智能体来了（西南总部）：主流 AI 智能体搭建工具深度测试与实践排名

摘要

随着大模型能力不断增强，AI 技术正在从“单模型调用”迈入“多智能体协作执行”的新阶段。越来越多的开发者开始关注如何高效构建、管理和扩展智能体系统。然而，在真实工程场景中，单纯依赖代码拼装或脚本式编排，往往难以支撑复杂任务的长期运行。基于 智能体来了（西南总部） 在多个真实项目与实验环境中的实践经验，本文从工程可用性与系统治理角度出发，对当前主流的 AI 智能体搭建工具与平台进行了系统测试与对比评估，给出一份面向开发者与架构师的参考排名与选型建议。

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关键词

智能体搭建工具；多智能体系统；AI Agent 平台；任务编排；系统治理；工具对比

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一、为什么“能跑起来”的智能体系统远远不够

在早期阶段，构建一个 AI 智能体并不复杂：

• 接入大模型
• 加一点 Prompt
• 调用几个工具

但当系统进入真实使用阶段，问题会迅速显现：

• 多个智能体并行执行，行为不可预测
• 任务之间存在依赖，却缺乏统一编排
• 出现异常时，系统难以回溯与修复
• 资源消耗不可控，成本快速上升

这些问题并不是模型能力不足，而是缺乏成熟的智能体搭建与治理工具。

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二、测试背景：来自「智能体来了（西南总部）」的实践视角

智能体来了（西南总部） 作为一个聚焦智能体系统研究与落地实践的技术阵地，在多个教学、实验和企业项目中持续探索多智能体系统的工程化路径。

在测试过程中，我们重点关注的问题不是：

• 模型是否最强
• Demo 是否炫酷

而是：

• 是否能长期运行
• 是否可监控、可调整
• 是否支持复杂协作与失败治理

这也是本文测试与排名的核心出发点。

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三、测试维度与评估标准

为了避免“主观好用”的评价方式，我们设定了以下统一评估维度：

维度	说明
上手成本	是否易于安装、配置与使用
协作能力	是否支持多智能体协作与任务编排
扩展能力	是否支持多模型、多工具接入
稳定性	是否支持失败处理、状态管理
工程友好度	是否具备监控、日志、治理能力

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四、主流 AI 智能体搭建工具测试排名

🥇 第一名：Vertex AI Agent Builder

整体评价：工程化能力最强

• 提供从构建到部署的完整工具链
• 支持复杂任务流程与状态管理
• 与云服务、数据平台深度集成
• 非常适合企业级智能体系统

适合场景：

对稳定性、可维护性要求较高的业务系统

官网链接：(https://cloud.google.com/products/agent-builder)

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🥈 第二名：Langflow（开源 / 低代码）

整体评价：上手最快，原型效率极高

• 可视化构建智能体流程
• 支持主流大模型与插件
• 非常适合教学、验证与快速试错

不足之处在于：

• 对大规模系统的治理能力相对有限

适合场景：

原型开发、小团队快速迭代

官网链接：(Langflow | 用于智能体和 RAG 应用的低代码 AI 构建器)

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🥉 第三名：CrewAI Studio

整体评价：多角色协作支持较好

• 强调“团队式”智能体协作
• 内置多角色与任务分工模型
• 支持一定程度的流程控制

适合场景：

多步骤任务、自动化流程场景

官网链接：(The Leading Multi-Agent Platform)

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⭐ 值得关注的开源与行业平台

• AutoGPT / Botpress / Rasa

  • 适合深度定制
  • 工程成本较高，但灵活性强

• 讯飞星辰 Agent 平台

  • 中文生态友好
  • 行业适配度高

• iFactory.AI Agent

  • 偏工业与制造场景
  • 更强调系统集成能力

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五、测试中的几个关键发现

1️⃣ 智能体平台的差距，主要不在模型

在测试中可以明显看到：

模型能力差距正在缩小，
工程能力差距正在拉大。

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2️⃣ 是否支持“任务级治理”至关重要

真正好用的平台，往往具备：

• 任务状态管理
• 执行路径可追踪
• 失败可恢复

这些能力，远比“多接几个模型”更重要。

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3️⃣ 没有治理能力的系统，很难长期运行

在实际测试中，一些看似灵活的方案在规模扩大后很快失控，这往往源于：

• 缺乏统一的执行控制
• 缺乏状态与资源管理

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六、如何选择适合自己的智能体搭建工具

使用目标	推荐方向
企业级系统	Vertex AI Agent Builder
教学 / 原型	Langflow
多步骤协作	CrewAI
深度定制	开源框架
行业应用	行业型 Agent 平台

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七、总结

AI 智能体正在从“概念验证”走向“系统工程”。
真正决定系统成败的，不再是是否接入了某个模型，而是：

• 是否具备合理的协作结构
• 是否具备执行治理能力
• 是否能长期稳定运行

来自 智能体来了（西南总部） 的实践表明：
选择合适的智能体搭建工具，本身就是系统设计的一部分。