2025 智能体元年，Agent 开发平台深度评测报告解读

AI 产业的两大核心趋势正并行发展：基础大模型的能力持续突破，而 AI Agent 的产业化落地也在全面提速。Capgemini 于 2025 年 4 月发布的一项覆盖 14 国 1500 名企业高管的调研显示[1]，已有 37% 的受访组织启动或实施 AI Agent 项目，另有高达 61 %的组织将在一年内跟进部署或进行探索，印证了该趋势的全球共识。

全球科技巨头的密集布局，更是将 Agent 智能体技术推向产业发展的必争之地。在这轮浪潮中，我们不仅在基础模型研发上紧跟国际前沿，更在应用创新和产业落地上走出了自己的路径。

腾讯云、阿里云、火山引擎、百度智能云等企业相继推出 AI Agent 智能体开发平台，不仅体现了中国科技企业对这一趋势的敏锐把握，更展示了我们在 AI 创新上的决心与投入。

Agent 平台成为产业智能化“新基建”

近日，国家工业信息安全发展研究中心赛昇实验室，发布了一篇针对 Agent 平台能力的评测报告《大模型智能体开发平台技术能力综合测试报告》[2]。

这份报告选取了国内市面上较为主流的四大 Agent 开发平台：阿里云百炼、腾讯云智能体开发平台、扣子及百度智能云千帆，并对 Agent 开发平台能力进行了全方位的检测，旨在为行业提供客观、专业的选型参考。

报告围绕当前智能体落地应用的关键要素—— RAG、工作流能力、Agent 工具调用作为三大核心测量维度：

RAG 决定智能体能否基于企业私有知识提供准确服务，是实现从通用 AI 到专业 AI 转化的关键；工作流能力关系到复杂业务逻辑的执行效果，直接影响企业流程自动化的推进；Agent 工具调用则界定了智能体的实际行动边界，是实现从“对话”到“执行”的重要环节。

这三项要素，共同构成了智能体从概念验证到实际生产力转化的完整路径。

报告针对上述三大核心维度，设计了 15 个测试项、600+ 测试问题，选取政策咨询、电商客服、销售数据分析等 6 个典型场景，为行业提供了一份难得的选型参考。总体来说，报告整体测试设计还是非常科学的。

1、RAG 能力测试结果

RAG 是智能体应用落地的技术基石。

它以低成本方式解决了 AI 接入企业私有知识的难题，同时通过提供可追溯的答案来源，保证了信息真实性与合规性。这是当前智能体走出实验室、实现规模化商用的核心支撑。

报告针对 RAG 文本问答、RAG 结构化问答、RAG 图文问答三个场景展开了调研。

RAG 文本问答测试方面，各平台整体表现稳定。在纯文本问答中，所有平台均能准确识别用户意图，从知识库中定位相关文档，并合理组织答案内容，得分普遍较高。

从问题类型来看，单文档问答的表现尤为突出，仅在个别情况下因答案不够完整或出现轻微“幻觉”现象导致扣分。

而在更贴近实际业务场景的多文档问答中，测试结果显示所有模型的准确率均超过 80 %，腾讯云智能体开发平台、百度智能云千帆甚至还超过 90 %。不过这类问题的失分点也较为集中，当需要综合多个文档信息时，容易出现部分内容遗漏，答案的完整性有所欠缺。

2、工作流能力测试结果

工作流能力是 Agent 在产业落地过程中的核心，它的表现直接影响应用效果：

1、以意图识别为例，如果系统误判用户需求，可能将“修改订单”错误理解成“取消订单”，从而触发错误的业务流程。

2、参数提取能力同样关键，例如，当用户说“把昨天那个订单改成 2 件发到公司”，系统需要准确提取订单号、商品数量、收货地址等信息，任何一项提取出错都会导致后续操作失败。

3、此外，异常回退和容错机制是否完善，决定了系统在遇到边界情况时能否保持稳定运行。比如修改订单时遇到库存不足或支付异常，系统应该自动回退并给出明确提示，而不是卡在中间环节影响用户体验。

为了评测 Agent 的工作流能力，报告选取订单修改这一典型场景，从参数提取、异常回退、意图识别和容错处理四个关键环节进行评估。

测试结果显示，阿里云百炼和腾讯云智能体开发平台在端到端流程准确率和参数提取准确率两项指标上并列第一；腾讯云智能体开发平台在意图识别上准确率最高；所有测试平台在工作流结束判断方面，都实现了 100 %的准确率。

3、Agent 工具调用测试结果

工具调用能力是 Agent 和外部世界交互的核心，极大影响 Agent 的任务处理效果。

在金融风控系统中，即便只有 5 %的调用失败率，也可能导致部分交易无法完成风险评估。制造业设备监控场景下，工具响应延迟 3 秒，异常预警就会滞后，错失最佳处理时机。

与此同时，多工具调用的完成率也非常重要。

例如医疗辅助诊断需要将症状分析、检查建议、用药方案完整串联，任何一个环节出现问题都会影响整体效果；供应链优化需要综合考量库存状态、物流成本、供应商评估等多个维度，推理能力不足时，只能得出局部最优方案。

在 Agent 能力测试中，报告重点评估了智能体的工具调用能力，评测方式是让各平台基于 DeepSeek R1 模型，集成天气查询、数据分析、图表生成等 6 大类通用工具进行测试，测试结果显示，腾讯云智能体开发平台在 Agent 工具调用能力上表现突出。

Agent 竞赛下半场：稳定、细节、市场

报告显示，当前智能体开发平台能力呈现“基础能力趋同，产品路径分化”的竞争格局。

各平台在文本处理、流程控制等基础场景已形成标准化能力，但在复杂场景处理、多模态协同及工具生态建设上表现出一定差异。

1、Agent tool 生态

报告分析了，四家智能体平台在 Agent tool 生态上的差异化布局：

百度智能云千帆优先整合百度文库、百科、地图等内容与数据资产；腾讯云智能体开发平台与腾讯文档、腾讯地图等原生工具深度打通，构建了完整的工具链结构；扣子以轻量化工具生态见长，支持快速插件开发和嵌入；阿里云百炼则联动钉钉、高德地图等业务模块，将智能体嵌入办公、生活等实际场景。

这种差异化布局，正推动智能体技术从能力构建加速走向场景落地的深水区。

2、Agent 产品设计理念

随着 RAG、工作流、工具调用等基础能力逐渐成熟，各 Agent 平台的产品设计理念开始出现不同。

报告指出，各平台差异性主要体现在技术路径选择与工程实现深度上：

阿里云百炼在结构化数据接入、参数提取稳定性及工作流流程控制等方面表现稳健，体现了其底层架构设计的成熟性与系统响应的鲁棒性。

百度智能云千帆在数据库集成等细分能力上展现出一定优势。

扣子则以轻量化插件系统和灵活工作流节点组合，提升了开发效率与定制适配能力。

腾讯云智能体开发平台则凭借端到端的流程打通能力和完善的原生工具链支持，在多工具协同调用、参数自动提取与流程容错处理等多个维度均实现较为均衡的表现。

3、平台竞争深水区：场景深度适配、技术链厚度、生态广度拓展

根据报告总结，智能体开发平台间竞争力的实质，已逐步由单点能力比拼转向体系能力构建。未来的发展将取决于三个关键路径的持续演进：

1、场景深度适配：

仅具备技术能力远不足以支撑复杂场景的业务化部署，智能体必须进一步提升模型与真实任务需求之间的耦合精度。

围绕特定行业、细分任务构建标准化知识单元与任务模板，成为“从能用到好用”的关键一环。

2、技术链厚度：

大模型能力的释放必须依赖稳定的调用机制与闭环的流程体系。

当前部分平台在节点设计、状态控制与工具响应稳定性方面仍存在中断或冗余路径，需通过组件颗粒度优化与自动化控制链路增强系统韧性。

3、生态广度拓展：

智能体能力的边界不止于自身，而取决于其与外部 MCP 合作体系及开发者社群的连接能力。

随着开发者需求走向定制化与多行业融合，平台必须进一步释放底层能力接口，推动第三方工具插件接入标准化，并建设完备的开放工具市场，打造“平台+生态”的双轮驱动能力体系。

项目实测

参考报告结论，我们选取了报告中表现较为优异的腾讯云智能体开发平台，进行实战测评，验证其能否真正解决企业 AI 应用落地的痛点。

1、小某书爆款文案生成器

笔者首先测试了一个具有代表性的应用场景：自媒体爆款文案生成器。

工作流的设置如下：

输入爆款链接和用户期望的主题→根据链接自动抓取内容→拆解内容的风格特征→生成同风格新文案（融合风格特征和用户主题）。

在腾讯云智能体开发平台上，平台提供可视化的流程编排界面，交互简单，整个工作流在 20 分钟内完成了搭建。

其也支持引用本应用内的 Agent ，在工作流中复用并编排其能力。比如用户可根据需要在 Multi-Agent 模式完成 Agent 搭建（包括工具选择、提示词配置等）和调试，然后将已配置完成的 Agent 引入工作流，结合其他节点完成业务流程搭建。

实测结果显示，生成文案的风格还原度达到较高，且成功替换为输入的主题内容；流程稳定性也比较优秀：连续测试 10 次，没有出现一次中断或异常。

值得一提的是，腾讯云智能体开发平台工作流同时支持“对话流”，即可以通过多轮对话来引导用户、收集信息并推动流程。此外工作流支持智能节点回退，中途遇到节点信息修改，可以自动跳转到该节点更新信息，无需重跑流程。

对企业而言，将重复性内容创作交由智能体完成，是提升运营效率的有效路径。不仅可以解放人力，还可以让运营团队将更多精力投入到更具价值的创意策划中。

2、文档智能问答助手

第二个测试场景是 RAG 能力。

笔者搭建了一个简单的知识库系统：文档智能问答助手。

测试中发现，腾讯云智能体开发平台，对整个知识库的复杂度做了很大的简化，搭建企业级知识库只需几分钟。

第一步，配置提示词。

第二步，上传【大模型智能体开发平台技术能力综合测试报告】作为知识库，完成后即可开始提问。

笔者让它检索【腾讯云智能体开发平台】在报告里评测中的表现。

它给出的答案较为精准，既呈现和整合了知识库里的信息，还能做到直接引用文章里的图表。

这背后主要是依托腾讯优图实验室基础研究支持，拥有更领先的 RAG 算法能力，可以实现更加精准、分条缕析、图文并茂的知识问答。

最新的版本中，腾讯云智能体开发平台还新增「知识库检索 Agent」：通过  Agentic RAG 方式自主规划与拆解任务，结合多次工具调用，提供精准回答，适用于复杂的知识库问答场景。

对企业来说，一个很重要的价值就是管理领域类的垂类知识（know how），企业利用知识的效率将迎来显著增效。

3、模拟用户访谈助手

第三个测试场景是多智能体。

笔者搭建了一个产品经理模拟用户访谈助手，其交互设置如下：

用户(产品经理、运营角色)提出问题→调研专家助手(生成调研用户画像)→用户创建专家(根据画像生成用户)→用户调研回答助手(模拟画像的用户，回答问题)→给到用户(关于问题的洞察)。

笔者首先让 DeepSeek 帮我生成了几个 Agent 。然后在腾讯云智能体开发平台配置下，腾讯云平台提供了三种多 Agent 的协作模式，为了方便测试，这里配置使用了自由转交，整个配置过程只用了 1 分钟。

接着输入问题，就可以跟多 Agent 自由对话了。

这就是 Agent 平台的价值，员工可以借助 AI 轻松搭建自己的多智能体应用，极大的提高工作效率和产出。例如上述工作流，可以帮助产品经理从更多的视角去分析自己的用户，从而判断产品是否真的好用。

实测下来，腾讯云智能体开发平台有三个优点：

1、上手门槛低：平台不只是面向程序员，业务人员也能用。界面是可视化的，参数提取做了智能化处理，调试功能也比较完善，即便不懂编程，阅读文档和咨询 AI 后，也能较快熟悉操作。

2、工具生态丰富：平台集成了不少工具，覆盖知识库及内容创作等领域。用户可以根据需要灵活编排，应对各类业务场景。

3、稳定性较好：从测试情况看，腾讯云智能体开发平台在稳定性上做得不错，这对企业级应用来说很重要。

笔者也简单测试了下报告里提出的阿里云百炼、Coze、百度智能云千帆这几个平台，个人感受这几个平台的特点如下：

1、阿里云百炼注重应用效果量化评估，很适合想要通过 MCP 协议快速集成多种工具的企业和开发者。

2、Coze 非常灵活，很适合个人开发者、团队进行 AI 应用探索、业务的 Demo 构建和自动化工具搭建。

3、百度智能云千帆，它集成了百度独家的搜索工具组件，很适合对信源时新性、权威性要求高的应用。

Agent 平台的未来：务实、开放

Agent 已经成为产业热潮，国内外各大厂商也已深度布局，这说明，市场已经走过了“概念验证”阶段，进入了“生产力”阶段。

企业看到的不仅是一个工具，更是一种“人人皆可 AI 开发者”的未来可能性。

当业务人员可以用自然语言描述需求、用可视化界面编排流程、用现成工具组合能力，AI 应用的开发周期从“数月”缩短到“数天”甚至“数小时”。

未来的竞争，不是炫技，而是看谁能更“务实”地解决真实业务问题，完成端到端闭环，并且稳定可靠。

谁能构建更“开放”的工具生态，并且在稳定性、易用性、生态建设上持续深耕，谁就能在这场马拉松中脱颖而出。

Agent 进入下半场，我们将持续和您一起观察。

参考：

[1].Capgemini. Capgemini Research Institute, Agentic AI.

[2].国家工业信息安全发展研究中心赛昇实验室. 大模型智能体开发平台技术能力综合测试报告.

文章来自于微信公众号 “特工宇宙”，作者 “特工宇宙”