从微软、谷歌到腾讯云，各大科技巨头纷纷推出了各自的智能体开发框架和平台，试图在这一领域占据一席之地。本文将深入剖析2025年智能体开发的最新趋势，探讨智能体开发进入生态化阶段的背景、现状以及未来发展方向。
过去的一个月相继进行了微软build、谷歌I/O、腾讯云大会，今天给大家介绍一下，截止2025年6月19日，四大智能体开发框架（Agent Framework Development）和八大智能体开发平台（Agent Development Platform）适合什么用户？哪个最好用？
一、智能体开发方式智能体开发主要分为两大类：智能体框架开发（Agent Framework Development）和智能体开发平台（Agent Development Platform）。这两种方式代表了不同的开发范式，从源代码级别的高度定制到平台化的便捷开发。
智能体框架开发 (Agent Framework Development)
智能体框架开发的核心特点是源代码式开发，它提供了一个“已经编写完成的智能体架构源码”和“所有的 workflow 节点函数”，但其中的具体内容需要由开发者自行编写，并且工作流需要开发者重新设计编排。这表明框架开发更注重底层控制和高度定制化，开发者需要深入参与智能体内部逻辑和工作流的设计。
特点概述：
源代码级控制：采用源代码式开发，开发者直接操作代码。架构提供，内容自填：框架提供已经搭建完成的智能体架构，但具体业务内容需要开发者自行实现。工作流重排：工作流程需要开发者自行设计和编排，充分体现自定义能力。主流框架开发工具：
1）OpenAI Agents SDK：
功能定位：OpenAI 官方的开源智能体开发框架，提供轻量级代码包，让开发者以最少抽象搭建复杂 AI 智能体。该 SDK 旨在标准化智能体通信和状态管理，使开发过程更高效。
技术特点：
Python 优先的框架，支持构建单智能体和多智能体工作流；内置工具使用能力（如网络搜索、文件检索等）和监控调试功能，方便实现智能体的决策执行和可观察性。面向用户：希望利用 OpenAI 平台构建自主 AI Agent 的开发者和企业团队（涵盖各技术水平）。
适用场景：客户服务自动化、多步骤研究、内容创作、代码审查、销售线索跟进等典型应用，需要 AI 代理自主调用工具并多轮推理的复杂任务。
2）Microsoft 365 Agents SDK：
功能定位：微软面向企业的智能体开发 SDK，可用代码构建企业级、可扩展的多通道 AI Agent。它是经典 Bot Framework 在生成式 AI 时代的演进，融合了对话管理、工具编排和现代大模型能力。技术特点：
支持 C#（后续提供 JS、Python）进行开发，构建可部署于 Microsoft Teams、Microsoft 365 Copilot、Web 等多渠道的 Agent；对接任意 AI 服务（如 Azure AI Foundry/OpenAI）和编排层（Semantic Kernel 等），并可与 Copilot Studio 所创建的低代码 Agent 双向集成。面向用户：深度使用微软生态的企业开发者，希望以代码方式定制和部署内部 AI 助手的团队。
适用场景：企业内部的智能助手（如办公助理、知识库问答机器人）、面向客户的对话代理，以及结合业务系统的多 Agent 流程自动化等场景。
3）Google Agent Development Kit(ADK)：
功能定位：Google 推出的开源智能体开发框架，强调灵活和模块化，可用于开发和部署 AI 智能体。ADK 优化适配 Gemini 模型和谷歌云服务，但本身与底层模型、部署环境无关，并兼容其他框架。设计初衷是让智能体开发像常规软件开发一样高效可控。
技术特点：
提供多种内置工作流 Agent 类型（顺序、并行、循环）以及 LLM 驱动的动态路由，实现可预测又具适应性的流程编排；支持广泛的模型接入（通过 Vertex AI Model Garden 和 LiteLLM，可无缝集成 Anthropic、Meta 等多家模型）和丰富的工具生态（内置函数工具，集成 LangChain、LlamaIndex，甚至将其他 Agent 作为工具）；支持双向音频/视频流式交互，实现更自然的多模态对话；提供本地命令行与可视化 Web 界面调试，便于查看状态、追踪执行步骤并调试智能体决策，同时内置评估工具用于测试智能体性能与行为。面向用户：谷歌云生态的专业开发者，以及希望利用开源框架自主掌控复杂多智能体应用的开发团队。
适用场景：需要严格管控智能体推理过程和协作方式的复杂应用，如涉及语音对话等多模态交互的助手、多模型联合的 AI 服务，以及对开发部署全流程有自主可控要求的企业项目。
智能体开发平台 (Agent Development Platform)
平台类型：
代码库：提供 Agent 框架或代码片段的平台。低代码：允许通过可视化界面和少量代码进行开发，内含可视化组件。无代码：通过与 AI 助手对话进行 Agent 开发（本质上智能体本身是一个程序）。目前国际主要流行的平台：
LangChain/LangGraph（国外用户）：在智能体开发领域非常流行，常用于构建复杂的链式工作流。Dify（国内用户）：提供一站式集成开发环境的平台。8n（国际用户）：通用的自动化和工作流编排工具，也可与智能体能力结合。Coze（国内用户）：新兴的平台，定位为在线低代码问答助手智能体平台。1）Langchain/LangGraph
功能定位：开源代码库＋可视化扩展；高灵活度
技术特点：全生态：LangChain 生态包含 LangStudio（开发平台，具备可视化界面）、LangSmith（云端 Agent 运维平台，类似Docker）、LangGraph（专用 Agent 开发 Python 库）等，社区组件丰富完善。
面向用户：需要任意深度定制 Agent 应用的企业用户，可私有化部署。
优势：功能最完善，生态最繁荣。（LangChain，自 2022 年 10 月开始专注 Agent 搭建，具有强化学习领域的用户基础；高度模块化，社区成熟度高，在 LangChain 社区几乎所有企业场景都能找到解决方案。
劣势：复杂度高，学习成本大。
2）Dify
功能定位：开源低代码平台；一站式开发；融合“后端即服务 (BaaS)”理念和 LLMOps 实践。
技术特点：低门槛功能丰富：Dify 特色在于既支持低代码操作，又满足工程部署需求，在“业务”和“技术”之间找到了平衡点。
面向用户：企业内部 AI 应用快速落地，支持私有化部署。
优势：零基础快速搭建 Agent + RAG + Workflow 并落地，学习成本比 LangChain 更低。
劣势：高级定制受限于官方支持范围。（比如我想定“twitter”但是dify没有，github有，需要自己扩展。）
3）N8n
功能定位：可视化工作流编排引擎
技术特点：AI 工作流自动化：n8n 前身是开源版 Zapier，支持 400+ 种不同服务和应用的集成节点，现在引入LLM 将自动化流程升级为 AI 工作流自动化。
面向用户：用 AI 增强现有业务流程自动化（RPA + AI），支持私有部署，最适合内容创作等场景。
优势：目前具备最广的应用集成（超过 422 个应用插件，几乎可连接一切网站；可视化编排易用）。
劣势：非专用 AI 智能体开发平台（主要是工作流编排），高级 Agent 功能需额外实现，且生态相对未完善。
4）Coze（扣子）
功能定位：在线低代码“问答助手”智能体平台（定位问答助手智能体）
技术特点：开箱即用，极低门槛：Coze 是国内最早的智能体开发平台之一，集成了微信公众号、高德地图、飞书、百度等 60+ 种国内插件。
面向用户：新手/个人用户，学习成本最低；适合对话流等场景，并允许私有化部署（企业用户）。
优势：内置 60+ 种本土插件；学习成本比 Dify 更低。
劣势：模型以自家为主（火山引擎在内容创作优秀，但是其他方面较差，比如code，调研分析），在多 Agent 搭建上缺少组件，灵活度受限（主要做的是Chatflow的智能体并非协同）。
新兴的智能体开发平台：
腾讯云智能体开发平台（及腾讯元器）：国内大型云服务商提供的解决方案，帮助企业激活私有知识、快速构建专属智能体，表明企业级智能体开发平台正在崛起。
腾讯元器：https://yuanqi.tencent.com/
腾讯云智能体开发平台：https://lke.cloud.tencent.com/
Microsoft Copilot Studio：低代码/无代码开发平台，内置 Copilot 问答助手，允许通过自然语言开发智能体；可以将构建的智能体免费部署到微软云，供 Teams 和 Microsoft 365 Copilot 使用。
copilot studio：直接从copilot助手进入
网址：https://copilotstudio.microsoft.com/
Azure AI Foundry：企业级智能体开发平台（亦是通用 AI 应用开发平台）。
优势：Azure和Microsoft Copilot Studio均支持 MCP 协议和 A2A 协议（意味着用 OpenAI Agents SDK 框架开发的智能体，可通过微软智能体平台与 Dify、LangGraph 等平台构建的智能体协作通信）。
网址：https://ai.azure.com/
Google Vertex AI（Generative AI App Builder）：Google 云的智能体开发模块，面向企业 AI 项目的一站式构建平台。
网址：https://console.cloud.google.com/
开放标准的萌芽（如 MCP、A2A 协议）预示着未来不同框架的智能体间也许能互相通信协作——就像不同厂商的计算机连入同一个互联网。
当这种互联互通实现后，多智能体生态将真正形成网络效应，智能体的能力边界将被大大拓宽。
各类智能体开发平台正努力降低门槛、加速落地。
从企业级的 Azure Foundry、腾讯云平台，到大众化的 Copilot Studio、Coze、元器，它们以不同切入点服务不同用户群，但趋势都是更简单、更高效、更集成。
平台为用户预先考虑了许多事项：常用工具直接提供、行业流程直接内置、部署维护直接托管、安全合规直接护航。
这使得非 AI 专业人士也能参与到 AI 应用创造中来，充分释放想象力。可以预见，未来产品经理、业务专家将和程序员一起共创 AI Agent，正如今天“公民开发者”使用低代码工具一样普遍。
大模型自身的进化同样影响着智能体发展的方向：模型能力越强，Agent 就越“聪明”，能自主完成更多复杂任务。但与此同时也带来可靠性和安全挑战，这也是各框架和平台强调 Guardrail（安全护栏）和内容安全的原因。如何在赋予 Agent 更强自主性的同时，确保其可控、可信，将是一个持续的课题。
三、市场现状与判断目前智能体开发领域呈现出多元竞争局面：国际上 OpenAI、微软、谷歌等相继开源智能体框架，八大主流平台百花齐放，国内腾讯等厂商也在加快布局。
各类方案各有侧重：框架开发赋予开发者高度灵活和控制，平台开发则大幅降低了使用门槛、加快了应用落地。
整体来看行业标准尚未统一，但 Anthropic 提出的 MCP、微软推动的 A2A 等开放协议正促进行业生态走向互联互通。
智能体开发市场仍处于快速演进阶段，还没有出现绝对的最优解，不同规模和技术实力的用户可根据自身需求选择最适合的路径。
四、潜在机会方向在百花齐放的格局下，仍有诸多细分机会值得关注。
首先，垂直行业解决方案：针对金融、医疗、客服等特定领域定制智能体，结合行业知识和合规要求，提供通用平台未覆盖的深度功能。
其次，跨平台集成与管理：开发连接不同框架和企业现有系统的中间件或管理工具（利用开放协议），实现异构智能体的统一编排与监控，解决“多个 Agent 各自为战”的痛点。
此外，低门槛创作与生态：构建让业务人员也能参与定制 Agent 的简化工具（如模板库、插件市场），在降低使用门槛的同时形成自身的生态黏性。
五、产品策略建议面对此局面，产品策略上应扬长避短，巧妙借力。
一方面，明确自身定位，根据目标用户选择生态站位：可深度融入微软或谷歌体系，借助其成熟基础设施和客户基础；或走开源独立路线，在本土市场差异化突破。
另一方面，坚持开放兼容，避免闭门造车：优先支持 MCP、A2A 等通用协议，兼容多模型和多平台，防止过度依赖单一厂商导致受制于人。
最后，聚焦用户价值与体验：提供易用高效的开发界面和预构件模块，让非技术用户也能参与构建智能体；同时内置完善的安全措施和运营工具，提升智能体的可靠性与可控性，赢得企业信任。
在“框架 vs 平台”尚无绝对胜负的背景下，灵活融合两种范式、快速交付实际业务价值，才是智能体产品制胜之道。
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