自从发了几篇关于AI 工作流的玩法后，陆陆续续在帮一些公司客户搭建AI Agent，这个过程也用了不少海外的平台，感受到了不同公司做产品的逻辑差异，还是挺大的。
最近，我有个朋友找我想搭AI Agent提效。她是一家出海公司的市场负责人，她的团队每天都淹没在无尽的内容创作和琐碎流程中。一篇核心产品稿，要绞尽脑汁适配成N个不同国家、不同平台的风格；一场小小的营销活动，要拉上好几个人，来来回回走好几轮内部审批。
效率，是他们最大的痛。
我一听，这可不是闹着玩的。
她需要的绝不是一个简单的聊天机器人，而是一个能理解复杂任务、能团队协作、最重要的是能无缝“入职”她们公司的“AI员工” 。
这活儿我接了。
但问题也随之而来：市面上的Agent平台琳琅满目，从大厂到开源社区神仙打架。到底该如何判断一个AIAgent开发平台，是真的能“落地且好用”，还是只是一个高级的“玩具”？
我总结出来3个标准：
标准一：生态整合能力
标准二：多Agent协同能力
真实的企业业务是复杂的，往往需要不同角色的专家协同作战。一个合格的Agent开发平台，必须能让我们轻松地搭建一个各司其职的“AI团队”，并且这个团队要能像真人一样智能地分工、协作，而不是靠一堆死板的if-else规则来驱动。标准三：工作流与交互智能
企业里有大量的标准作业程序（SOP）。我们需要Agent能稳定、可靠地执行这些固定流程。但更重要的是，在执行过程中，它必须足够智能，能与人进行灵活的交互，甚至能理解我们的“反悔”和“打断”，而不是一个开弓没有回头箭的僵化程序。
带着这三个标准，我决定对市面上最主流的三个大厂平台进行一次硬核实战评测：腾讯云智能体开发平台、阿里云百炼和火山引擎扣子。
Part 1：第一关：Agent能“入职”我的公司吗？—— 生态整合能力横评
这个其实不用实操，从产品背靠的哪家公司就能看出来；其次就是看各平台的应用发布渠道。
腾讯云智能体开发平台
阿里云百炼
背靠阿里的生态，自然可以接入钉钉机器人，同时还可以接入公众号，而后者更多是的对外to c 的用法，无法服务企业内部提效流程的打通。
扣子
小结：三家平台都优先支持自家的办公生态。在与企业现有办公生态的“即时、无缝”整合上，腾讯云智能体开发平台凭借其与企业微信的原生整合优势，对于国内最广大的企微用户群体来说，无疑是“入职”最快、最方便的。
Part 2：核心挑战：打造一个“全球内容本地化”AI团队
接下来是重头戏。
我朋友的核心痛点是：“我们的智能猫砂盆要卖到全球，但一篇英文稿直接翻译肯定不行。内容必须符合日本、美国、沙特等不同市场的文化、禁忌和网络热词。我能用AI搭建一个各司其职的‘本地化专家团队’吗？”
腾讯云
在腾讯云智能体开发平台上，我的思路是搭建一个“总监”带三个“专家”的团队。
创建应用时选择【Multi-Agent模式】。
值得一提的是，腾讯云智能体开发平台同时具备「自由转交」和「工作流编排」两种Multi-Agent转交协同方式的智能体开发平台。
今天我们先选择他们家特色的自由转交模式来体验。
现在，我开始配置我的“总监”主Agent和三个“专家”子Agent。整个过程非常顺畅，就像在组建一个项目团队，我只需要定义好每个人的角色和能力（Prompt和插件），腾讯云智能体开发平台就能让他们智能地协同工作。
首先是主Agent：
转交描述：作用：这个描述是给系统和其他Agent看的，告诉它这个Agent在多Agent体系中的核心定位是“调度者”。
你是一个多Agent系统的核心调度者和任务分发中心。你的主要职责是理解用户的高阶指令，将其智能地拆解，并转交给合适的子Agent去执行。你负责管理整个任务流程。
提示词(Prompt)：
作用：这是给大模型看的，是它行动的核心指南，也是体现“智能”的关键。
# 角色你是一位经验丰富的全球市场总监，你领导着一个由各国市场专家组成的精英团队。你的强项是战略规划和任务分配，而不是亲自执行具体的文案改写工作。# 任务目标你的核心任务是：接收用户上传的一份核心产品介绍稿和指定的多个目标市场，然后智能地将任务分发给你团队中对应国家的“市场专家”（子Agent），让他们分别完成内容的本地化改写。# 任务流程1.**理解指令**：接收并理解用户的完整指令，识别出所有需要进行本地化的目标国家（例如：日本、沙特、美国）。2.**智能分发**：对于每一个识别出的目标国家，独立地、依次地调用你团队中对应的“市场专家”子Agent。例如，当处理日本市场时，调用“日本市场专家”Agent。3.**传递资料**：在调用每一个子Agent时，必须将用户上传的原始产品介绍稿件内容一并传递给它。4.**汇总结果**：等待并收集所有子Agent返回的本地化文案结果。5.**整合报告**：将所有结果进行汇总和整理，以清晰的、分国家的格式，一次性完整地报告给用户。# 限制说明-你自身不负责具体的改写工作，你的核心能力是**调度和管理**。-如果用户指令中包含的国家，你没有对应的专家子Agent，需要明确告知用户：“我目前没有处理XX市场的能力，请确认”。-确保最终输出格式清晰易读，必须使用国家名称作为小标题进行分隔。
接下来，是子Agent点击页面中的【⊕添加Agent】按钮，我们来创建第一个子Agent：“日本市场专家”。
这个子Agent的核心是执行，它不需要复杂的调度能力，但需要对自己领域内的知识有深刻的理解。请按照以下信息，一步步配置好这个子Agent。
选择模型：
【DeepSeek-V3-0324】即可，这里我们需要通过调用插件的方式，来做知识库检索以及生图。
转交描述：作用：这是给“总监Agent”看的简介，让它知道这位“员工”的特长。
负责将英文文案本地化为地道的日文社交媒体帖子，并根据最终文案的风格和内容，创作一张符合日本审美风格的配图。
提示词(Prompt)
子Agent提示词如下：
# 角色你是一位顶级的日本社交媒体内容专家，不仅精通文案创作，还是一位出色的视觉设计师，擅长创作可爱的(kawaii)风格图片。# 核心能力与流程你的工作分为严格的两个步骤：**步骤一：文案本地化**1.**调用知识库**：首先，你必须调用`【这里插入知识库插件变量】`，深入学习并理解`日本市场社交媒体内容本地化指南`中的所有规则和风格要求。2.**改写文案**：基于知识库的指导，将输入的英文文案改写成一篇完美的日文社交媒体帖子，不需要输出文案以及配图给用户，只需要使用该文案继续下面的步骤。**步骤二：创意配图**1.**理解文案**：在完成文案改写后，深刻理解新文案的主题和情感基调。2.**调用生图工具**：调用`【这里插入文生图插件变量】`，根据输入的文本描述，智能生成与之相关的结果图。plugin_name=图片生成 TextToImage/`，根据新文案的内容创作一张配图。3.**图片风格指令**：用于生成图片时，确保符合日本网络审美** 步骤三：返回主Agent**1.返回多国家内容改写Agent# 输出格式你的最终输出必须严格包含以下两个部分，并按顺序呈现：1.改写完成的日文文案。2.根据文案生成的高质量配图。
插件(Plugin)：
同理，搞两个子Agent
接着，将准备好的三份本地化指南文档，通过「知识管理」-导入文档的形式，创建知识库，并且给每个子agent通过插件的形式添加「知识库问答」
在这里我忍不住要“吐槽”一下：我发现腾讯云智能体开发平台的知识库上传太方便了，在一个地方就能把Word、PDF全扔进去，底层的RAG（检索增强生成）能力会自动完成复杂的文档解析、切片和向量化，甚至支持图文多模态知识的录入。
不像常规的其他平台，需要先跳转到独立的“知识库”模块，新建一个库并上传文档，然后再回到智能体的编辑界面，通过“插件”的形式去搜索并关联你刚才创建的库。这种来回跳转的割裂感，在构建复杂应用时会打断思路。
至此，就配置好了。
运行看看 ：
我们即将向全球市场推出一款全新的智能猫砂盆，这是它的核心产品介绍：“`Ournewsmartcatlitter boxisagame-changerforpet owners. It features fully automatic cleaning, app-controlled scooping schedules,andadvanced health monitoring that tracks yourcat’s weightandtoilet frequency. The enclosed design eliminates odors,andthe quiet motor won’t startle your pet. It’s safe, convenient,andgives you peace of mind.“`请立即启动你的专家团队，为我们完成以下任务：1. 将这份介绍稿，分别本地化成面向 **日本、沙特、美国** 三个市场的社交媒体营销文案。2. 为每一份本地化文案，都创作一张风格匹配的宣传配图。 请将最终的三份“文案+配图”成果，一次性完整地报告给我。期待你们的杰作！
执行过程很丝滑，我能清晰地看到思考链：总监接收任务->调用日本专家->日本专家检索知识库->生成文案和配图…
最终，腾讯云智能体开发平台给出了三份风格迥异、极具文化特色的“文案+配图”成果，完美地完成了任务。
以下为智能体生成的3种风格的图：
百炼
接下来，我尝试在百炼上复现这个AI团队。
百炼新建应用有三种选择：智能体应用、工作流应用、智能体编排应用
这里，可以看出来 百炼与腾讯云智能体开发平台在实现多Agent思路上一个根本性的不同：百炼是“流程驱动”的，而腾讯云智能体开发平台是“模型驱动”的。
为了模拟团队协作，要选择“智能体编排应用”。
但创建的整个过程体验非常割裂——反复横跳：选搭建智能体的时候，会跳出去，搭建一个新的智能体。
明明是在做一个项目，怎么就要跳出去，重新新建一个项目，然后把新项目作为组件的形式给另一个项目去调用呢？
进入智能体编排应用，其中有个智能体群组
定义式：
创建一个包含多个智能体的群组，自动协同多个智能体执行任务
跟前面我们搭的multi-agent是一个意思，但还是一样，点击创建后回回到第一步让用户去创建另外的应用。
现在要逐个搭建不同国家的Agent
创建知识库的时候还要跳转到数据中心去上传处理
太繁琐了，制作的过程需要不断地跳转
分别搭建好了应用后，就要回到「智能体编排应用」里去做组合。
最后我们总算是搭建完了Agent，但又暴露出另一个问题——
流程僵化：虽然可以搭不同的智能体但还是流程逻辑，缺少了一个大模型的指挥官。
最终输出的效果整体差不多，除了中间沙特市场的一直没跑出来。
扣子
扣子的体验类似，它也提供了【多Agents】模式。
它的底层逻辑也是模型驱动的，同样有一个“指挥官”Agent可以根据用户需求去理解并选择调用哪些子Agent。但搭建过程，还是“工作流编排”的模式，我需要在一个画布上，通过连线和节点来定义Agent之间的协作关系。
最终能顺利跑出结果，整体看起来还是不错的，文案和制图也符合对应国家的风格。
但这结果是按我们预设好的内容吗？
点开调用的过程，定睛一看，顺利调用了903沙特市场Agent和489美国市场Agent，看来是遗漏了899日本市场Agent了。这说明在复杂的多Agent协同场景下，其调用工具能力的稳定性还有待提升。
小结
当前AI应用构建主要有三种底层范式：“模型驱动”、“流程驱动”与混合模式。流程驱动是按预设的“固定脚本”执行，稳定但僵化；模型驱动则是让大模型作“自主大脑”，动态推理决策，灵活但考验模型能力；混合模式是在两者的智能性与直观性做了结合，但在复杂任务中，稳定性会成为挑战。
这三种范式并无绝对优劣，但在应对复杂商业问题时，其体验差异巨大。
以这次测评的三个平台为例：
模型驱动（腾讯云）：采用典型的模型驱动范式，其优势是高度的智能化和灵活性。“总监”Agent作为一个推理引擎，动态地调度“专家”来应对复杂任务，非常接近真实的人类团队管理模式。卡点在于其效果依赖于“总监”模型的推理能力和Prompt质量。流程驱动（阿里云百炼）：是纯粹的“流程驱动”范式，优势是稳定可控。但卡点也同样明显：流程僵化、维护成本高，无法处理预设路径外的任何意外。混合模式（扣子）：它的优势是在流程驱动的直观性与模型驱动的智能性之间做了结合。卡点在于，其工作流画布的搭建模式在一定程度上限制了模型的自主决策空间，导致在复杂任务中，调度决策的稳定性会成为挑战。
当然腾讯云智能体开发平台则两种模式都具备，并且支持用户自主选择合适的模式。
Part 3：能否处理好真实的“业务流程”？—— 工作流与交互智能横评
除了需要AI团队自由发挥，企业里还有大量固定的SOP流程。
比如，“写稿->配图”这个简单的流程，我希望能一键触发，并且在搭建和执行时都能足够“智能”。
腾讯云
在腾讯云智能体开发平台上，工作流和对话流是被完美融合的。我用它搭建了一个“跨境新品上架SOP”工作流。
# 场景描述这是一个帮助跨境电商卖家完成新品上架内容准备的标准流程（SOP）。它会引导用户输入核心卖点，然后自动生成商品标题、详细描述和主图设计指令。# 常见问法-帮我上个新品-启动新品上架流程-我要给新产品写文案
整个过程就像在画布上搭乐高，非常直观。但最牛的地方在于它的交互智能。
腾讯云做的智能体跟用户的互动性极强，例如输入测试：
我们要上架一个智能猫砂盆，卖点是自动清洁、APP控制、健康监测
这个流程中的参数提取会向我确认结果：
此时我可以回复数字，也可以按我想法把改好的标题给它。这样跑完流程能正常生成好标题、商品描述和图片。
OK，这是常规流程，牛逼的地方是如果对其中某个环节不满意，可以从中间开始去调整，而不用全部重新跑一遍。
例如我要求修改图片描述：
这也就是我在工作流设置了多个「参数提取」节点的原因，可以发挥腾讯云的最大优势：实现智能回退。
在传统工作流里，我只能重来。但在腾讯云智能体开发平台里，内置的“全局Agent”理解了我的意图，自动将流程“回退”到之前的节点，用新卖点重新跑了一遍，整个过程如丝般顺滑，就像在和真人沟通。这种“能反悔、能打断、能修改”的体验，是真正“类人”的交互。
扣子
在扣子，我选择了“对话流模式”。
值得一提的是，腾讯云，其实并不能选择是工作流还是对话流，因为它们被合并了，这样的好处是既能保证流程的稳定又能让用户无感的交互。
要新建节点的时候犯迷糊了，好像没有中间让客户确认信息的地方
这个工作流，是生成标题后，根据标题去生成描述，再根据描述生成图，是一环扣一环的
无法让我去确认每个环节的输出，最后出来就不一定是我想要的
例如现在，标题生成了5个，我也不知道用的哪个往下跑的
现在这个场景还比较简单，如果是更复杂的场景，例如一个需要“人机协作”的营销活动策划流程：AI先输出5个活动主题，由用户选定1个，AI再根据我的选择去生成下一步的详细方案。这种需要中途进行人工决策和确认的环节， 就无法实现了。
百炼
百炼的工作流搭建要比扣子还要再弱一点，更像一个纯粹的后台自动化工具，缺乏与用户进行多轮、可确认的交互节点，不适合构建需要用户参与决策的复杂流程。
小结
对于需要将固定SOP自动化的场景，各家都提供了工作流。但腾讯云智能体开发平台通过将对话与工作流深度融合，并赋予其“智能回退/跳转”的能力，彻底解决了传统工作流“开弓没有回头箭”的痛点，显著降低了流程的创建和维护门槛，让交互体验产生了质的飞跃。
结论
经过三轮硬核评测，我们可以回到最初那个核心问题了：到底谁能解决我朋友那个出海营销团队的真实困境？
评测的答案，更多在于产品哲学与业务场景的匹配度：
要解决“一篇稿适配N国”这种动态协作难题，腾讯云模型驱动的AI团队，相比另两家平台更侧-重流程编排的方式，显得更为得心应手。要应对营销工作中“随时要改”的现实，腾讯云可交互、能回退的工作流，也比线性执行的流程更贴合业务真实需求。再加上无缝的企微生态整合，让AI“入职”的门槛降至最低。
由此可见，火山引擎扣子和阿里云百炼，作为功能强大的平台，为开发者提供了高度灵活的AI能力“零件库”和流程自定义空间。
而腾讯云智能体开发平台，则选择了另一条路径：聚焦于解决企业真实的协同与流程问题，提供更一体化的“AI员工”解决方案。对于我朋友的出海营销团队而言，后者无疑是能直接“对症下药”的下一代生产力工具。
本文由 @饼干哥哥 原创发布
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.