本文全面盘点了中国126个AI智能体开发平台，分为互联网巨头、大模型企业、传统软件商、流程管理、AI初创企业和垂直领域六大类别。文章指出智能体应用加速落地，预计2025年中国AI Agent软件市场规模突破50亿元，未来四年复合增长率超60%。所有应用开发平台都将过渡为智能体平台，垂直领域将出现更多专业智能体平台，为开发者提供丰富的技术选择和商业机会。

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全文约6500字，阅读时间10分钟

智能体落地应用的速度，正在以肉眼可见的速度加快。

截至2025年初，已有超过10万家公司使用微软Copilot Studio创建AI Agents。软银集团计划在2025年内部署10亿个AI Agent，覆盖内部运营全链条。

德勤预计2025年25%的企业部署生成式AI驱动的智能Agents，2027年增至50%。

对于国内市场，IDC 预测2024年中国AI Agent 软件市场规模突破50亿元，未来四年年复合增长率超60%，2025 年进入规模化落地阶段。到2026年，50%的中国500强数据团队将使用AI Agent进行数据分析。

下面几组数据，可以感受智能体在企业应用中的高速增长。2025年初，京东云部署了7000多个智能体，用于供应链管理、客服等业务。成立仅两年于近期完成B轮融资的斑头雁智能，已服务了近10万家企业团队。截至2025年4月，阿里国际站的AI Agent已服务超10万家外贸工厂。

大型Agent项目，也能体现新技术与解决方案的应用情况。据不完全统计数据显示，2024全年AI Agent相关共有570个中标项目，其中372个项目公开金额共计23.52亿元。而2025上半年，AI Agent相关中标项目数量已达371个，其中305个公开项目总金额已达10.16亿元，较去年上半年的4.45亿元增长128%。

智能体的大量应用，离不开智能体平台。一方面平台以技术底座支撑智能体的全生命周期，另一方面企业想要快速应用适配场业务场景的个性化智能体，需要业务人员根据业务流程在平台搭建。这种需求，催生了更多智能体平台的出现。

2024年5月，王吉伟频道查阅了很多资料，最终只凑齐并盘点了全球80+ AI Agent构建平台。但1年后的现在，截至今年7月份，仅国内已发布的智能体开发/构建平台就整理了126个 。就在我整理这些平台的时候，仍然不时有新的智能体平台推出。

部分平台截图

本文盘点的智能体平台，其中一部分已经注册并体验。还有相当一部分存在于报道之中，可能是已发布还没有正式上线，又或者主要面向B端用户C端无法体验。还有些企业推出了平台没有宣传，有些平台发布了搜索不到产品，或者官网并没有相关信息。所以这个数量是不完全统计。

所整理的这些智能体平台具备两个基本特性：一是能够用于智能体开发与构建，二是支持工作流编排与调用。毕竟，受限于技术瓶颈与当前企业的应用环境，智能体要与现有异构且复杂的企业管理系统更好的融合，仍然离不开工作流的编排、大量的API调用以及RPA流程自动化支持。

也是这个原因，一些类Manus智能体构建平台以及智能体应用平台，本文没有涉及，它们会以不同的选题呈现在另一篇文章中。

本文是对这个盘点的说明。介绍了推出智能体开发平台领域的大体情况，列出了各智能体平台的名称、所属企业与特点，并在表格中给于简单总结。

文章篇幅所限，本文无法介绍每一个智能体平台，因此通过另外两篇文章对126个平台做了相关介绍，大家阅读时可以配合相关链接了解各智能体平台。

另外，本文不是榜单，只对国内智能体平台做了盘点。智能体平台顺序只分类别，不分先后。

后台发消息 250724，获取126个国内智能体开发平台完整版大图。

互联网巨头与云计算服务商推出的智能体平台

互联网巨头推出智能体平台的速度很快，比如在大部分人对智能体还一知半解的时候，字节跳动和百度就分别推出了Coze智能体平台和文心智能体平台。现在随着业务需求的增长和战略发展需要，这些企业推出了更多的智能体平台。

几个互联网巨头也是云计算厂商，当前几乎所有云厂商都推出了应用开发平台，或者将原有（低代码）开发平台升级成为智能体开发平台。这意味着，不懂代码的业务人员也能直接参与到基于云服务的应用开发之中。本文盘点的这一部分智能体开发平台，有21个。

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目前推出智能体平台最多的是阿里巴巴，已经有6个平台，分别是通义千问Agent平台、阿里云百炼智能体应用平台、钉钉AI 助理、蚂蚁数科Agentar智能体开发平台、支付宝百宝箱，还有旗下公司羚羊智能科技推出的Agentone AI智能体服务平台。阿里智能体生态既有To C平台，也有To B产品，以及不同业务线的智能体平台。小道消息，阿里巴巴旗下公司瓴羊智能科技的智能体开发平台也已蓄势待发。

字节跳动推出了3个智能体平台，分别为扣子（Coze）开发平台、HiAgent企业AI中台和飞书智能伙伴创建平台。几个平台可以说都是企业级，包括主要to C的Coze开发平台也已经在很多企业得到应用。

华为推出了3个智能体平台：华为云ModelArts Versatile、ModelArts Studio大模型开发平台、小艺智能体平台。前两个平台在华为云体系，小艺智能体平台重点面向鸿蒙生态。华为面向多个领域都推出了智能体应用解决方案，实际上相关的智能体平台可能会更多。

腾讯、百度、360都已推出2个两个智能体平台，如下：

  • 腾讯：腾讯云智能体开发平台、腾讯元器
  • 百度：文心智能体平台AgentBuilder、千帆大模型应用开发平台AppBuilder
  • 360：360智语企业Agent开发平台、360亿方智能Agent开发平台

网易的智能体平台目前主要为CoreAgent，这是一个一站式智能开发平台。另外，青云也在前段时间上线了AI应用开发平台。

关于这些平台的介绍，可以阅读以下文章：

部分厂商还推出了类Manus智能体平台，可以通过一句话自动构建与协调智能体、调用插件及生成工作流。本文盘点的智能体平台需要支持工作流手动构建智能体，也就是支持“人在回路”，因此没有放这类平台。这一部分的智能体平台大部分都可以体验，感兴趣的读者可以尝试。

互联网、人工智能与大模型企业推出的智能体平台

这里的互联网厂商，是指除互联网之外的以互联网技术为基础，提供各种互联网相关产品或服务的企业。早期的互联网、后来的移动互联网以及云计算，造就了多家颇具规模的互联网企业。其中的一部分企业，已经推出了智能体开发平台。

现在大部分科技厂商都围绕大模型和智能体做产品和服务，一定程度上都可以算是AI厂商，尤其是已经拥有大模型的企业。这里将这些企业划分为人工智能企业，是因为这些公司起家就是AI业务或者以大模型为主。去年开始大模型就已在快速走向应用落地，AI厂商自然也会快速向智能体平台突进。

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这一部分目前整理了26个智能体开发平台，其中智谱推出了两个平台，分别是言智能体平台和清流智能体平台，前者to B后者to C。这些厂商推出的智能体平台如下：

  • 科大国创：科大国创智能体平台
  • 捷通华声：量知行业智能体服务平台
  • 拓尔思：拓天政务大模型及智能体
  • 中科闻歌：智川 X-Agent 平台
  • 迈富时（Marketingforce）：AI-Agentforce智能体开发运营平台
  • 思迈特：思迈特智能体平台
  • 和鲸科技：ModelWhale大模型应用平台
  • 卓世科技：零代码行业应用开发平台
  • 滴普科技：FastAGI企业级智能体平台
  • 旗云智能：QIAI企业智能体平台
  • 浩鲸科技：鲸智智能体开发平台
  • 科大讯飞：讯飞星辰Agent平台
  • 昆仑万维：天工SkyAgents
    • 程序员必看！国内126个AI智能体开发平台大盘点：从阿里腾讯到垂直领域，附完整清单（建议收藏）
  • 商汤：万象应用开发平台AppStudio
  • 第四范式：式说Agent Platform
  • 涂鸦智能：涂鸦智能体开发平台
  • 云知声：兽牙智能体平台
  • 极光：GPTBots AI智能体平台
  • 云从科技：通用AI-Agent智能体平台
  • 渊亭科技：CMAS多智能体协同决策平台
  • 开为网络科技：KiWi AI Agent 平台
  • 优秘智能科技：UMI企业智脑智能体平台
  • 智谱华章：智谱清言智能体平台、清流智能体开发平台
  • MiniMax：星野智能体社区
  • 面壁智能：ChatDev智能软件开发平台

关于平台的介绍，可以阅读以下文章：

还有些厂商比如月之暗面也有智能体平台，不过以应用为主，这里主要整理的是智能体开发/构建平台，所以没有放这类平台。本部分整理的平台有些来自新闻报道，一部分已经面向所有用户开放，感兴趣的读者可以体验。

传统软件与行业解决方案商推出的智能体平台

传统软件厂商对于大模型与Agent的探索，一直是非常积极的。在软件开发与应用范式转向AI Agent之后，很多厂商都快速推出了AI Agent平台。比如在ERP、CRM及业务流程等领域耕耘了多年的金蝶和用友，在2024年就推出了智能体平台。再如联想、浪潮、神州数码等一系列老牌软件厂商，搭着云计算的春风在IaaS、SaaS路上高速奔驰多年，如今也在大模型时代快速入局，推出了各自的智能体开发平台。

这里的传统软件厂商，既包括已经发展了20多年软件元老，也有在互联网、云计算时代成长起来的软件、互联网、SaaS新秀。

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这部分内容整理了传统软件厂商推出的15个智能体平台。有些厂商推出了不只一个智能体平台，比如联想就推出了百应智能体平台和智能体平台（AI Force）。还有些厂商也推出了多个平台，只是没有对外公布。

把金蝶、用友等设计流程的厂商所推出的智能体平台，放到流程管理分类或许更适合一些。不过放到这里，更能凸显这类厂商的辉煌发展历程。

15个智能体开发平台，如下：

  • 金蝶：苍穹Agent平台金蝶
  • 用友：YonGPT智能体平台用友
  • 联想：百应智能体平台、AI Force智能体平台（联想智能云）
  • 浪潮：海若智能体操作系统AgentOS
  • 神州数码：神州问学Agent/应用开发平台
  • 得帆软件：海豚阿尔法API智能体平台
  • 软通动力：天璇AutoAgent企业智能体编排平台
  • 南威软件：智启智能体平台
  • 中软国际：Lumi智能体开发平台
  • 东软集团：领智智能体应用开发平台
  • 葡萄城：活字格低代码开发平台
  • 久远银海：七巧板智能体开发平台
  • 炎黄盈动：AWS AI Agent智能体平台
  • 星环科技：Sophon LLMOps平台

关于这些平台的介绍，可以阅读以下文章：

流程管理与自动化厂商推出的智能体平台

流程管理与自动化领域，可以说是对大模型和智能体最敏感的领域之一，流程自动化永远是流程优化的重要内容。大模型和智能体可以让软件具备更高的自主性和能动性，让业务流程有了无人值守大规模自动化的可能，原来的很多的规则性业务流程都可以被足够多的智能体代替，每个智能体都代表着一个或多个业务流程的运行。随着智能体越来越多的引入企业运行，大量的业务流程将会被足量的智能体代替。

低/无代码、RPA等平台与智能体开发平台最为接近，低/无代码平台的使命是少量代码开发或者无代码开发，智能体的到来让它们全部变成无代码且使用自然语言的开发。RPA平台本身都融合了低代码平台，现在融合了智能体，托拉拽的不只有组件，还有大模型与各种智能模块。

所以这些平台都与智能体有着天然的契合度，有些平台比如实在智能、壹沓科技等比大模型平台更早推出了智能体开发平台。智能体技术的引入，也让很多平台的产品形态发生了变化，比如融智信息、影刀等智能体平台已经演变成了能够在网页直接打开的SaaS。

最近又有人开始说RPA已死，对于这样的说法只能说智者见智了。关于RPA的Agent进化，会在另一篇文章跟大家聊一聊。

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可以这么说，以后所有的低\无代码平台和RPA平台都将是智能体平台，这是由市场需求决定的，也是由技术趋势造就的。这一部分内容，差不多集齐了目前国内的主流RPA厂商推出的智能体开发平台，另外还有集成RPA的低\无代码平台推出的智能体平台，本文整理了12个，如下：

  • 轻流：轻翼AI智能体平台
  • 容智信息：容智Hyper Agent开发平台
  • 金智维：Ki-AgentS
  • 实在智能：实在Agent智能体
  • 壹沓科技：壹沓数字员工平台1Data Agent
  • 影刀：AI Power
  • 来也科技：来也数字员工平台
  • 达观数据：AI Agent智能体平台
  • 中关村科金：得助智能体平台
  • 九科信息：bit-Agent智能体
  • 亚信科技;AISWare Usights智能体平台
  • 集简云：语聚AI智能体平台

关于这些平台的介绍，可以阅读以下文章：

AI初创企业与技术服务商推出的智能体平台

AI初创企业，在智能体方面的发展势头同样猛烈。除了那些一度引人耳目的通用智能体，主打AI Agent开发的智能体平台同样受人尊捧。

比如Dify既是一个在Github有着107K stars的开源智能体架构，也是一个备受开发者青睐的智能体开发平台。再如成立了近两年去年就推出企业级AI智能体开发平台的BetterYeah AI，最近刚完成B轮超亿元融资，已经服务了近10万家企业团队。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么？
  • 大模型是怎样获得「智能」的？
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范
  • …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示（Embeddings）
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署
  • …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建
  • …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案
  • …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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