现。

其次是企业需求在这一周期内出现了较快增长。McKinsey关于智能体定义与应用的最新研究指出，有超过60%的企业计划在2025年去部署智能体解决方案，主要聚焦在客户服务、销售支持以及内部协作这三类场景当中。

第三个驱动因素是开发门槛得到显著降低。从早期需要较深机器学习背景的复杂开发，逐步转向零代码平台得到普及的状态。技术的更为大众化让大量业务人员可以直接参与到智能体的构建过程中。

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图：智能体开发市场演进路径

当前的市场格局呈现“三足鼎立”的态势：国际巨头像OpenAI以及Anthropic去主导技术标准，国内头部云厂商像阿里云、腾讯云以及百度云来提供平台化解决方案，专业智能体公司像BetterYeah AI、Dify以及FastGPT把重点放在垂直场景来进行深耕。

图：2025年全球AI智能体市场规模以及中国增长趋势

同时还可以看到一个比较值得注意的情况：尽管工具选择的数量在不断增多，但真正能够契合企业级部署要求的平台却并不多。主要缘由在于，大量工具仍然停留在“demo级别”，在生产环境所需要的稳定性、安全性以及可扩展性这几个方面的能力不足。

二、五大主流技术架构深度解析

在开展具体工具的对比之前，应该先对智能体开发的底层技术架构有所理解。凭借对主流平台进行分析来开展归纳，可以把当前的技术架构划分为五种主要模式。

2.1 基于大模型API的轻量级架构

这是较为简单并且常见的架构模式。开发者会直接把OpenAI、Claude或者国产大模型的API当作核心接口来运用，然后借助prompt engineering来实现智能体的核心逻辑。

典型代表：LangChain、CrewAI 适用场景：快速原型验证、简单对话场景 技术门槛：中等（需要Python编程基础） 部署复杂度：低

这种架构的优势在于灵活性较高，开发者可以对智能体行为逻辑进行完全的控制。但缺点也比较明确：企业级管理能力欠缺，扩展性存在限制，运维成本在实际落地时偏高。

2.2 工作流编排型架构

工作流编排型架构把智能体的能力抽象成可视化的节点以及连接线，借助拖拽式的操作来构建较为复杂的业务逻辑。

典型代表：n8n、Zapier 适用场景：复杂业务流程自动化、多系统集成 技术门槛：低（业务人员可直接操作） 部署复杂度：中等

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图：工作流编排型智能体架构示例

工作流编排的核心价值在于业务逻辑得以可视化呈现。非技术人员可以更直观地去理解以及修改智能体的行为，这样一来维护成本就会得到进一步的降低。

2.3 多模态知识库增强架构

这种架构的核心是去构建较为完善的企业知识库，借助RAG（检索增强生成）技术来对智能体的专业性以及准确性进行提高。

典型代表：Dify、FastGPT、BetterYeah AI 适用场景：专业咨询、技术支持、内容创作 技术门槛：中高（需要理解RAG原理） 部署复杂度：高

多模态知识库不仅会支持文本，还可以把图片、音频以及视频等多种数据格式纳入到处理当中。对需要处理复杂企业文档的场景来说，这一特性非常关键。

2.4 微服务分布式架构

面向大型企业的高可用以及高并发需求，会选用微服务架构来构建智能体系统。每一个功能模块会独立部署，然后借助API网关来进行统一管理。

典型代表：OpenAI AgentKit、企业级定制方案 适用场景：大规模企业应用、高并发场景 技术门槛：高（需要分布式系统经验） 部署复杂度：很高

这种架构的好处在于可扩展性较强以及容错能力较高，但对技术团队提出的要求也最高。通常只有大型企业或者技术实力较强的公司才会去选用这种方案。

2.5 一体化SaaS平台架构

把智能体开发、部署以及运维等完整流程整合到统一的云平台当中，用户只需要关注业务逻辑，平台会把技术细节进行处理。

典型代表：Coze、智谱清言、BetterYeah AI 适用场景：中小企业快速上线、标准化场景 技术门槛：极低（拖拽式操作） 部署复杂度：极低

一体化平台的最大优势是开箱即用，然而灵活性会相对较低，定制化程度有限。

三、零代码vs低代码vs全代码：三种开发路径对比

选择开发路径是构建智能体时面对的一个较大决策。这个选择会直接影响到开发效率、维护成本以及最终的实际效果。

3.1 零代码路径：业务驱动的快速构建

零代码的核心理念是让业务人员直接去构建业务应用。借助可视化界面以及预设模板，用户可以在不编写代码的情况下，让功能较为完整的智能体应用得以实现。

优势	劣势
学习成本较低，1-2天即可上手	功能范围受限，难以处理复杂逻辑
开发速度快，从构思到上线通常数小时	定制化程度较低，较难满足个性化需求
维护较为简单，业务人员可以直接修改	对平台存在依赖，迁移成本较高
试错成本低，可以快速去验证想法	性能优化空间有限

最佳适用场景：

• 标准化客服场景，比如常见FAQ回答以及订单查询
• 简单的营销活动，比如问卷收集以及活动报名
• 内部工具，比如会议安排以及信息查询

以BetterYeah AI为例，它的零代码平台拥有较为丰富的行业模板以及可视化工作流编排工具。用户可以把相应的功能模块进行拖拽，然后在较短时间内构建出契合实际业务需求的智能体应用。

3.2 低代码路径：效率与灵活性的平衡

低代码在可视化界面的基础上，引入少量代码来实现较为复杂的业务逻辑。它在开发效率以及功能灵活性之间，形成了更为平衡的状态。

技术门槛评估：

• 需要对基本的编程概念有所理解
• 掌握简单的脚本语言（比如JavaScript以及Python）
• 了解API调用以及数据处理的基础知识

开发效率对比：相对于全代码开发，低代码方式可以实现60-80%的效率提升，同时保留70-80%的定制化能力。

低代码的核心价值在于降低技术门槛但不完全牺牲灵活性。对具备一定技术基础又不希望深入到底层开发的团队来说，这种模式较为务实。

3.3 全代码路径：极致定制的专业选择

全代码开发会给开发者完全的控制权，可以把任何所需的功能来实现，但它对应的开发成本以及技术门槛也处于较高水平。

何时选用全代码开发：

• 业务逻辑具有较强的独特性，现有平台难以满足
• 对性能提出较高要求（比如毫秒级响应）
• 需要与较为复杂的企业系统开展深度集成
• 技术团队以及开发时间较为充足

根据Anthropic构建有效智能体的研究，在选用全代码开发的企业当中，有超过40%会因为维护成本较高而在后续转向平台化方案。

这里提供一个较为实用的决策法则：如果核心业务逻辑可以用现有平台的80%功能来实现，那就优先选用平台化方案。剩下20%的定制需求，通常可以借助API集成或者插件扩展来进行处理。

四、企业级智能体平台核心功能评估

当选型从技术路径转向具体平台评估时，需要把注意力放在下列六个核心维度上。这些维度会直接决定平台是否能够支撑企业级生产应用。

4.1 多模型集成与管理能力

现代企业级智能体平台需要支持多种大模型的灵活切换以及统一管理。这不仅是为了规避单一模型的局限，也是在成本以及性能之间去寻找相对最优的平衡。

评估标准：

• 支持的模型数量以及类型（GPT系列、Claude以及国产大模型等）
• 模型切换的便利性（是否支持一键切换）
• 成本控制功能（用量监控以及预算设置）
• 模型性能监控（响应时间以及准确率统计）

以主流平台为例：

• OpenAI AgentKit：原生支持GPT系列，第三方模型集成需要额外开发
• BetterYeah AI：支持100+主流大模型，包括通义千问、DeepSeek等国产模型
• Dify：支持主流开源模型，商业模型需要进行API配置

4.2 企业级安全与合规

对企业用户来说，数据安全以及合规性往往比功能的丰富程度更为关键。一个合格的企业级平台需要拥有较为完整的安全保障体系。

核心安全要求：

安全维度	基础要求	企业级要求
数据隔离	多租户隔离	物理隔离+加密传输
访问控制	基础权限管理	细粒度RBAC+SSO集成
审计日志	基础操作记录	完整审计链路+合规报告
备份恢复	定期备份	实时备份+灾难恢复

在私有化部署方面，BetterYeah AI提供了完整的本地化部署方案，会支持企业级数据隔离以及私有云部署，这对金融以及医疗等对数据安全提出较高要求的行业来说较为重要。

4.3 工作流编排与自动化

工作流编排能力会决定智能体在实际中可以处理的业务复杂度。一个较为优秀的工作流引擎应该具备如下特性：

可视化编排：借助拖拽式界面来构建较为复杂的业务流程，降低技术门槛 条件分支：支持复杂的业务逻辑判断以及路径选择 异常处理：具备较为完善的错误处理以及重试机制 性能优化：支持并行处理以及对资源调度进行优化

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图：企业级智能客服工作流示例

4.4 知识库管理与RAG优化

企业级智能体的核心价值在于可以较为准确地理解以及运用企业的专业知识。这就要求平台具备较强的知识库管理以及RAG能力。

知识库管理核心功能：

• 多格式支持：把文档、图片、音频以及视频进行统一处理
• 智能解析：对关键信息以及结构化数据进行自动提取
• 版本控制：对知识更新进行版本管理以及回滚
• 权限管理：对知识访问进行细粒度权限控制

RAG性能优化：

• 检索精度：借助向量数据库来优化相关性匹配
• 上下文管理：对上下文窗口进行较为智能的管理以及信息压缩
• 多轮对话：保持对话上下文的一致性以及连贯性

4.5 集成与扩展能力

企业级应用通常不会孤立存在，智能体平台需要具备较强的系统集成能力，能够与企业现有的IT基础设施进行较为顺畅的对接。

API集成能力：

• RESTful API支持
• WebSocket实时通信
• Webhook事件通知
• GraphQL查询支持

企业系统集成：

• CRM系统（Salesforce、HubSpot）
• ERP系统（SAP、Oracle）
• 协作工具（企业微信、钉钉、Slack）
• 数据库（MySQL、PostgreSQL、MongoDB）

4.6 运维监控与性能优化

生产环境的稳定运行需要较为完善的监控以及运维体系。企业级平台应该在可观测性方面提供较为完整的支持。

监控指标体系：

• 性能指标：响应时间、吞吐量以及错误率
• 业务指标：用户满意度、任务完成率以及转化率
• 资源指标：CPU使用率、内存占用以及存储空间
• 成本指标：API调用费用、服务器成本以及人力成本

在实际选型时，常有企业对运维监控的重视程度不足，往往在系统出现问题之后才意识到监控体系的重要价值。一个缺乏监控的智能体系统会让运维处于不可见的状态，风险难以及时识别与处理。

五、不同场景下的工具选型决策框架

智能体开发工具的选择不宜一概而论，需要把具体的业务场景、技术能力以及预算约束作为决策依据。下面给出一个较为实用的决策框架。

5.1 基于企业规模的选型策略

初创企业（50人以下）

核心诉求：快速验证、成本控制以及易于上手

推荐方案：

• 首选：零代码SaaS平台（比如Coze以及BetterYeah AI）
• 预算：月费用控制在5000元以内
• 部署时间：1-2周完成基础功能上线

初创企业的挑战通常在于资源有限，既缺专门技术团队，也难以投入复杂系统建设的预算。此时更宜优先选用开箱即用的SaaS方案，来快速去验证业务价值。

成长期企业（50-500人）

核心诉求：功能完善、适度定制以及可扩展性

推荐方案：

• 首选：低代码平台 + API集成
• 技术团队：1-2名具备编程基础的技术人员
• 预算：月费用1-5万元
• 部署时间：1-2个月完成定制化开发

成长期企业一般会形成较为稳定的业务模式，对智能体的功能需求更为明确。这个阶段可以选用灵活性更高的低代码方案，同时在架构上保留未来扩展的空间。

大型企业（500人以上）

核心诉求：企业级安全、高可用性以及深度定制

推荐方案：

• 首选：私有化部署 + 专业服务
• 技术团队：3-5人的专门技术团队
• 预算：年投入50-200万元
• 部署时间：3-6个月完成完整系统建设

大型企业在选型上更强调安全性以及稳定性。建议选用支持私有化部署的企业级平台，并且配备专门技术团队来进行运维管理工作。

5.2 基于业务场景的选型矩阵

业务场景	复杂度	推荐架构	典型工具	预期ROI
标准客服	低	零代码SaaS	Coze、智谱清言	3-6个月回本
销售助手	中	低代码+CRM集成	BetterYeah AI、Dify	6-12个月回本
技术支持	高	知识库增强型	FastGPT、BetterYeah AI	12-18个月回本
内容创作	中	多模态平台	OpenAI AgentKit	6-9个月回本
数据分析	高	全代码定制	LangChain + 自研	18-24个月回本

5.3 技术能力评估与匹配

在选择开发工具之前，需要对团队的技术能力进行较为客观的评估。下面提供一个简单的自评清单：

技术能力自评清单：

□ 团队中有人具备Python/JavaScript编程经验 □ 有API接口开发以及调试经验 □ 了解数据库操作以及SQL查询 □ 有云服务使用经验（AWS/阿里云/腾讯云） □ 具备基础的系统运维能力 □ 了解机器学习以及NLP基础概念

匹配建议：

• 0-2项：选用零代码平台，重点关注易用性
• 3-4项：选用低代码平台，可以适度定制
• 5-6项：可以考虑全代码方案，来追求较高的灵活性

5.4 成本效益分析框架

智能体项目的成本不仅包括软件许可费用，还会包括开发成本、运维成本以及机会成本。下面给出一个较为完整的TCO（总体拥有成本）计算框架。

直接成本：

• 平台许可费用（月费/年费）
• 大模型API调用费用
• 服务器以及存储成本
• 第三方集成费用

间接成本：

• 开发人员工资（按投入时间进行计算）
• 培训以及学习成本
• 运维以及维护成本
• 机会成本（延迟上线造成的业务损失）

收益计算：

• 人力成本节省（客服人员数量减少）
• 效率提升收益（处理速度得到提高）
• 用户体验改善（满意度提升带来的复购）
• 数据洞察价值（对用户行为进行分析）

一个较为实用的经验法则是：如果预期ROI回收期超过24个月，就需要对项目必要性进行重新评估。多数成功的智能体项目通常会在12-18个月内实现正向收益。

六、智能体开发的未来趋势与建议

技术发展持续进行，智能体开发工具也在快速演进。提前了解未来趋势有助于做出更具前瞻性的技术选择。

6.1 技术发展趋势

多模态能力的深度融合

未来的智能体不会只局限于文本对话，而是会具备对图像、音频以及视频等多种模态内容的理解以及生成能力。这将把智能体的应用场景进一步扩展。

预计到2026年，会有超过60%的企业级智能体具备多模态处理能力。对当前正在选型的企业而言，建议优先考虑已经具备多模态基础架构的平台。

边缘计算以及本地化部署

伴随对数据隐私以及响应速度的要求提升，会有更多企业关注边缘计算以及本地化部署。此类趋势对智能体平台架构提出了新的要求。

BetterYeah AI等平台已经开始提供边缘部署方案，在金融以及医疗这类对数据安全提出较高要求的行业当中具有较高的实际意义。

自动化的模型优化以及调参

当前智能体开发仍需要较多的手工调参以及优化工作。未来的平台会借助AutoML技术来把模型选择以及参数优化的过程进行自动化处理。

6.2 行业应用深化

垂直行业的专业化

通用型智能体平台会逐步分化出面向特定行业的专业版本。比如：

• 医疗行业：集成医学知识库以及诊疗流程
• 法律行业：具备法条检索以及案例分析能力
• 教育行业：支持个性化学习路径以及知识图谱

企业内部协作的智能化

智能体应用会从面向客户的服务延伸到企业内部协作。未来多数企业会把“数字员工”选用为日常行政、财务以及人事等工作的辅助角色。

6.3 选型建议与风险提示

选型建议：

1. 优先选择生态较为完整的平台：除了看当前功能，还需要对平台生态以及发展路径进行考虑
2. 重视数据迁移能力：确保平台支持数据导出，降低被厂商绑定的风险
3. 关注开放性以及标准化：支持开放标准的平台更容易与其他系统进行集成
4. 考虑团队成长性：选用可以随着团队技术能力得到提升而逐步扩展的平台

风险提示：

1. 技术锁定风险：过度依赖特定平台会导致迁移困难
2. 成本失控风险：API调用费用可能会随使用量增长而快速上升
3. 合规风险：涉及敏感数据的行业需要对合规要求进行重点关注
4. 技术债务风险：快速搭建的系统可能存在架构缺陷，需要开展持续重构

智能体工具选择的本质思考

回到核心问题：搭建智能体到底选用什么工具。

较为深入的分析显示，答案并不会是某个具体工具名称，而应该是一套系统化的决策方法。正确的工具选择需要围绕业务场景、技术能力、预算约束以及长远规划这四个方面进行综合考量。

对多数企业而言，更务实的路径是：从零代码平台开始验证业务价值，然后在经验逐步积累的过程中向更灵活的低代码或者全代码方案去迁移。这种渐进式演进策略可以更快获得业务收益，同时避免在早期阶段发生过度投入的风险。

需要特别强调的是，工具属于手段而不是最终目的。影响智能体项目成败的关键因素包括：对业务需求保持较为深入的理解、对用户体验进行持续关注以及对技术发展趋势进行前瞻性把握。

给正在考虑智能体项目的企业的建议是：不要被技术复杂性所影响判断，也不要对营销宣传产生过度依赖。可以从一个具体的业务痛点来着手，选用契合的工具，快速进行验证，并且持续开展优化。这样的路径更容易让智能体项目得以成功落地。