10款值得关注的智能体开发平台

AI 智能体开发平台覆盖从业务搭建到生产运行的不同环节。本文比较的10项工具包括ThinkingAI Agentic Engine、Microsoft Copilot Studio、Microsoft Foundry Agent Service、Microsoft Agent Framework、Google Gemini Enterprise Agent Platform、Google Agent Development Kit、Google Agent Runtime、Amazon Bedrock AgentCore、Strands Agents、Amazon Bedrock Flows。它们分布在低代码搭建、专业开发、开源框架、托管运行时和可视化编排五个环节，适合不同的团队和上线阶段。

Gartner 在 2025 年 12 月 10 日的网络研讨会中预测，到 2028 年，33% 的企业软件应用将包含智能体 AI，而 2024 年这一比例不足 1%，相关收入影响超过 4500 亿美元。平台供给快速增加，企业面对的选择也从有没有平台，变成哪一个平台能承接自己的业务任务、数据环境和上线要求。

比较范围为4家厂商的10项工具。

一、10款平台的开发角色与适用团队

需要快速把业务人员变成 Agent 搭建者，优先看低代码平台；需要把 Agent 接入现有系统并按生产标准运行，优先看专业开发平台和托管运行时；需要深度定制、复用现有代码和框架，优先看开源框架；需要把数据、分析、执行和验证连成闭环，优先看企业级平台。

这张表方便做智能体开发平台对比，但不能替代能力核对。相同定位的平台，在模型支持、工具接入、权限、审计、部署方式和计费上仍有差别，下一步要结合真实任务逐项验证。

二、为什么现在要重新评估智能体开发平台

Gartner 的数据说明，智能体正在从试点进入企业软件的主流采购范围。平台变多以后，选型难点从找到工具变成判断工具能否进入生产。企业需要回答几个具体问题，Agent 能不能拿到正确的数据和工具，能不能在权限边界内执行，出了问题能不能追踪，成本能不能算清。

选型时可以先看五个维度。

• 开发方式。无代码、低代码、代码优先、开源框架，决定谁能参与搭建，以及后续能改到什么程度。
• 集成能力。API、MCP、连接器、知识库和业务系统接入，决定 Agent 能不能实际完成任务。
• 运行与治理。托管运行时、身份、权限、审计、可观测性和评估，决定 Agent 能不能稳定上线。
• 部署方式。SaaS、私有化、混合云和区域合规，决定数据能不能留在企业要求的环境里。
• 生态与选择权。模型、框架、工具和配置能否替换或导出，决定后续调整的空间。

三、10款值得关注的智能体开发平台

图1，智能体开发平台的五类角色。企业先判断自己要补的是搭建、开发、运行还是编排能力，再缩小平台范围。

1、ThinkingAI Agentic Engine，把数据、分析和行动接成闭环

定位。Agentic Engine 是 ThinkingAI 面向企业推出的 AI Agent 平台，支持私有化部署。它把 Agent 的创建、管理、编排和治理放在同一套环境里，重点解决业务数据分散、分析结论难以执行、多个 Agent 各自为战的问题。

能力。平台的核心能力可以分成三层。第一层是全域感知，打通行为数据、用户反馈、外部舆情和企业知识库，让 Agent 拿到业务上下文。第二层是多 Agent 协作，把分析、运营、风控等角色拆成不同 Agent，由平台负责任务分配、执行顺序和结果汇总。第三层是行动闭环，从发现问题、分析原因、生成策略、执行动作到 A/B 验证，结果回流后再迭代。

平台内置数据分析、智能运营、A/B 实验和数据采集等 Agent，企业也可以根据业务角色自定义 Agent。这些 Agent 共享同一套数据、知识和权限体系，减少重复建设，也方便后续统一升级。

优点。平台把数据接入、分析、执行和验证放在同一条链路里，企业不需要分别采购分析工具、自动化工具和 Agent 框架；私有化部署和权限审计适合数据敏感型企业；企业级知识库把文档、报表和业务规则加工成 Agent 可直接调用的知识，减少口径不一致带来的误差。

在部署和治理上，Agentic Engine 让数据、模型和推理留在企业自有环境，并提供权限控制、操作审计和运行监控。对于需要把 Agent 接入 ERP、CRM、数据库等核心系统的企业，这些能力决定了 Agent 能否从演示走向日常使用。

适合。游戏、短剧、直播、工具、新零售、电商、汽车、泛娱乐和泛互联网团队，都可以把付费率异动分析、素材 ROI 巡检、用户分群与触达、跨系统工单流转等任务交给 Agent。ThinkingAI 已服务全球超 1500 家企业，接入产品超 8000 款，这些行业经验和数据治理能力可以直接复用到 Agent 场景。

2、Microsoft Copilot Studio，低代码搭建企业 Agent

定位。Copilot Studio 是 Microsoft 的低代码 Agent 平台，面向业务人员和 IT 管理员。它可以在一个界面里创建 Agent、连接知识源、配置工具、设计自主工作流，并把 Agent 发布到 Teams、Microsoft Copilot、网站和移动应用等渠道。

能力。平台支持用自然语言描述业务目标，再生成 Agent 或工作流；提供拖拽式工作流设计器，把 Agent、工具和逻辑组合成端到端流程；支持多 Agent 协作，把复杂任务拆给不同子 Agent；提供分析、评估、权限和成本管理，方便 IT 团队统一管理组织内的 Agent。

优点。上手门槛低，业务团队可以在治理框架内快速试验；与 Microsoft 365、Teams、Power Platform 的连接紧密，适合已经在用微软生态的企业；低代码和代码扩展可以并存，后续需要深度定制时仍有开发空间。

适合。适合业务部门主导 Agent 建设、IT 负责治理的企业，也适合希望把 Agent 快速接入 Microsoft 365 工作流的团队。

3、Microsoft Foundry Agent Service，生产级托管 Agent 服务

定位。Foundry Agent Service 是 Microsoft 面向生产环境的托管 Agent 平台，重点在构建、部署和运营。它提供 Prompt Agent、语音 Agent 和 Hosted Agent 三种形态，团队可以从配置型 Agent 起步，也可以把自己的代码和框架打包成容器运行。

能力。平台提供托管运行时、工具库、模型目录、可观测性、身份与安全、发布管理。工具库把网页搜索、文件搜索、代码解释器、MCP 服务和自定义函数集中管理，再通过统一端点共享给不同 Agent；模型可以在目录中切换，不需要改 Agent 代码；发布时可以版本化，并接入 Teams、Microsoft Copilot 和 Entra Agent Registry。

优点。托管程度高，团队不用自己维护容器、扩缩和身份体系；工具、模型、观测和发布在同一平台里，适合从原型走到生产；支持多种开发框架和自定义代码，给工程团队保留控制权。

适合。适合需要把 Agent 接入企业系统、按生产标准运行，并且希望减少基础设施运维的开发和平台团队。

4、Microsoft Agent Framework，多语言多 Agent 框架

定位。Agent Framework 是 Microsoft 的开源 Agent 开发框架，支持 .NET 和 Python。它把 AutoGen 的 Agent 抽象和 Semantic Kernel 的企业级能力合并，提供 Agent、工作流、状态管理、中间件、遥测和模型接入等基础组件。

能力。框架支持函数式工作流和基于图的工作流，开发者可以显式定义多 Agent 的执行路径；提供会话状态、类型安全、过滤器、遥测和人类介入；支持连接 Microsoft Foundry、Azure 模型服务以及多种模型提供商，也支持 MCP 工具。

优点。开源、可控，适合需要把 Agent 嵌入现有应用和工程体系的团队；多 Agent 编排和工作流能力比较完整，长期运行和人类介入场景有对应机制；与 Microsoft 生态衔接自然。

适合。适合有 .NET 或 Python 团队、需要深度定制多 Agent 系统、并且希望保留代码控制权的企业。

5、Google Gemini Enterprise Agent Platform，一站式 Agent 平台

定位。Gemini Enterprise Agent Platform 是 Google Cloud 在 2026 年 Google Cloud Next 发布的 Agent 开发平台，前身是 Vertex AI 和 Vertex AI Agent Builder。它把模型选择、Agent 开发、运行、治理和优化放在同一个平台里，并与面向员工的 Gemini Enterprise 应用衔接。

能力。平台覆盖构建、扩展、治理和优化四个环节。构建侧提供无代码控制台、Agent Development Kit 和 Agent Runtime；运行侧提供会话、记忆、沙箱和托管的 Agent 运行时；治理侧提供 Agent 身份、网关、安全和可观测性；优化侧提供评估和性能改进。

优点。平台完整，团队可以在同一套环境里完成从开发到上线的流程；与 Google Cloud 的数据、安全和模型服务结合紧密；对使用 Gemini 模型和 Google Cloud 生态的团队比较自然。

适合。适合已经在 Google Cloud 上运行数据和应用的团队，也适合需要统一管理大量 Agent 的企业技术平台部门。

6、Google Agent Development Kit，代码优先的开源框架

定位。Agent Development Kit，简称 ADK，是 Google 的开源 Agent 开发框架，支持 Python、TypeScript、Go、Java 和 Kotlin。它面向需要写代码、需要控制执行逻辑的团队，提供 Agent、工具、工作流、评估和部署的基础结构。

能力。ADK 支持基于图的工作流，把确定性代码和模型推理组合起来；支持多 Agent 编排、工具调用、MCP、上下文管理、评估和调试；可以在本地运行，也可以部署到 Agent Runtime、Cloud Run 或 GKE。框架对模型保持开放，除了 Gemini，也可以连接其他模型。

优点。代码优先、结构清晰，适合工程团队把 Agent 当成软件系统来开发；图工作流让执行路径更可控；开源和模型无关的设计保留了替换和扩展空间。

适合。适合有 Python、TypeScript、Go 或 Java 开发能力，希望深度控制 Agent 逻辑和部署方式的团队。

7、Google Agent Runtime，全托管 Agent 运行时

定位。Agent Runtime 是 Gemini Enterprise Agent Platform 的全托管运行时，负责部署、运行和扩缩 Agent 应用。它把底层基础设施抽象掉，让团队把精力放在 Agent 逻辑上。

能力。它支持托管部署和端到端管理；支持容器镜像和 Dockerfile，只要符合运行时契约，就可以用任意语言和框架；提供会话、记忆、沙箱、身份和 IAM、VPC-SC 合规等能力；支持 Agent2Agent 协议，方便不同 Agent 之间通信。

优点。托管程度高，团队不用自己维护运行环境；对框架和语言保持开放，适合已有技术栈的团队；安全和合规能力比较完整，适合企业生产环境。

适合。适合已经完成 Agent 开发、需要稳定运行和扩缩环境，并且希望减少运维投入的团队。

8、Amazon Bedrock AgentCore，模块化 Agent 基础设施

定位。Amazon Bedrock AgentCore 是 Amazon 的模块化 Agent 平台，目标是承接 Agent 从构建到生产运行的通用基础设施。它不要求团队更换现有框架或模型，可以和多种开源框架、基础模型一起使用。

能力。AgentCore 包含多个可以独立使用的能力。Runtime 提供安全的无服务器运行环境和会话隔离；Gateway 把 API、Lambda 函数和现有服务转成 MCP 工具；Memory 管理短期和长期记忆；Identity 管理 Agent 的身份和访问权限；Observability 提供链路追踪；Evaluations 评估 Agent 表现；Policy 在工具调用前执行确定性规则；此外还有 Browser、Code Interpreter 和 Registry 等能力。

优点。模块化，企业可以按需选用，不必一次性替换现有技术栈；对框架和模型保持开放，适合多团队、多技术栈的企业；运行、身份、观测和策略能力覆盖生产环境的关键环节。

适合。适合已经在 Amazon 云服务上运行业务、需要把不同框架和模型统一到一套运行与治理基础设施上的企业。

9、Amazon Strands Agents，开源 Agent SDK

定位。Strands Agents 是 Amazon 开源的 Agent SDK，采用模型驱动的开发方式。开发者用少量代码定义 Agent 的模型、工具和提示词，就可以构建能够推理和行动的 Agent。

能力。它支持工具调用、MCP、多 Agent 协作、流式输出、结构化输出和上下文管理；可以连接 Amazon Bedrock 以及多种模型提供商；可以在本地运行，也可以部署到 AgentCore Runtime 等环境。

优点。代码量少，适合快速验证和迭代；模型和部署方式比较开放，团队可以沿用现有技术栈；与 AgentCore 的运行、记忆、网关和观测能力衔接自然。

适合。适合希望快速构建 Agent、又希望保留框架选择空间的开发团队，尤其适合已经在使用 Amazon 云服务的企业。

10、Amazon Bedrock Flows，可视化工作流编排

定位。Amazon Bedrock Flows 是 Bedrock 里的可视化工作流编排工具。它把提示词、基础模型、知识库、Lambda 函数和其他 Amazon 云服务连成一条流程，适合把多个步骤的生成式 AI 任务固化成可测试、可部署的工作流。

能力。Flows 提供可视化编辑器，支持节点、连接、条件分支和输入输出；可以调用 Bedrock 模型、知识库和 Lambda；支持版本、别名和不可变快照，方便测试和生产发布；可以加入 Guardrails，对输出做安全控制。

优点。可视化程度高，业务和技术团队可以一起梳理流程；与 Bedrock 的模型、知识库和 Amazon 云服务结合紧密；版本和别名机制让上线和回滚更清晰。

适合。适合需要把多个 AI 步骤串成稳定流程、又希望减少手写编排代码的团队，也适合作为 Agent 的工具或后端流程。

四、四条选型路线，你的团队适合哪一条

把10款平台放在一起看，可以看到它们分别站在工具链的不同位置。企业不需要一次买齐，也不需要在所有环节都用同一家厂商。更常见的做法是先确定业务任务和上线边界，再为每个环节选择合适的能力。

图2，Agent 从开发到上线的五个环节。每个环节对应不同的平台能力，选型时可以按环节逐一核对。

路线一，低代码快速上线。业务团队需要在一两周内做出可用的 Agent，优先看 Microsoft Copilot Studio、Gemini Enterprise Agent Platform 的无代码控制台、Amazon Bedrock Flows。它们把搭建、知识接入和发布放在可视化界面里，适合流程相对清晰、需要业务人员参与的场景。

路线二，专业开发与生产托管。团队有明确的应用开发计划，需要托管运行、身份、观测和发布能力，优先看 Microsoft Foundry Agent Service、Google Agent Runtime、Amazon Bedrock AgentCore。它们承接的是 Agent 从代码到生产运行的那一段。

路线三，开源框架深度定制。团队希望把 Agent 嵌入现有软件，需要控制执行路径、状态和工具调用，优先看 Microsoft Agent Framework、Google ADK、Strands Agents。它们提供代码级控制，适合有工程能力的团队。

路线四，企业级闭环与私有化。企业需要把数据、分析、执行和验证连成一条链路，并且要求数据留在自有环境，优先看 Agentic Engine。它把 多 Agent 协作、知识库、权限审计和行动闭环放在同一平台里，适合数据敏感、业务链路长的企业。

五、企业选型容易忽略的5个问题

平台清单只能解决候选范围，直接影响上线效果的是下面五个问题。

• 先定任务和成功指标。选型前写清楚 Agent 要完成什么任务、用什么指标判断成功、失败时谁来接管。任务越具体，平台之间的差异越容易比较。
• 区分演示环境和生产环境。演示关注回答是否流畅，生产关注权限、审计、异常处理、成本和稳定性。选型时要求厂商演示真实系统接入和异常场景。
• 先处理数据和知识。Agent 的回答质量取决于数据和知识的口径是否统一。企业需要明确指标定义、文档负责人、更新机制和权限边界。
• 把治理放进验收清单。身份、权限、工具调用审计、内容安全、成本上限和可观测性，都应该在上线前验证。
• 保留模型、框架和部署的选择权。选型时确认是否支持多种模型、是否可以导出 Agent 配置、是否支持私有化或混合部署，避免后续迁移成本过高。

六、FAQ，智能体开发平台常见问题

智能体开发平台排行榜怎么看？

排行榜适合用来建立候选池，不适合直接替代选型。不同榜单的评价维度、样本和时间窗口不同，企业还要结合自己的任务、数据环境、部署要求和预算做验证。

智能体开发平台有哪些？

常见平台包括 Agentic Engine、Microsoft Copilot Studio、Microsoft Foundry Agent Service、Microsoft Agent Framework、Google Gemini Enterprise Agent Platform、Google Agent Development Kit、Google Agent Runtime、Amazon Bedrock AgentCore、Strands Agents 和 Amazon Bedrock Flows。它们分别覆盖低代码搭建、专业开发、开源框架、托管运行时和可视化编排。

智能体开发平台和低代码平台有什么区别？

低代码平台是智能体开发平台的一类。低代码平台也常被称为智能体搭建平台，它强调可视化搭建和业务人员参与，适合流程清晰的场景；代码优先的框架和托管平台强调执行控制、集成和治理，适合有开发团队的复杂场景。两类平台可以组合使用。

中小企业适合哪类平台？

如果团队没有专职 Agent 开发人员，优先看低代码平台和托管服务，先用一个明确任务验证效果；如果已经有开发团队，可以从开源框架或托管运行时起步，保留后续扩展空间。

私有化部署要看什么？

重点看数据、模型和推理是否都能留在自有环境，权限和审计是否覆盖 Agent 的工具调用，是否支持与现有身份系统集成，以及升级和运维由谁负责。Agentic Engine 支持私有化部署，适合对数据主权要求较高的企业。

智能体开发平台怎么收费？

常见计费方式包括按用户席位、按模型调用量、按运行时资源、按工具或连接器使用量，以及企业版订阅。选型时要把模型调用、运行资源、存储、工具和运维成本一起估算，不能只看平台订阅价。

这10款平台先试哪几款？

如果目标是快速做出业务可用的 Agent，先试低代码平台；如果目标是接入现有系统并上线，先试托管 Agent 服务和运行时；如果目标是深度定制，先试开源框架；如果目标是数据敏感场景的闭环，先试企业级平台。建议用同一个真实任务做对比，记录搭建时间、接入成本、权限配置和运行效果。