中国十大AI智能体平台

 

 

不分先后。

 

AI智能体（AI Agent）平台是指能够开发、部署和管理具备自主决策与执行能力的智能代理系统的基础设施。这些平台通常结合大模型、自动化工具和行业知识库，使AI不仅能理解指令，还能规划任务、调用工具（如API、数据库）、动态调整策略，最终完成复杂目标（如客服对话、数据分析、流程自动化）。以下10平台基于技术能力、行业落地、生态成熟度，覆盖通用与垂直领域。

 

深度求索（DeepSeek-Agent）

核心技术：通用人工智能（AGI）导向的自主Agent框架。核心优势：代码生成能力，Agent可自主编写Python脚本调用外部工具；长程任务规划，支持多步骤复杂任务拆解（如科研数据分析）；开源社区活跃，开放部分Agent训练框架，吸引开发者共创。典型应用：科研Agent（自动文献综述+实验设计建议）。

 

百度智能云（千帆AI开发平台）

核心技术：基于文心大模型（ERNIE），支持智能体快速构建与调优。核心优势：低代码开发，通过“AI Studio”可视化工具链，企业可快速定制行业Agent（如金融风控、智能客服）；工具生态，集成超500个预置API（如OCR、语音合成），支持外部API灵活接入；行业覆盖，政务、医疗、教育等场景落地成熟（如北京海淀区“城市大脑”）。典型应用：电网巡检Agent（自动分析故障工单+调度维修）。

 

阿里巴巴（通义灵码/Tongyi Lingma）

核心技术：通义千问大模型+阿里云Serverless架构。核心优势：云原生集成，与阿里云函数计算、数据库无缝联动，支持高并发Agent服务；电商智能化，为淘宝商家提供“智能运营Agent”，自动优化广告投放、库存管理；开源社区，开放Agent框架ModelScope，吸引开发者贡献行业工具链。典型应用：跨境电商Agent（多语言客服+关税计算）。

 

华为（盘古政务智能体）

核心技术：盘古大模型+昇腾AI芯片算力。核心优势：自主可控，全栈国产化（芯片+OS+模型），满足政府数据安全要求；行业知识库，集成超200个政务流程模板（如行政审批、舆情监测）；多Agent协同，支持跨部门Agent协作（如应急管理场景）。典型应用：政务热线Agent（自动派单+多部门协同处理）。

 

商汤科技（SenseCore AI大装置）

核心技术：视觉大模型+“日日新”工具链。核心优势：视觉Agent领先：支持图像/视频实时分析Agent（如交通违章识别）；硬件协同，适配边缘计算设备（如智能摄像头），实现端侧决策；城市级部署，在上海、深圳等城市落地智慧城市Agent集群。典型应用：城市治理Agent（自动识别占道经营并通知城管）。

 

科大讯飞（羚羊工业智能体）

核心技术：星火大模型+工业知识图谱。核心优势：工业场景深耕：覆盖生产质检、设备预测性维护等场景；多模态交互，语音+视觉+文本融合的工厂巡检Agent；低门槛适配：支持中小企业快速部署（如家电制造业）。典型应用：汽车生产线Agent（语音指导工人操作+自动质检）。

 

第四范式（式说Agent Platform）

核心技术：AutoML技术驱动的企业级Agent开发。核心优势：金融领域标杆，在银行反欺诈、精准营销Agent市场占有率超60%；自动化训练，企业无需AI团队即可通过“式说”生成业务Agent；高鲁棒性，支持复杂业务规则与实时数据流处理。典型应用：银行信贷Agent（自动审核+风险预警）。

 

云从科技（从容大模型平台）

核心技术：人机协同操作系统（CWOS）+行业知识库。核心优势：金融/安防标杆，在机场安检、银行VIP服务中部署智能体；跨模态决策，支持语音、图像、行为数据联合分析Agent；合规性强，通过等保三级、金融级数据加密认证。典型应用：机场安防Agent（可疑人员追踪+多摄像头协同）。

 

澜舟科技（孟子智能体平台）

核心技术：轻量化大模型+金融知识增强。核心优势：垂直领域精度，在金融研报生成、法律合同审查Agent中准确率领先；低成本部署，模型参数仅10B级别，适合中小企业私有化部署；结构化输出，直接生成Excel、流程图等结构化结果。典型应用：投行Agent（自动生成IPO招股书章节+关联法规核查）。

 

思必驰（DUI开放平台）

核心技术：语音交互大模型+物联网终端适配。核心优势：语音Agent专家，支持多方言、噪声环境下的高精度语音控制Agent；硬件生态广，接入超1亿台智能家居设备（如美的空调、海尔冰箱）；实时响应，端侧推理延迟低于200ms。典型应用：家庭健康Agent（语音问诊+药品提醒+紧急呼叫）。

 

 

趋势：专业化，或从通用Agent转向金融、医疗、工业等垂直领域专家Agent；多Agent协同，多个智能体分工协作（如客服Agent转接技术Agent）；具身智能，AI Agent与机器人结合，实现物理世界交互（如仓储物流）。挑战：安全性，自主决策可能引发伦理风险（如医疗诊断Agent责任界定）；算力成本，实时Agent需高并发算力支撑（尤其视频分析场景）；数据孤岛，企业私有数据难以开放，限制Agent跨场景能力。

 

（文/序列；来源：DBC德本咨询微信号）