在AI創(chuàng)業(yè)的浪潮中，Agent平臺(tái)成為了眾多創(chuàng)業(yè)者和開發(fā)者關(guān)注的焦點(diǎn)。從Coze、Dify到騰訊元器，市場(chǎng)上涌現(xiàn)出了眾多Agent平臺(tái)，但它們真的能滿足你的需求嗎？本文將深入探討AI創(chuàng)業(yè)中如何選擇合適的Agent平臺(tái)，分析不同平臺(tái)的優(yōu)缺點(diǎn)，并揭示Agent平臺(tái)背后的流量紅利與陷阱。

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之前我們探討過公司AI能力的評(píng)判方式：

這里主要涉及兩個(gè)方面：工程能力以及行業(yè)KnowHow。

對(duì)于一般公司，其中模型邊界與幻覺處理其實(shí)是工程能力的進(jìn)一步衍生；而行業(yè)KnowHow畢竟是存在于大腦中的，要轉(zhuǎn)換為AI友好的結(jié)構(gòu)化優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)需要大量的成本。

而根據(jù)這四個(gè)小維度，我們得出了七層AI項(xiàng)目層級(jí)：

如果帶入大家熟悉的領(lǐng)域比如扣子，這里有很多Agent：

具體隨便打開一個(gè)懂車帝Agent（說實(shí)話，做得挺傻的）：

而就是這么傻的Agent也是排在扣子Agent商場(chǎng)前列的存在，所以這里的流量紅利有多大，大家可以自己體會(huì)。

而這里出現(xiàn)了兩個(gè)角色：

第一，懂車帝這類Agent的使用者，我們稱之為小白用戶；

第二，制作懂車帝這類Agent的人，我們稱之為Agent開發(fā)者，如果在這個(gè)基礎(chǔ)上有人教其他人如何拖拽搭建Agent，那么就是“割韭菜的”；

如前面AI項(xiàng)目7層邏輯來說，其實(shí)都是沒什么含金量的。

而在制作Agent的過程中，總有聰明的程序員會(huì)發(fā)現(xiàn)應(yīng)用之間的共性，于是Agent平臺(tái)就產(chǎn)生了，也就是第四層應(yīng)用，扣子、dify、騰訊元器、文心智能體、智譜清言，他們都可以算這類平臺(tái)型應(yīng)用。

AI Agent平臺(tái) 或者 AI SOP 拖拽平臺(tái)，就是用于Agent開發(fā)者快速開發(fā)AI應(yīng)用的工具，他們有兩個(gè)特點(diǎn)：

第一，他們首先是不解決模型幻覺問題的，并且他們也沒有那個(gè)能力去解決，真解決起來成本就太高了；

第二，他們是利好一般開發(fā)人員的，因?yàn)樗麄兇_實(shí)會(huì)提供一些工具鏈，最重要的是他們會(huì)提供流量端口的扶植。

所以，如果想在Agent平臺(tái)側(cè)有所建樹，有兩個(gè)方向可以考慮：

第一，做垂直領(lǐng)域的Agent平臺(tái)，協(xié)助解決幻覺問題，比如醫(yī)療Agent平臺(tái)、法律Agent平臺(tái)；

第二，本身具有巨大流量，足夠吸引人，比如之前用友就提出了類似Agent平臺(tái)希望我們這些做AI+管理的切入，考慮他們的流量?jī)r(jià)值，我們是果斷拒絕的！

其原因很簡(jiǎn)單，上傳至Agent平臺(tái)的SOP、數(shù)據(jù)可全部是優(yōu)質(zhì)KnowHow數(shù)據(jù)啊，就這么白白的給了？

綜上，如果不能解決垂直領(lǐng)域的幻覺問題，不能提供行業(yè)KnowHow，比如各種領(lǐng)域插件；也不能提供巨大的流量扶植，還想做Agent平臺(tái)還是算了吧，鐵定失敗的…

基于此，我們來一起看看市面上常見的Agent平臺(tái)。

平臺(tái)是如何工作的

當(dāng)前常見的Agent都已拖拽或者說編排為主，這里扣子與dify的體驗(yàn)非常類似，比如一個(gè)簡(jiǎn)單的HR體系：

怎么說呢，其實(shí)無論是扣子還是dify或者后面會(huì)涉及到的多維表格，其本質(zhì)可以被認(rèn)為是一套低代碼平臺(tái)，更多還是面向產(chǎn)研群體使用，要使用其實(shí)是有一定門檻的。

比如上面的流程圖雖然每個(gè)都在拖拽，看上去很簡(jiǎn)單，但最終形成的東西，我自己看著都覺得煩，甚至覺得遠(yuǎn)沒有代碼美觀…

這里我們還是由簡(jiǎn)到難的展示下，因?yàn)轶w驗(yàn)類似，這里以扣子為例：

1. 用扣子創(chuàng)建簡(jiǎn)單的Agent

這里使用很簡(jiǎn)單，直接在主頁創(chuàng)建即可：

在互聯(lián)網(wǎng)歷史上，騰訊和字節(jié)的UI產(chǎn)品體驗(yàn)做得真的很好，這里的搭建頁面就非常便捷：

他也提供了很多內(nèi)置提示詞，我們稍加更改即可：

這里用粉絲一個(gè)真實(shí)問題尋求解法：

其實(shí)這個(gè)問題AI回答的挺差的，但一個(gè)簡(jiǎn)單的智能體確實(shí)就實(shí)現(xiàn)了，大家可以感受下…

如果想要體驗(yàn)給好，就需要進(jìn)入編排環(huán)節(jié)了：

2. 進(jìn)入工作流編排

這里第一步依舊是意圖識(shí)別，系統(tǒng)甚至給出了示例提示詞，這里稍加更改即可：

其實(shí)不只是扣子，所有的Agent的核心都是Workflow或者說SOP，比如我們這里的“管理大師”，他在跟用戶對(duì)話過程中要考慮所有場(chǎng)景，我們這里當(dāng)然不管那么多，直接簡(jiǎn)化成是不是在進(jìn)行管理問題對(duì)話即可：

這個(gè)時(shí)候，在我諷刺的時(shí)候，系統(tǒng)就會(huì)還以顏色：

如果想他回答得好就要引入知識(shí)庫(kù)邏輯了…

3. 引入知識(shí)庫(kù)

這里我們也不用準(zhǔn)備很嚴(yán)密的知識(shí)庫(kù)，就將那天的微信群聊天記錄整理下形成文件即可，這里首先創(chuàng)建個(gè)知識(shí)庫(kù)：

他會(huì)有內(nèi)置的分段邏輯：

最后回答起來就會(huì)好一些，至少他會(huì)盡量趨近于知識(shí)庫(kù)：

當(dāng)真的要回答的很好，這里還有很多技巧性的東西，今天因?yàn)槭情_闊性介紹，先讓大家有個(gè)概念，就不做進(jìn)一步展開。

總而言之，Agent聊天這塊是不是聰明，其核心就是Workflow和知識(shí)庫(kù)

4. 小結(jié)

以上，就是一個(gè)工作量最基礎(chǔ)的使用，要進(jìn)階使用的話功能可就多了，甚至還會(huì)涉及一些代碼片段：

還是那句話，暫時(shí)還沒發(fā)現(xiàn)扣子+多維表格不能處理的場(chǎng)景

但無論是編排，還是各種小工具的使用，其實(shí)門檻是不低的，這里不花點(diǎn)功夫深入是很難，而這對(duì)于一般的銷售、人力行政是有點(diǎn)燒腦的

這里其實(shí)關(guān)于扣子（Coze）這個(gè)平臺(tái)的優(yōu)缺點(diǎn)是比較清晰的：

第一，UI體驗(yàn)超好，這里拖拽界面+模板是所有Agent平臺(tái)入門的門檻，扣子做得比較好的是各種工具集成，包括：各種內(nèi)置的提示詞；各種小工具，如爬蟲類；各種調(diào)試工具，可以清晰的看到模型的輸入輸出；…

第二，配套設(shè)施完備，這里的配套設(shè)施主要是其集成的知識(shí)庫(kù)以及還有各個(gè)Coze開發(fā)者會(huì)上傳各種MCP工具：

從生態(tài)角度來說，扣子是非常成熟的，這與抖音平臺(tái)的火熱絕對(duì)相關(guān)，他有個(gè)正循環(huán)邏輯：

流量扶助 -> 主播參與講解Coze -> 主播賺錢 -> 主播亢奮 -> 更多人使用扣子 -> 更多流量扶助…

只不過，Coze畢竟也是一種低代碼平臺(tái)，他在處理簡(jiǎn)單邏輯的Agent效率較高，一旦面對(duì)復(fù)雜邏輯，比如異步邏輯或者多人數(shù)據(jù)操作邏輯就要開始蛋疼了。

你如果問Coze+多維表格能不能實(shí)現(xiàn)，非要搞的話當(dāng)然也能實(shí)現(xiàn)，但其蛋疼程度就比較高了，很有種拿著瑞士軍刀挖坑的感覺了，不大合適。

我舉個(gè)簡(jiǎn)單例子：HR如果要做一個(gè)人才畫像系統(tǒng)，先在招聘平臺(tái)爬取簡(jiǎn)歷，再建立標(biāo)準(zhǔn)人才庫(kù)，這很適合使用扣子這類平臺(tái)；但如果要建立一套面試招聘流程就比較麻煩了，首先他是一個(gè)多人協(xié)作平臺(tái)，需要各個(gè)面試官的切入，而且各個(gè)面試官的數(shù)據(jù)還需要不斷更新、可能還得接入日歷、視頻系統(tǒng)等，這種用扣子來做就比較費(fèi)勁；

另一方面，在模型選擇方面由于數(shù)據(jù)安全的考慮，Coze只支持國(guó)內(nèi)模型，但其實(shí)GPT的表現(xiàn)依舊是最強(qiáng)勁的。

總而言之，作為個(gè)人的話用扣子搭建個(gè)Agent玩玩是很好的；進(jìn)一步教大家使用扣子割割韭菜是非常不錯(cuò)的選擇；小公司來說的話，又是使用飛書體系，用扣子做內(nèi)部是非常好的選擇；

而想用扣子做其他事，比如去創(chuàng)業(yè)融資，那還是算了吧

接下來我們來盤點(diǎn)下其他幾個(gè)Agent平臺(tái)

常見Agent平臺(tái)1. Dify

Dify 是一個(gè)開源的AI應(yīng)用開發(fā)平臺(tái)，背靠前騰訊云DevOps團(tuán)隊(duì)，專注企業(yè)級(jí)AI解決方案。它以低代碼和靈活性著稱，適合需要深度定制的場(chǎng)景。

事實(shí)上這里的低代碼和靈活性一點(diǎn)都不重要，所謂深度定制能力也就聽聽就行了，Dify可以理解為扣子的對(duì)標(biāo)物，因?yàn)槠溟_源的特性就很難有平臺(tái)流量上太多的支持。

雖然得不到平臺(tái)流量，但其開源特性又帶來了社群的紅火，這導(dǎo)致了其另一個(gè)層面的火熱，其真實(shí)的底牌是數(shù)據(jù)安全做私有化部署。

你要說有多大技術(shù)含量是不至于的，但你想要簡(jiǎn)單搭建一套這種平臺(tái)也是難以實(shí)現(xiàn)的，并且其體驗(yàn)做得也挺不錯(cuò)的。

而且這類Agent平臺(tái)好用與否不在于平臺(tái)本身，而是要關(guān)注其參與者，后續(xù)有多少人為他提供插件，這很關(guān)鍵，這里又涉及了利益相關(guān)了。

2. 公眾號(hào)的AI分身：元寶

在很久之前，騰訊元寶定制的“智能體”功能（騰訊元器），便能根據(jù)公眾號(hào)的文章創(chuàng)建一個(gè)AI分身了：

眾所周知，AI爆文是去年最紅火的模型使用方式，所以按道理元器生成的分身/智能體應(yīng)該表現(xiàn)很好才是，但實(shí)際體驗(yàn)下來，效果還是很糟糕的。

所以，如何通過高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，生成符合自身需求的Agent/AI分身，還有相當(dāng)長(zhǎng)的一段路要走。

元器的核心優(yōu)勢(shì)還是在于騰訊生態(tài)的流量支持，他如果能帶來巨大的利益，那么就會(huì)有更多的開發(fā)者參與，只不過暫時(shí)看起來，騰訊在這塊部署得貌似不是很系統(tǒng)。

3. 文心智能體

Agent平臺(tái)的體驗(yàn)大差不差，文心在這塊當(dāng)然不會(huì)缺席，只不過他的流量我不大看好，這里就不贅述了…

只不過百度貌似在醫(yī)療板塊的有點(diǎn)積累，但依舊不看好…

4. 智譜清言

沒什么流量支撐的平臺(tái)，大家想看個(gè)熱鬧是可以的…

結(jié)語

Agent平臺(tái)的熱鬧，本質(zhì)上還是一場(chǎng)流量的游戲：平臺(tái)靠「低代碼 + 模板」收割想要快速變現(xiàn)的開發(fā)者，開發(fā)者又指望「拖拽 + 講課」收割更小白的用戶。

可一旦發(fā)布Agent，很多時(shí)候流量盈利的夢(mèng)就被打破了：因?yàn)闆]人使用…

最后大家會(huì)發(fā)現(xiàn)沒有扎實(shí)的行業(yè) Know-How、沒有對(duì)幻覺的工程級(jí)治理、沒有可觀的原生流量池，所謂的Agent平臺(tái)夢(mèng)注定走不遠(yuǎn)

所以，用各種“拖拽神器”收割流量是可以的，初期大信息差用Dify去融融資也不是不行。

但長(zhǎng)期要在AI賽道上玩要想清楚兩件事：

第一，你掌握的獨(dú)特知識(shí)到底能不能沉淀成結(jié)構(gòu)化、可調(diào)用的資產(chǎn)；

第二，那些真正愿意為你的知識(shí)買單的人，在哪里、憑什么信你。

當(dāng)你能在這兩條線上給出有說服力的答案，選擇哪家平臺(tái)、用什么工具，反倒成了最不重要的細(xì)節(jié)。

所以，如果不想割韭菜賺波快錢，先別急著在鋪天蓋地的 Agent 宣傳里沖動(dòng)下注。

先把自己的護(hù)城河挖深一點(diǎn)：要么垂直到足夠?qū)I(yè)、讓平臺(tái)離不開你；要么握住用戶入口、讓平臺(tái)必須遷就你。

否則，無論工具多酷、教程多全，最后都會(huì)變成 PPT 里的漂亮趨勢(shì)，而不是賬面上的可持續(xù)收益。

本文來自微信公眾號(hào)：葉小釵，作者：葉小釵

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