Agent 开发平台对比

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本文将介绍一系列市面上可用的Agent开发平台,这些平台覆盖了从大模型交互到知识库管理等多种功能,旨在简化智能体的研发和运维过程。我们将探讨它们的特点、优势以及适用场景,帮助读者更好地理解如何选择适合自己需求的平台。

一、什么是Agent开发平台

面向智能体生产场景的一站式开发平台,能力覆盖但不限于智能体编排、知识库管理、大小模型交互、计量、开放、私有化部署等功能。有效提供智能体研发效率,降低智能体研发耗费的人力和时间成本。

二、解决场景

知识库问答 产品运营快速搭建智能体 业务研发便捷调试等

三、市面上的开发平台产品、平台

1. 字节coze

  • 工具:插件覆盖比较丰富,且支持自定义
  • 大模型:使用主流大模型,豆包、moonshot、minmax、通义前问等
  • 发布渠道:支持api调用、飞书、抖音、掘金、微信
  • 产品形态:C、B端

2. 腾讯元器

  • 工具:插件较少,支持自定义
  • 大模型:仅支持混元
  • 发布渠道:支持api调用、QQ智能体、微信客服
  • 产品形态:C、B端

3. 百度文心

  • 工具:插件较少,支持自定义
  • 大模型:文心一言、文心大模型4.0等
  • 发布渠道:支持api调用、微信、公众号、企业微信、百度系产品
  • 产品形态:C、B端

4. Dify

  • 工具:插件覆盖比较丰富,且支持自定义
  • 大模型:使用主流商业和开源模型(本地部署或基于Maas)
  • 发布渠道:支持私有化部署(docker、k8s)
  • 产品形态:开源
  • 编程方法:api+应用程序导向
  • LLMs:普遍支持,且可以在页面配置
  • 智能体:支持
  • 知识库:支持
  • 工具:支持,较为丰富且有agent案例
  • 工作流:支持
  • 本地部署:支持

5. FastGPI

  • 编程方法:api+应用程序导向
  • LLMs:主要支持openAI,更改较复杂
  • 智能体:支持
  • 知识库:支持,本地知识库配置较难
  • 工具:较少
  • 工作流:支持
  • 本地部署:支持

6. LangChain

  • 编程方法:python
  • LLMs:普遍支持
  • 智能体:支持
  • 知识库:支持
  • 工具:支持
  • 工作流:不支持
  • 本地部署:支持

7. Flowise

  • 编程方法:应用程序导向
  • LLMs:普遍支持
  • 智能体:不支持
  • 知识库:支持
  • 工具:支持
  • 工作流:支持
  • 本地部署:支持

8. OpenAI Assistant API

  • 编程方法:api导向
  • LLMs:仅支持openAI
  • 智能体:支持
  • 知识库:支持
  • 工具:支持
  • 工作流:不支持
  • 本地部署:不支持

集中解决通用的、复杂问题,抽象成标准的智能体构建模型,且能够适配业务的平台,还有一定的市场,可以考虑基于开源产品耦合业务需求。

本文由 @wanee 原创发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于 CC0 协议

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