今年开始，Agent成为大模型落地的最佳选择，各大厂商都在大力推广。面对这种技术簇，我们应采取一种积极探索与谨慎评估并重的策略——既要保持理性，也要保持乐观。

随着大模型迭代的浪潮一波接一波地推高技术前沿，Agent技术已经成为大模型落地的主流选择，并被视为赋予大模型更广阔能力的最佳路径。从理解复杂的指令，到处理多模态信息，从简单的问答系统到复杂的决策支持系统，从个性化推荐到自动化的业务流程管理，陆续在更多领域展现出其巨大的潜力和价值，它正在为社会带来深刻的变革。

在这场趋之若鹜的群体行动中，面对这项持续发展变化的技术簇，我们应采取一种积极探索与谨慎评估并重的策略——既要保持理性，也要保持乐观，以此来应对不确定性。技术的更新迭代需要时间与耐心，而技术的应用则需了解其限制和准确判断业务场景。

要有效利用大模型，首先，必须明确他们的优势和不足(图1)。接下来，整理业务操作流程即业务SOP，确保对业务场景有深刻理解和准确的认知。其次，对领域知识进行必要的梳理。第四，在搭建Agent的过程中，尽可能的规避LLM的局限(例如，通过多轮对话精准捕捉识别用户意图)。第五，要做好企业内专业资料的处理和必要工具的建设。最后，准备好对Agent进行持续的优化(效果优化)，从而在应用大型模型时发挥其优势，规避弱点。

一、大模型原生能力&局限

大模型擅长语义理解、逻辑推理以及生成和创作内容。然而，它们目前存在一些限制，包括对特定领域的深入理解和时效性不足、有限的记忆能力、在实际情况中的鲁棒性不够，导致错误、潜在的安全风险、推理和规划能力尚待提升、缺少合作意识而无法协同解决复杂问题、以及缺乏视觉和听觉等感官能力，有时生成的信息可能不精确或是虚构的。在构建Agent时，可以通过集成其他技术和能力来补充和改进大模型的这些不足。

另外，一些限制更多地取决于大型模型自身能力的提升。例如，泛化能力和过度拟合现象，这可能导致对含糊不清的信息的理解出现歧义，或者混淆了特定领域的知识。模型处理上下文的能力也受到长度的限制。模型的可解释性和可调试性不足，使其在某些情况下表现得像一个局部的黑箱。由于模型参数众多，推理过程耗时较长。此外，微调模型对高性能的GPU和TPU计算资源的需求也相对较大。

二、Agent

为让大模型更充分的发挥价值，突破当前的局限，主流趋势是通过Agent增强能力(大脑)，为大模型增加眼耳鼻口手脚的能力。

2.1 Agent框架

Agent为大模型提供了执行复杂任务、与环境交互、自主决策和长期记忆等关键能力，使得大模型的应用从单纯的语言处理扩展到更广泛的领域，包括自动化任务执行、客户服务、内容创作等，极大地扩展了AI的实用性和影响力。为了实现这样一套解决方案(图2)，背后需要用工程化的手段落地——工具链。

2.2 一站式AI Agent开发工具链

Agent开发平台是面向智能体生产场景的一站式开发工具，具备智能体编排、流程搭建、知识库管理、大小模型交互、计量、开放、私有化部署等功能，能够有效提升智能体研发效率，降低研发成本。目前国内知名的Agent开发平台包括百度的千帆、阿里的百炼、字节的Coze、Dify以及腾讯的元器等。

2.3 工具链竞品分析

1）字节Coze

Coze平台专为零代码或低代码(可视化编排)开发者设计，极大地降低了开发门槛，使得非技术人员也能快速上手。

优势：

• 功能强大(图像流、通过触发器实现自动化的任务调度和执行、多渠道发布)
• 高度可定制
• 支持丰富的主流第三方插件
• 数据源多样

但整体的动线繁琐，用好的门槛比较高。

2）腾讯元器

网站风格一如既往的“节制”，功能布局清晰易懂，用户无需花费脑力去理解网站的结构、布局和导航。该有的元素都有，后续在生态建设上，期待看到更多的可能，包括且不限于更丰富的大模型可选、插件……

3）Dify

是做LLM应用开发平台中最早的一批之一，且功能性甚至比国内头部大厂更突出，相比之下，目前它是是Github上Star数最多的大模型应用开发工具(54000星)，是全球LLM Tools增速Top1的开源项目(300万的安装量)。

优势：

• AI生态相对最好：支持40多家厂商的大模型，对接大模型平台、对接开源大模型，全链路免费。上百种插件
• 成功打开海外市场
• 提供云服务和本地部署两种方式，满足了不同用户的需求，同时支持多平台发布应用
• 自动化流程搭建和数据处理方面具有明显的优势，适合需要构建复杂自动化流程或处理大量数据的用户

4）百度千帆AppBuilder

千帆AppBuilder提供全面便捷的应用开发套件与资源环境，包括大模型驱动的开发组件(文字识别、文生图等多模态能力)，内置RAG（检索增强生成）、Agent（智能体）、GBI（智能数据分析）等常用的AI原生应用框架，语音识别、TTS、文生图等AI能力组件，以及各类IAAS云资源。使得开发者能够在一个平台上完成从应用开发到部署的全过程，大大提高了开发效率。

优势：

• 千帆大模型平台提供了从模型设计、训练到部署、优化的全流程支持
• 平台42个大模型，预置41个数据集。内置103套Prompt模版及自动化Prompt工程能力
• 预置的安全模块可以有效控制输入和输出的安全风险，为用户提供全面的模型安全、内容安全和数据安全保障
• 自研集群，为企业节约了算力成本和时间成本
• 生态能力强大，预置100+优质官方组件
• 自主规划准确，支持人工编排以高效还原业务SOP

5）阿里百炼

优势：

• 开放的模型非常多，除了阿里系之外，支持主流的三方大模型，百川、智谱、零一万物、Meta……
• 支持进行多轮对话配置，模型支持将选定的历史对话信息作为输入
• 允许企业开发应用时引入自研插件，与业务场景充分融合

6）竞品分析：核心功能

从Agent构建(编排)、节点(及节点管理)、生态、发布渠道、OPS，5个一级维度，70个三级维度，来评估5个头部供应商的功能，可以看出，在过去一年多的时间里，各家的开发工具链都在快速演进和迭代。

2.4 参与方

以企业内部自建or私有化部署Agent开发平台角度看，利益相关者有Agent开发平台的建造者(自建)or维护人(外采)。有小白用户，有研发能力的Agent开发者(包括插件的开发、知识库的建设等围绕大模型应用的一系列的元素建设)，还有外部的三方服务商(提供底层基座大模型、Agent开发套件、解决方案、甚至是上手帮企业调Agent)。

2.5 沉淀的AI资产——生态市场

在大模型的范畴内，新型的AI资产是企业核心价值力的一种体现。包括各种Agent(Mult-Agent)、Flow工作流、业务的SOP、大&小模型、Prompt、插件、知识库、知识图谱、语料、评测集、评测排行榜(含报告)……。这些资产在具体的业务领域应用中，像变形金刚一样，可以单打独斗，也可以组合变形，以解决文本编辑、图像处理、语音识别、智能助手等形态推进企业的产品创新、服务质量的提升、运营效率的改进、营销效果的高转化。

三、Agent开发生命周期

上文介绍了Agent开发工具，有了这些利器，接下来的关键点在于如何巧妙的运用它们？构建并完善Agent，以确保业务效率的显著提升，是展现大模型价值的最佳途径。企业内部做Agent一般经过3个步骤：

其一，业务提需求，搭建Agent，确保POC符合业务预期

其二，正式开发Agent，以及对接业务系统，上线交付

其三，持续运营优化Agent，不断提升效果

四、行业发展趋势VS企业落地关键点

在企业实际搭建Agent的过程中，有三个关键步骤极其重要，必须由企业内部人员主动参与并领导，这是无法通过购买第三方服务来取代的。

其一，是让大型模型理解企业内部的数据、信息和知识，为Agent提供高质量、精确的数据资源，以便让大型模型输出符合业务预期的答案是至关重要的。数据到信息，信息到知识，知识到智慧的转化过程，需要从最终使用者的角度反向思考。如何采集、处理和加工数据、信息、知识才能达到预期效果。这需要在六个方面进行思考：准确性、完整性、全面性、粒度（粗糙或详细）、关联性以及访问或使用权限。信息处理的效果对于企业有效利用大型模型至关重要，这需要具备专业知识的人员掌握与大型模型互动的专门技巧，如提示（Prompt）和知识库或记忆技巧。

其二，通过使用插件，可以实现Agent与企业现有系统的无缝集成，从而提升系统的智能化程度。这一过程通常由开发团队负责编码（或使用如Cursor等代码生成工具）。在此过程中，需要重视元数据的完整性（AI资产管理），以便实现最大程度的复用性，从而提高企业内部系统对接的效率。

其三，在构建Agent之前，我们需要理清业务的标准操作流程(SOP)。在编辑工作流时，开发者需要参照SOP，将大模型、知识库、插件等原始元素进行编排，并通过逻辑节点将流程连贯起来，从而“虚拟重现”业务场景。这三个方面的推进效率和质量，决定了一个企业应用大型模型的效率和效果，也决定了在这场生产力革命中的排位。

可以预见，在2025年，大模型应用将给我们带来更多令人惊叹的“哇哦”时刻，让我们拭目以待～

受作者领域认知深度所限及技术无时无刻不在更新迭代，业界对LLM、AGI、Agent、GPT……的衍生应用必定是珠零锦粲。无法在一篇中尽现全貌，未来可能会彻底推翻当下的种种尝试而不得知。能为大家带去一点点新的启发，以深感欣慰。文中难免有纰漏或不准确的地方，欢迎大家批评指正。

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