工信部测试报告（全文）AI 大模型智能体哪家强？

作者｜子川

来源｜AI先锋官

关于大模型智能体哪家强这个问题终于有一个明确的答案啦！最近，由国家工业信息安全发展研究中心赛昇实验室牵头，给阿里云百炼、腾讯云智能体开发平台、扣子及百度智能云千帆安排一场测试。不再是看数据，而是测试实际场景的表现。

此次测试围绕RAG、工作流和Agent三大核心维度展开，涵盖政府、电商、电力等多个场景。

测试标准非常严谨，统一采用DeepSeek R1进行推理，DeepSeek V3进行问答。数据上，30份文本（10万字级）、5张结构化表格（1.5万+记录）、10组图文，构成600+问题的试卷，外加13条端到端流程，从网页到API，全程监控表现。得到的结论很直接。

• RAG领域：文本理解已基本定型，但结构化数据分析和多模态协同仍是行业共同的“软肋”。

• 工作流领域：功能基本可用，但仍需精细调优，参数的动态捕获和异常回滚机制，是衡量其智能程度的关键指标。

• Agent领域：其能力的上限，在于工具生态的丰富度和工程实现的鲁棒性。多工具的协同作战能力和任务的闭环完成度，直接决定了用户体验的高度。

四家平台的测试结果成功出炉了，有人欢喜，有人愁。

阿里云百炼

优势：结构化数据接入、参数提取和工作流流程控制稳健，底层架构成熟。

需提升：纯文本RAG处理结构化数据局限，图文问答和部分工具调用稳定性有待提高。

腾讯云智能体开发平台

优势：端到端流程打通，原生工具链完善，在多工具协同、参数提取及流程容错上表现均衡领先。RAG在知识库外问题拒答率高，图文配图回答率领先。

需提升：RAG多表查询偶有偏差，工作流意图识别精细度可优化。

扣子

优势：轻量化插件系统与灵活工作流节点组合，开发效率高。

需提升：RAG多文档信息有遗漏，结构化数据问答和API调用稳定性需补强；工作流参数提取和意图识别有待加强；Agent图表显示存在技术瑕疵。

百度智能云千帆

优势：结构化引擎与跨表聚合能力扎实，自有生态工具整合度高。

需提升：R AG图文问答存在流程bug，工作流参数提取仍需加强；Agent图表生成需用户手动转化，多工具协同完整性及工具调用稳定性有提升空间。

下面是完整的报告。

一、测试概述(1)测试背景与核心内容

在产业智能化转型加速的背景下，大模型驱动的智能体(Agent)已形成多场景渗透态势。智能体因其具备知识增强、流程编排和智能决策等核心能力，正重塑企业级服务的技术生态。

为用户更好地了解大模型智能体典型场景应用情况，对智能体开发平台(以下简称“平台”)技术实现路径与行业适配机制进行研究。

本次测试选取阿里云百炼、腾讯云智能体开发平台、扣子及百度智能云千帆四个典型智能体开发平台的个人电脑端，围绕业务智能化的驱动能力展开测试。

结合智能体的技术演进态势和行业应用实践，本报告确立RAG能力、工作流能力、智能体工具调用三个关键能力维度进行测试评估。

1.RAG能力测试：RAG能力评估重点考察平台的知识增强机制，旨在验证RAG在真实业务场景中的综合表现，包括知识检索精度、逻辑推理能力以及用户体验的平衡性。

重点评估三个维度:

一是多模态知识处理能力:包括文本、表格、图文等不同类型载体的处理:

二是任务复杂度适应能力:盖从单点信息提取到跨文档关联推理的不同难度层级;

三是交互机制完备性:包含拒处理、澄清反馈、湖源引用等关键功能。

2.工作流(Workflow)能力测试:工作流能力重点考察复杂场景下平台的流程控制机制，评估多轮对话中的流程稳定性与控制精度。

以智能客服典型业务场景的订单咨询、退换货等能力为研究对象，聚焦参数动态提取、异常回退、意图识别与容错处理等关键智能性。

3.Agent 能力测试:Agent能力围绕工具调用智能化水平与复杂任务处理体验，考察单工具逻辑判断、多工具协同及提示词指令执行能力，验证智能体对内外部工具调用协同的意图识别、选择科学性与答案整合效果。

(二)测试方法与数据说明

本节围绕智能体开发平台核心能力评估，系统阐述了测试方法与数据情况。

研究通过构建贴合企业级服务典型业务场景的标准化框架，结合多态测试数据集、统一配置的智能体/工作流、综合性问题集，以及多样化调用与过程采集方式，实现对平台核心能力的系统测试与分析;

同时明确了测试涉及的基础知识数据与响应结果数据的具体构成、来源及特征，为后续研究的科学性与可靠性奠定了方法与数据基础。

1.测试方法

本次测试基于模拟真实应用场景，构建标准化测试框架实现对大模型驱动的智能体开发平台核心能力的系统测试、比对、分析。

场景构建方法。场景构建选取企业级服务中的客户服务、订单处理、知识问答等典型业务场景，精准还原真实业务流程中的交互逻辑与任务需求，以此保障测试场景与实际业务的高度贴合。

数据集构建方法。数据集构建针对多模态知识处理需求，构建包含政策文档、业务规范等纯文本，订单数据、客户信息等结构化表格，产品说明、操作指南等图文数据的测试数据集，实现对不同知识载体类型与业务领域的全面覆盖。

智能体/工作流配置方法。智能体/工作流配置依据各智能体的技术架构，在线配置相应的智能体与工作流模块。推理模型统一设定为DeepSeekRl，问答模型统一设定为 DeepSeekV3，其余参数采用系统默认设置。

仅对影响核心能力评估的关键配置进行必要对齐(若部分智能体默认模型无法切换，则保留其默认配置)。

测试问题及设计方法。测试问题集设计以行业真实业务流程和应用场景为依托，围绕三大核心能力维度，设计包含15个测试项、600+测试问题的综合性问题集眚烦箏様企个銜匏屁问题均标注对应能力维度与预期输出，作为评估基准。

调用与过程采集方法。调用与过程采集通过网页交互与API接口调用两种方式，模拟用户操作与系统集成场景，采集各智能体在问题处理过程中的响应结果及流程轨迹，为后续的统计分析提供便利。

2.数据说明

本次测试使用及产生的数据主要包含基础知识数据、响应结果数据。

基础知识数据说明。基础知识涵盖政府、电商、电力3个行业的业务资料，包括纯文本文档 30份(总字数约10万字)、结构化表格5张(含15000+条记录)、图文内容10组(含产品图、流程图等)。数据来源为公开政策文件、行业报告及模拟业务场景生成的标准化资料，确保数据的典型性与可控性。

响应结果坼唢轩据说明。响应结果包括文本生成内容、知识来源引用、流程参数变忸胄鴎堅诤慰壕氹茂工♡瞓殍具调用记录等，数据记录涵盖时间戳、处理状态、错误信息等元数据，为能力分析提供完整轨迹。

(三)免责声明

测试时效性说明。本测试开展时间为2025年5月20日-2025年6月15日，所有准确率计算方法见附件，所有计算结果限于测试时间内成立。

测试限制性说明。本测试基于特定模型版本与测试场景，实际应用效果可能因业务需求、配置调整及技术迭代产生差异。测试结果不构成任何商业推荐，用户需结合自身场景进行独立验证与选型决策，

测试缺陷性说明。本测试仅针对各平台用户终端小样本体验，有可能存在数据缺失、技术环境不完全、样品版本 bug等缺陷限制。

本次测试最终解释权归国家工业信息安全发展研究中心赛昇实验室所有。

一、RAG 能力测试

RAG 定义:英文全称是Retrieval-AugmentedGeneration，中文全称是检索增强生成。

是一种通过数据检索改进模型内容生成效果的技术方案，它引入来自外挂向量数据库、知识图谱或网络的数据，对原始问题补充增强后输入给大模型，有效缓解幻觉问题，并提高知识更新速度与生成可追溯性(来源:微软研究院)。

(一)RAG 测试采用指标

本次测试对RAG 能力的评估从检索精准度、知识覆盖广度等六大核心维度展开。

一是检索精准度，衡量召回相关文档的准确率与冗余信息过滤能力;

二是知识覆盖广度，评估对领域内知识的覆盖完整性及边缘信息的处理能力;

三是推理融合度，考察将检索结果与问题深度结合、生成逻辑连贯回答的水平;

四是时效性响应关注检索与生成的整体效率及动态知识更新适配性;

五是多模态适配性，检验对文本、表格、图片等多元数据的处理能力;

六是鲁棒性表现，评估面对模糊问题、噪声数据时的容错与修正能力。

(二)测试实施

本次测试重点探索RAG在深度行业场景中的落地能力，构建了基于知识载体多样性、任务复杂度与机制完备性的三维评估体系。选取政策咨询、电商客服、销售数据分析等6个典型场景，构建500+个高质量问题集。测试任务具体设计以文本问答、结构化数据问答及图文问答为主。

1.文本问答任务。在检验RAG知识整合与意图理解方面，综合设置了包含单文档查询、多文档交叉验证、边缘案例等任务形式;在检验智能体交互鲁棒性方面融入语义模糊问题、知识库外问题及多轮对话。

2.结构化数据问答任务。为考察RAG结构化数据处理能力，基于订单数据表与SKU表，设计单表查询、多表关联统计等复杂任务。

3.图文问答任务。为考察RAG的0CR图片文字识别技术、多模态内容关联与配图回答能力，设置图片内容识别、图表关联检索、多态信息融合等任务。

(三)文本问答任务

实际测试时，设计专精特新政策咨询以及电商客服规定查询两种场景，问题设计聚焦单文档精确定位、多文档交叉验证与综合、语义模糊意图理解、知识库外问题拒答机制等能力维度，旨在全面检验RAG系统在纯文本领域的检索、理解、整合与生成能力。

1.文本处理能力表现优异

各平台在文本问题处理上展现出较强的准确性，纯文本问题得分普遍较高:均能实现意图识别，并在知识库中定位对应文档、合理组织反馈。单文档问题少量丢分，主要源于回答不完整或存在少量“幻觉”信息。

多文档文本问题表现良好，所有模型回复准确率超 80%，丢分主因是多文档结合时存在少量信息遗漏，导致回答不够全面。个别平台调用结果稳定性不足，如扣子在进行API调用时，有一定比例的内容无法从知识库获取，而其网页端提问可正确回答。

2.拒答与澄清追问处理差异化

在采用同样拒答配置情况下，腾讯云智能体开发平台对知识库中不存在的问题实现 100%拒答，其他平台则出现不同程度基于模型知识而非知识库内容的回复。

面对需要澄清和追问的问题，各平台均倾向于直接提供所有相关信息供用户参考，其中扣子对于所有问题均未给出追问清，但在多数场景也可以符合用户需求。

3.来源引用策略倾向提供全面信息

在默认配置下，四个平台在来源引用方面都倾向于尽可能提供全面的参考信息。特别是在处理多文档问题时，虽然这种做法可能导致一定程度的信息余，但能够通过多源佐证帮助用户更全面地理解信息背景。

(四)结构化数据问答任务

本次测试围绕销售数据分析场景，基于实际订单表与在售商品SKU表数据，针对单表查询、单表统计、多表匹配查询、多表匹配统计4类典型任务展开，考察平台结构化数据处理能力。

鉴于RAG在复杂数据分析场景的局限性，当前主流平台均对结构化数据分析场景进行了优化:阿里云百炼、百度智能云千帆与扣子均设置了独立的结构化数据导入模块，通过字段类型预定义、格式标准化等机制强化数据规范性。其中，阿里云百炼和扣子进一步设计数据库插件，支持多表关联查询与动态计算。而腾讯云智能体开发平台则采用后台自动化处理方案，简化用户操作但弱化了过程可控性。

根据测试数据分析，各平台表现差异的关键因素在于其对处理流程的调优精细程度。

从结果返回看，阿里云百炼仍然是基于文档切片，在跨表关联、多条件组合统计时易出现信息遗漏与聚合误差，凸显纯文本检索模式对结构化分析场景的适配局限;

腾讯云智能体开发平台单表查询表现优异，但在多表查询时存在SL查询未能正确执行的情况，导致返回结果出现偏差;扣子在部分场景下存在自然语言到结构化查询的转换问题，主要表现为逻辑条件遗漏或语义理解偏差，从而导致返回结果异常;

百度智能云千帆在单表统计、多表关联等任务中表现稳定，体现了其结构化引擎能较好处理复杂条件筛选与跨表聚合。

通过自然语言交互实现对复杂数据的操作仍是行业共性挑战。研究表明，各平台在嵌套条件解析(如“销售额前五且库存低于警戒值的商品”)、字段格式容错(如中英文标点混用)以及多表路径推导等任务中均存在失误，反映出语义理解与结构化计算协同的不足。

此类问题暴露出当前技术需进一步优化的方向:一方面需增强自然语言到查询语句的精准映射能力，建立上下文感知与模糊匹配机制;另一方面需强化字段格式兼容性校验，通过预处理与后验证双环节来保障数据分析的可靠性。

(五)图文问答任务

图文问答任务场景设计为风电行业市场与技术资料分析，采用各平台默认推荐的多模态模型，主要考察图片提问与配图回答能力，以及显式/非显式调用情况下图片输出的准确性与完整性。

1.具备图片解析与文字识别的底层技术基础

各平台均具备成熟的 0CR图片文字识别技术，能够有效解析图片内容并识别用户提问意图，但在研究场景下的实际表现存在一定差异:阿里云百炼(91.7%)、腾讯云智能体开发平台(83.3%)、扣子(83.3%)对图片提问的识别能力较强，而百度智能云千帆识别率低的原因在于流程bug(3次不同时段测试综合结果)，未能成功调用已上传的图片，导致图片解析链路断裂。

在基于文档的图片定位任务中，所有平台均无法准确检索储能逆变器PCS等特定技术图片的关联信息，暴露多模态的场景优化深度仍有提升空间。

2.多模态内容关联与配图回答率分化

各平台配图回答率呈现梯度差异:腾讯云智能体开发平台在显式/非显式调用场景下以 55%的正确回答率领先，百度智能云千帆存在图片显示故障但文档定位逻辑正确，而阿里云百炼因网页端图片显示异常导致配图正确率为0%(3次不同时段测试综合结果)。研究显示，显式调用图片指令可提升输出比率，表明用户交互设计对多模态输出效果存在直接影响。

3.图片输出质量控制机制存在普遍性缺失

各平台在图片输出环节均出现内容校验失效问题，典型表现为返回与答案无关的页面装饰性图片而非业务场景所需的技术图表，反映当前平台缺乏对输出图片内容相关性和准确性的有效校验机制。

三、工作流能力测试

工作流定义:一类能够完全自动执行的经营过程，根据一系列预设的过程规则，将文档、信息或任务在不同的执行者之间进行传递与执行(来源:国际工作流管理联盟(Workflow Management Coalition，WfMC)。其本质是为复杂任务提供标准化、可预测的执行框架，尤其在需要严格步骤控制的业务场景中展现不可替代的价值。

(一)工作流测试采用指标

本次测试对工作流能力的评估从参数动态提取、异常回退等四大核心维度展开一是参数动态提取，评估从对话中精准识别订单号、地址等关键信息的能力;二是异常回退，检验参数修改或意图切换时流程回复与状态恢复的稳定性;三是意图识别，考察区分咨询、操作等用户真实意图的准确性;四是容错处理，验证对模糊表述、混淆信息等异常输入的包容与修正能力。同时关注端到端流程准确率、参数提取成功率等指标，全面衡量复杂场景下的流程控制精度。

(二)测试实施

工作流能力测试以订单修改为核心场景，基于包含13条端到端工作流、共计80+个问题的问题集，全面覆盖参数提取、回退、意图识别及流程容错四个关键环节。测试通过模拟用户在多轮对话中的多样化需求，如一般咨询、修改配送地址、订单退货等，同时故意引入“尽快送达”等模糊表述以及“放弃修改并取消订单”等意图切换情况，着重验证系统在参数动态管理与流程控制方面的稳定性。在测试过程中，详细记录了端到端流程准确率、参数提取成功率及意图识别率等关键指标深入分析不同平台在异常输入下的容错能力与恢复能力。

各平台工作流核心能力表现如下:

测试数据显示，各平台在意图识别环节均保持较高水平，流程终止节点判断准确率达100%。

参数提取环节表现分化，阿里云百炼与腾讯云智能体开发平台提取准确率为 75.0%，高于百度智能云千帆与扣子，差异主要体现在混淆信息中订单号等关键字段的识别效果。

端到端流程准确率方面，阿里云百炼和腾讯云智能体开发平台准确率接近 70%，扣子和百度智能云千帆略低，这一差异主要源于参数提取节点的影响。

整体来看，各平台在工作流节点执行层面均能达成基础功能要求，但在复杂信息处理场景下的技术实现深度与节点细节调优水平存在一定差异。

结合典型错误案例进一步分析，在意图识别方面，除扣子外，其他平台都会出现“什么情况下，可以退货？”直接判定为退货意图并进入退货流程，而非输出退货相关流程信息，

这体现出部分平台在意图识别的精细度上存在不足，未能准确区分咨询意图与操作意图。

在参数提取方面，百度智能云千帆、扣子在面对复杂长段文字中存在混淆信息的情况，无法正确提取多处出现的订单编号，而是直接输出提示词中的示例订单编号，暴露出仅依赖大模型进行参数提取在复杂场景下的局限性，

综合以上数据分析结果，可以发现:

1.工作流具备基础可用性但仍有提升空间

各平台工作流已具备基础可用性，在合理配置下能满足电商客服等复杂场景的基础需求。各平台整体得分差异不大，不过该得分基于基本一致的默认配置得出，若经过精细化调整，其表现仍有提升空间。例如百度智能云千帆和扣子在参数提取环节针对多订单、地址等信息提取的失分项，可通过整合代码工具等方式加以改进。

2.不同平台在工作流配置上呈现多维度差异化设计

各平台的工作流配置均根据自身产品特性进行了深度优化，通过个性化模块设计，重点围绕大模型能力调用、工具集成适配和逻辑流程编排等关键维度展开。

一个典型差异体现在对于“任务流”和“对话流”的处理:

阿里云百炼和扣子从工作流创建阶段就将对话管理系统与任务执行引警分离，百度智能云千帆和腾讯云智能体开发平台则采用融合设计。

其中，腾讯云智能体开发平台通过全局Agent机制实现实时对话交互管理、上下文参数自动提取、流程状态智能监控，并支持参数回退、对话终止等复杂场景的智能识别和处理，

另外一个典型差异体现在节点封装方面:腾讯云智能体开发平台将“参数提取”独立抽象为单独节点:阿里云百炼与百度智能云千帆分别提供独立的MCP(ModelContext Protocol，模型上下文协议)节点组件;扣子则构建了包含9组近40个节点类型的丰富矩阵。

这些差异化设计既影响了用户配置的操作门槛与使用体验，也在场景适配性上形成了不同侧重，使得各平台在流程搭建、功能调试、场景落地等操作环节中，展现出各具特色的优势与局限性。

总之，当前工作流系统仍定位为辅助决策工具，其运行逻辑无法完全脱离业务人员的专业判断，否则极易引发流程断点或业务逻辑处理错误。

从配置层面看，工作流的搭建需要操作人员同时具备业务场景理解能力与大模型技术认知能力，这种双重知识储备的要求形成了较高的使用门槛。

即便在经过抽象简化的测试场景中，参数提取偏愀外差、意图识别误差等问题仍可能出现，这进一步凸显了人工千预在复杂业务处理中的不可替代性--无论是流程规则的精细化调校，还是异常场景的柔性处置，均需专业人员结合业务经验与技术特性进行动态校准。

四、Agent 能力测试

智能体 Agent定义:Agent是由大语言模型动态编排自身工作流并自主调用工具以实现目标的系统。其核心包含三个特征:感知、决策与行动，强调其在运行时的自主性与工具扩展性(来源:Anthropic)。

(一)Agent 测试采用指标

本次测试重点评估智能体 Agent的工具调用能力，从四大维度展开。

一是意图理解深度，衡量智能体对模糊指令、隐含需求及复杂表述的解析能力，包括多轮对话中的上下文延续性、语义歧义消解精度等:

二是操作协同性，评估用户与智能体在任务拆解、工具调用等环节的配合流畅度，涉及步骤衔接自然度、用户干预成本等;

三是反馈有效性，考察智能体输出结果的可理解性、错误提示的明确性及操作引导的实用性:四是机制完备性，检验交互过程中的异常处理(如操作回退、功能解释)等关键功能的覆盖度。

测试通过构建包含日常咨询、复杂任务处理等典型场景的测试集，模拟不同用户操作习惯与需求类型，采集交互轨迹与用户反馈数据，实现对Agent能力的系统测试。

(二)测试实施

当前，智能体技术仍处于发展初期，其功能生态与工具链尚未完全成熟。

在此背景下，工具调用能力成为衡量智能体实用性的核心指标之一。本次测试以DeepSeek R1为基础模型，集成天气查询、数据分析、图表生成等6大类通用工具设计40+筅廼刑个问题集，重点考查以下工具调用维度:

1. 单工具调用:验证基础意图识别与工具匹配准确性。

2. 多工具协同:检验任务分解与工具链式调用的完整性。

3. 提示词显式调用:明确在对话中显式指定调用工具的执行效果。

测试过程中，通过标准化流程记录单工具调用完成率、多工具调用完成率及提示词调用完成率，重点分析智能体在工具选择合理性、调用完成度方面的表现。

各平台智能体能力对比如下:

在统一推理模型支撑下，各平台智能体均构建了基础工具调度机制，实现从用户需求到工具调用的逻辑映射。

例如，面对“规划5月14日从北京出发到山西的5日假期行程”的指令，所有智能体均能识别“路径规划+天气查询+联网搜索”的工具组合需求，展现出标准化的任务分解能力。

基础推理模型的强逻辑能力保障了工具意图识别的一致性，各平台智能体在工具调用效果上的差异主要源于平台级生态支撑与流程优化水平。其中，腾讯云智能体开发平台在本项测试中表现突出，工具本身的功能完整性与响应稳定性直接提升了调用成功率。

1.插件/工具生态成熟度与集成深度，生态绑定决定能力边界。

各家平台普遍依托自身既有生态进行工具接入与能力编排: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，强化智能体的信息调取与生成支撑:腾讯云智能体开发平台通过与腾讯文档、腾讯地图等原生工具的深度打通，构建了较为完整的工具链结构;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，尝试将智能体嵌入办公、生活等实际场景中。

2.技术稳健性与细节打磨，非核心逻辑短板影响端到端能力和用户体验。

各平台智能体均存在不同程度的工具调用流程断点问题。如百度智能云千帆尽管能通过代码解释器生成图表绘制代码，但未将代码执行结果转化为可视化图表并直接输出，需用户额外操作，降低了多工具协同的完整性。

技术实现层面的瑕疵导致调用失败或结果异常，影响最终输出质量和用户体验如阿里云百炼、百度智能云千帆均出现过三方天气/地图工具认证失败导致调用中断的情况;扣子在绘制数据图表时，存在由于字体问题导致中文标签无法显示的现象。这些问题虽未影响基础工具调用逻辑，但对最终结果输出和用户体验造成一定影响。

总的来看，当前各平台智能体仍处于通用工具整合的初级阶段，在基础意图识别与单工具调用上已具备可用性，但在多工具深度协同、行业垂直工具适配及端到端流程闭环上仍有显著提升空间。各平台已搭建智能体能力的技术框架，但真正实现“工具即服务”的智能化调度，仍需在生态建设、流程闭环与细节优化上持续投入。研究表明当前发展的瓶颈分为多工具深度协同与自动化闭环能力不足、技术实现稳健性亟待加强以及行业垂直工具适配与生态广度深度不足三点。

一是多工具深度协同与自动化闭环能力不足。流程断点(如图表代码执行与呈现分离)是普遍存在的短板，阻碍了复杂任务的无缝完成和用户体验的提升。

二是技术实现稳健性亟待加强。鉴权失败、渲染错误等技术瑕疵虽不否定核心架构，但对实用性和可靠性构成显著挑战，需在工程层面重点投入。

三是行业垂直工具适配与生态广度深度不足。当前集成工具多为通用型，针对金融、医疗、工业等垂直领域的专业工具适配深度和覆盖广度远远不够，限制了智能体在专业场景的落地价值。

各平台智能体已成功搭建底层技术框架，证明了其可行性。然而，从“能调用工具”到真正实现“工具即服务”的智能化、自动化、高可靠的服务调度与交付，仍需在生态建设、流程闭环、技术稳健性以及垂直场景深耕上持续投入与突破。当前正处于智能体实用化能力构建的关键爬坡期，解决上述瓶颈是迈向下一阶段成熟应用的必经之路。

五、总结与展望

从三大核心维度测试结果可见，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。

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。

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。

首先，场景深度适配是实现价值落地的前提。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。

其次，技术链厚度构建决定智能体的系统执行能力。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。

最后，生态广度拓展将成为智能体可持续发展的关键变量。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。

总的来看，智能体开发平台正处于能力体系构建的关键爬坡期。当前竞争尚未形成不可逾越的技术壁垒，未来能否构建稳定、可用、可扩展的智能体服务体系，将决定平台在产业智能化转型进程中的角色位次。以场景适配为牵引，以技术链完善为支撑，以生态扩展为保障，唯有实现从“任务完成”向“任务统筹”再到“服务自治”的跨越，方能真正走出实验性应用，迈入生产级交付。

扫码邀请进群，我们带你一起来玩转ChatGPT、GPT-4、文心一言、通义千问、讯飞星火等AI大模型，顺便学一些AI搞钱技能。

往期文章回顾