浅谈几个Agent构建平台的设计

✅在来看看几家大厂的对比 [一R]字节的扣子Coze [二R]昆仑万维的SkyAgent [三R]百度的文心智能体平台 [四R]Dify的工作流编排 📍对比以支持workflow为准，其他的没有此功能的暂且不做比较 [点赞R]大厂的产品只有Coze在迭代，剩下的各家产品都是停滞状态。小公司的产品较多，更新也不少，但其实大多与本文后续主题也没有太多关系，所以本文从略。 [点赞R]虽然说很多产品方案小公司也能做，但目前看来小公司想要建立Agent生态是很难的。 目前来看，确实只有Coze这一个产品可说，其他大厂的竞品难评，接着最近几篇都提到构建agent 👍字节Coze-Agent平台 目前更新到支持moonshot-128k，确实比之前的语雀稳定了不少 【支持非自家的LLM】 而且目前的插件也有通义千问大模型，以及其他竞争对手的大模型，这个确实格局是有了的 【插件的开发与托管】 【Agent的记忆功能】 记忆功能要实现也不算特别复杂，ChatGPT Memory也很早就发布了这个功能 【多Agent模式】 Coze的多Agent模式看起来也像是一个workflow，但每个节点是一个可配置workflow的Agent。 👍最后的思考与总结 1️⃣Agent平台的替代方案：不必执着于开发Agent或大模型应用平台，因为现有的Coze插件开发能力可以支持任意应用的开发，仅需一个适当的用户界面（UI）。 2⃣️营销工具与能力的重要性：Agent的供给通常过剩，因此Agent开发者面临推广和营销的挑战。平台应提供营销工具和能力，类似于AIGC社区，discord这样，仅靠用户活跃度分析目前还不够，可以提供如用户统计分析、免费试用额度、防止滥用免费试用等，以支持Agent开发者。 3⃣️Agent构建平台与编程语言生态的比较：Agent构建平台可以类比为编程语言的生态，包括基本组件设计（语法）、插件和功能组件以及用户社区支持。