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。摘要：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
开发出的AI Agent如果不能无缝嵌入企业现有的OA系统（如企业微信、钉钉），不能在员工熟悉的“工作现场”被随时调用，那它就只是一个孤岛，无法形成生产力。
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
背靠腾讯生态，可以直接无缝接入「企业微信」。对于大量使用企微的国内企业来说，这意味着零成本的“入职”，AI可以直接在工作群里被调用。
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
背靠字节跳动生态，可以发布到飞书、微信、豆包等平台。对于使用飞书作为办公套件的企业来说，同样具备不错的整合能力。
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。
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
来源：小杨科技论
