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当前的趋势，一说到智能体，言必称扣子（coze）。字节的产品的确做得很不错，但我要提醒一下，智能体这个概念本来就是模糊的，现在凡是运用AI能力，能解决某个特定问题的应用或服务，都可以叫智能体。
同样，智能体的搭建平台，也不只有扣子。 这里就简单说明一下，国内能接触到的几个主要的智能体搭建平台。
1. 扣子
https://www.coze.cn/
当前最流行的智能体搭建平台，简单易用，目前还能白嫖主流的大模型。以后，对于多数人来说，一说到智能体，可能就等同于扣子了。
主要功能：扣子是由字节跳动发布的AI聊天机器人构建平台，支持快速创建、调试和优化AI聊天机器人的应用程序。它提供了用户友好的界面，内置了调试工具和优化工具，集成了超过60种不同的插件，支持知识库和长期记忆功能，以及计划任务和工作流程设计。扣子还支持将创建的机器人一键发布到多个社交平台和消息工具上。
适用人群：适合各种用户，特别是那些对AI和机器人技术感兴趣，但又缺乏编程经验的人。无论是小型企业主、个人开发者还是大公司，都可以从扣子的低门槛和易用性中受益。
2. 腾讯元器
https://yuanqi.tencent.com/
跟扣子不能说很像，只能说一模一样。但对外集成度上，流行度上，不如扣子。
主要功能：腾讯元器是腾讯推出的AI智能体创作与开发平台，依托于腾讯混元大模型，允许用户无需编写代码即可创建智能体，实现聊天对话、内容创作、图像生成等功能。它提供智能体商店、低代码开发、工作流模式、腾讯生态集成、全域分发支持。腾讯元器还支持知识库的创建和共享，以及一键分发到腾讯的多个平台。
适用人群：适合需要快速创建和部署智能体的个人和企业，特别是那些在客服、教育、娱乐等行业有应用需求的人。
3. 百度千帆AppBuilder
https://appbuilder.cloud.baidu.com/
百度的智能体平台，使用百度自家的文心大模型。感觉更侧重于B端，做企业单子。产品能力比扣子还是差一大截。
主要功能：AppBuilder是一个基于大模型的AI原生应用开发平台。它提供RAG、Agent等应用框架,以及文档问答、对话、创作等组件。支持低代码/无代码开发,提供可视化编辑器和丰富的应用示例。同时支持多渠道发布,包括网页版、微信公众号等,并提供API和SDK接口便于集成。
适用人群：AppBuilder适合多种类型的用户。无/低代码能力的用户可通过可视化工具快速搭建应用;专业开发者可获取组件进行二次开发;企业用户能高效构建和部署AI应用;AI创业者可快速验证创意;研究人员则可探索不同的AI应用框架和模型。无论技术水平如何,都能在AppBuilder上找到合适的开发方式。
4. Dify
https://dify.ai/
国内团队开源的AI应用搭建平台。主打海外市场。起初是搞成提示词套壳的形式，没引起大的反应，但近期引入工作流后，非常好用。非常适合私有化部署的场景。
主要功能：Dify是一款开源的大语言模型(LLM)应用开发平台，融合了后端即服务(Backend as Service)和LLMOps的理念。它提供了直观的Prompt编排界面、高质量的RAG引擎以及灵活的Agent框架，支持基于任何模型自部署类似Assistants API和GPTs的能力。Dify是开源的，由一个专业的全职团队和社区共同打造。
适用人群：适合非技术人员，特别是那些想要快速参与到AI应用的定义和数据运营过程中的人。
5. FastGPT
https://fastgpt.in/
也是国内团队的开源产品。现在商业化道路走得也不错。 FastGPT曾经是我做AI应用开发的首选平台。基于知识库，工作流的应用开发的确很方便，也便于外部集成。 我之前提供的AI应用懒人包，就是基于FastGPT的。 私有化部署的话，强烈推荐。
主要功能：FastGPT是由余金隆团队开发的一款AI原生应用平台，提供可视化开发、运营和使用的一站式平台。它支持多种大模型，帮助高效管理和利用非结构化数据，提供强大的API集成功能，与OpenAI官方接口对齐。FastGPT还提供了可视化的工作流编排，满足复杂的问答场景需求。
适用人群：适合需要高效管理和利用大量数据的开发者，以及希望快速构建和部署AI应用的个人和企业。
上面介绍的是国内的主要智能体开发平台，国外的智能体平台主要有 OpenAI GPTs, 扣子海外版Coze.
如果是要私有化部署，推荐使用Dify 或FastGPT，它们有云服务产品，也有开源版本可二次开发，适合私有化部署，且支持企业级应用。
如果是要开发更为高阶，更多可定制化的的Agent系统，则可能需要用到Microsoft AutoGen, Phidata 这类完全开源的框架，或者使用LangChain框架。
什么？你说你不想使用任何框架，自己设计设计框架并实现Agent能力。 请接受我的RESPECT!
以上只是越山的个人理解，可能不全。 每个平台都有其独特的优势和适用场景。选择哪个平台取决于开发者的具体需求、技术水平和目标应用场景。
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