Agent 開發平臺對比
本文將介紹一系列市面上可用的Agent開發平臺,這些平臺覆蓋了從大模型交互到知識庫管理等多種功能,旨在簡化智能體的研發和運維過程。我們將探討它們的特點、優勢以及適用場景,幫助讀者更好地理解如何選擇適合自己需求的平臺。
一、什么是Agent開發平臺
面向智能體生產場景的一站式開發平臺,能力覆蓋但不限于智能體編排、知識庫管理、大小模型交互、計量、開放、私有化部署等功能。有效提供智能體研發效率,降低智能體研發耗費的人力和時間成本。
二、解決場景
知識庫問答 產品運營快速搭建智能體 業務研發便捷調試等
三、市面上的開發平臺產品、平臺
1. 字節coze
- 工具:插件覆蓋比較豐富,且支持自定義
- 大模型:使用主流大模型,豆包、moonshot、minmax、通義前問等
- 發布渠道:支持api調用、飛書、抖音、掘金、微信
- 產品形態:C、B端
2. 騰訊元器
- 工具:插件較少,支持自定義
- 大模型:僅支持混元
- 發布渠道:支持api調用、QQ智能體、微信客服
- 產品形態:C、B端
3. 百度文心
- 工具:插件較少,支持自定義
- 大模型:文心一言、文心大模型4.0等
- 發布渠道:支持api調用、微信、公眾號、企業微信、百度系產品
- 產品形態:C、B端
4. Dify
- 工具:插件覆蓋比較豐富,且支持自定義
- 大模型:使用主流商業和開源模型(本地部署或基于Maas)
- 發布渠道:支持私有化部署(docker、k8s)
- 產品形態:開源
- 編程方法:api+應用程序導向
- LLMs:普遍支持,且可以在頁面配置
- 智能體:支持
- 知識庫:支持
- 工具:支持,較為豐富且有agent案例
- 工作流:支持
- 本地部署:支持
5. FastGPI
- 編程方法:api+應用程序導向
- LLMs:主要支持openAI,更改較復雜
- 智能體:支持
- 知識庫:支持,本地知識庫配置較難
- 工具:較少
- 工作流:支持
- 本地部署:支持
6. LangChain
- 編程方法:python
- LLMs:普遍支持
- 智能體:支持
- 知識庫:支持
- 工具:支持
- 工作流:不支持
- 本地部署:支持
7. Flowise
- 編程方法:應用程序導向
- LLMs:普遍支持
- 智能體:不支持
- 知識庫:支持
- 工具:支持
- 工作流:支持
- 本地部署:支持
8. OpenAI Assistant API
- 編程方法:api導向
- LLMs:僅支持openAI
- 智能體:支持
- 知識庫:支持
- 工具:支持
- 工作流:不支持
- 本地部署:不支持
集中解決通用的、復雜問題,抽象成標準的智能體構建模型,且能夠適配業務的平臺,還有一定的市場,可以考慮基于開源產品耦合業務需求。
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