

AI Agent开发平台深度解析：实现路径与供应商推荐

沙丘社区

2025-05-11

导读：沙丘智库《中国AI Agent开发平台市场跟踪报告》

作者｜沙丘智库研究团队

来源｜沙丘社区（www.shaqiu.cn）

从头构建AI Agent是一项复杂的任务，需要手动集成AI模型和代码库等不同组件，对开发人员的技能要求较高，对大多数企业来说，这一过程既具有挑战性又耗时。

因此，AI Agent开发平台应运而生，旨在为开发和部署AI Agent提供一站式解决方案，使开发人员能够更轻松地专注于应用程序逻辑，而不是处理大模型幻觉、工具集成、编排等，促进AI Agent应用的加速落地。

随着企业对AI Agent的关注度上升，AI Agent开发平台市场正呈现出蓬勃发展的态势。众多企业纷纷投身于这一领域的探索与实践，试图通过构建高效、智能的AI Agent开发平台，抢占未来发展的制高点。从互联网巨头到新兴科技企业，从传统行业到前沿领域，AI Agent开发平台的应用场景不断拓展，市场规模持续扩大，展现出巨大的发展潜力。

然而，在这个充满机遇的市场中，也存在着诸多挑战与不确定性。技术的快速迭代、市场竞争的加剧、用户需求的多样化以及数据安全与隐私保护等问题，都对AI Agent开发平台的发展提出了更高的要求。企业和开发者需要不断探索创新，优化平台功能，提升用户体验，以在激烈的市场竞争中脱颖而出。同时，政策法规的不断完善、行业标准的逐步建立以及生态系统的协同发展，也将对AI Agent开发平台的未来发展产生深远影响。

沙丘智库发布《2025年中国AI Agent开发平台市场跟踪报告》，旨在深入剖析中国AI Agent开发平台市场的现状与趋势。报告从产品核心功能、使用场景、用户需求分析、技术实现路径、典型供应商等多个维度，对AI Agent开发平台市场进行全面跟踪与研究。为相关企业、投资者、开发者以及关注该领域的专业人士提供全面、客观、深入的市场洞察。

完整报告：沙丘智库《2025年中国AI Agent开发平台市场跟踪报告》（19页PPT）

AI Agent开发平台定义与实现路径

沙丘智库认为，AI Agent开发平台是一个综合性的技术解决方案，提供一系列工具、服务和接口，旨在加速AI Agent的创建、集成、部署、优化和管理过程，使用户无需从零开始构建复杂的AI系统。

当前，AI Agent系统的构建也可以划分为两种实现路径——workflow和Agent：

· 基于Workflow的实现路径是通过预定义计划对LLM和工具进行编排，本质上是基于专家经验预设工作流程/步骤，可以确保Agent工作的可重复性、可测试性和可观察性， workflow并非新概念，通常通过成熟的流程自动化或工作流方法来实现；

· 基于Agent的实现路径则是利用LLM的推理能力，使AI Agent掌控任务执行的全过程，允许Agent在运行时根据实时目标、可用工具和环境上下文，动态生成可执行的行动计划，并能根据执行反馈（如错误、新数据）调整计划。

市场上有一类强烈的观点认为基于workflow的AI Agent短期表现可能不错，但长期会遇到扩展性瓶颈，无法处理需要长期规划、多步骤推理的复杂任务，未来AI Agent的进化方向一定是由模型内生能力驱动，通过强化学习与推理能力的深度耦合实现全流程自主性。

沙丘智库认为，从技术发展的角度看，基于Agent的路径是必然，真正的智能体将完全实现自主推理，而没有预设工作流。但从企业实践角度，出于对监管、用户信任等考虑，需要保证AI Agent行为的可预测性，从而使AI Agent系统更加可靠。长期来看，大多数企业级AI Agent应用将会是workflow和Agent这两种实现路径的组合。

当前市场上的AI Agent开发平台大多采取基于Workflow的实现逻辑，但已有平台开始尝试“双轨驱动”的技术路线。最典型的是字节跳动近期推出的智能体协作系统“扣子空间”，针对不同复杂度任务提供探索模式（让AI自主动态思考，完成速度更快）和规划模式（AI帮助规划步骤，分布执行）两种协作模式。