什么是AI Agent构建器？
构建AI智能体的最基础方式是硬编码。如果你想使用一个抽象的AI Agent构建器来使这个过程更快、更容易维护，你可以从以下类型中选择：
1. 基于工作流的构建器
- AI原生的工作流构建器
- 后期改造了AI功能的工作流构建器
2.非工作流构建器
AI Agent构建器是用于构建、部署和管理AI驱动的智能体的专业化平台，无需从零开始构建一切。这些工具提供了所需的基础设施和接口，用于将大语言模型与业务逻辑、外部集成以及确定性工作流结合起来，以创建可靠的AI系统。
与传统自动化工具遵循僵化的“如果-那么”规则不同，AI Agent构建器结合了LLM的推理能力与企业所需的防护栏和集成能力。此外，此类工具确保了业务关键应用所需的结构化输出和可预测行为。
AI Agent构建器类型
1. AI原生的工作流构建器
这些大多是初创公司，其平台是广泛（且专门）为构建AI Agent而打造的。
这包括像Vellum、Dify、Langflow、Flowise这样的工具，它们的主要焦点是构建AI Agent。它们为用户提供了对Agent行为的大量控制，但使其与现有IT技术栈集成变得更加困难。它们更适用于Agent访问网络资源、SaaS应用和文档的用例，而不是协调大量本地部署的企业应用。
2. 后期改造了AI功能的工作流构建器
这些供应商发现自己处于一个绝佳的位置，可以跳上21世纪20年代最大的潮流。
工作流自动化工具具有一些显著的成熟度优势，尤其是在集成的深度和广度方面，这提供了经过验证的、无需为每个应用编写自定义连接器就能整合技术栈的方法。另一方面，原生的智能体AI开发工具则具有敏捷性优势，并且不必将AI功能改造到现有产品上。
编写集成、与技术合作伙伴接洽、构建社区以及提供开箱即用的内容都是非常漫长的过程。在集成性功能方面，将2024年成立的Stack-AI与2013年成立的Camunda进行比较，并非公平的对比。在集成性上得分高、在可编码性上得分较低的工具，对于不那么复杂的智能体系统来说也是强有力的竞争者。
如果你不需要编排多智能体并行工作，但仍然需要与更广泛的系统集成，这些工具很可能完全令人满意。
基于工作流的Agent开发工具特点是：
限制性 - 这些Agent仍然具有自主决策能力，但它们自然而然地为你提供了一种与LLM输出交互的方式。
低技术知识要求 - 无代码界面对于公民开发者来说直观得多。虽然基于代码的能力仍然存在，但它们主要用作无代码图形用户界面不支持某个用例时的备用方案。
自动化预先存在的流程 - 编写工作流本质上要求一个工作流已经存在。即使是一个自主决策的Agent，也必须在给定的框架或业务背景下定义。
可将Agent暴露给最终用户 - 在适当的防护栏下，基于工作流的Agent可以暴露给最终用户，这包括支持和销售机器人。
3. 非工作流的AI构建器
这些包括诸如LangGraph、Restack、Autogen等工具。
非工作流的Agent开发工具特点是：
许可性 - 它们为Agent提供了更大的自主权和自我决定权，这对于推理模型特别有用。
较高的技术知识要求 - 它们要求用户更好地理解LLM的工作原理，并且至少对编码实践有高层次的了解（例如，如何定义条件、什么是API密钥、什么是URL）。
支持新颖的用例 - 它们最适合用于不遵循标准操作程序、或许是临时请求的流程。例如，用自然语言询问支持聊天中的整体客户情绪如何，并将其与社交媒体上的情绪进行比较。
主要用于内部用例 - 在没有一些严格的确定性防护栏（面向客户的解决方案需要这些）的情况下部署风险较小。
为何要使用AI Agent构建器？
从零开始构建AI Agent需要大量的技术专长和开发时间，这是大多数组织无法承担的。AI Agent构建器通过提供预构建的组件、集成和编排能力，极大地降低了这种复杂性。
1. 加速产品上市时间或许是最具吸引力的好处，因为这些平台使得团队能够在几周内而非几个月内从原型推进到生产环境。它们提供了可靠AI系统所需的基础设施，包括错误处理、状态管理和集成能力，这些对于企业级部署至关重要。
2. 企业级的可靠性是内置的，具备诸如人在回路控制、审计跟踪、自动模型评估和确定性逻辑等功能，可确保AI Agent在业务关键场景中行为可预测。这一点至关重要，因为非确定性的大语言模型需要精心的编排才能适用于企业应用。
3. 成本效益是另一个主要优势，因为组织可以避免为常见的需求（如数据库连接、API集成和工作流编排）构建定制解决方案。这使得团队能够专注于其独特的业务逻辑，而不是基础设施问题。
