国内AI Agents开发平台
以下平台专注于
AI Agents（智能体）开发，按市场影响力和用户规模排序（截至2025年12月）
扣子（Coze）
简介：字节跳动于2023年11月推出的新一代AI智能体开发平台，国内市场占有率第一的智能体平台。扣子通过零代码/低代码的方式，让开发者能够快速构建、调试和发布基于大模型的智能体应用。平台支持将智能体发布到豆包、飞书、微信等多个渠道，形成了完整的"开发-测试-发布-运营"闭环。2025年7月，字节跳动正式开源Coze Studio核心项目，支持私有化部署，进一步推动了国内智能体生态的发展。扣子凭借其强大的工作流编排能力、丰富的插件生态和完善的知识库管理，已成为国内开发者首选的智能体开发平台。
市场地位：
- 用户规模：配合豆包
AI助手，累计用户超1.6亿，日均新增下载80万 - 市场份额：火山引擎在大模型公有云服务市场份额
49.2%，位居国内第一 - 开源生态：2025年7月开源
Coze Studio，引发行业震动
核心特性：
- 零代码开发：可视化界面，无需编程即可创建智能体
- 丰富的插件生态：内置大量工具和
API插件，支持自定义插件 - 多模态支持：支持文本、图像、语音等多种模态
- 工作流编排：可视化的工作流设计器，支持复杂业务逻辑
- 知识库管理：支持文档上传和向量检索
- 多平台发布：支持发布到微信、飞书、
Discord、豆包等平台 - 扣子空间（Coze Space）：2025年4月推出的
AI协同办公平台 - 开源版本：
Coze Studio开源版，支持私有化部署
适用场景：
- 企业客服机器人
- 个人助理和生产力工具
- 内容创作辅助
- 业务流程自动化
- 协同办公
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百度智能体平台（AgentBuilder）
简介：百度于2023年8月推出的智能体开发平台（原名"灵境矩阵"，后更名为AgentBuilder），国内最早布局智能体生态的平台之一。作为百度文心大模型的重要应用载体，该平台通过低代码开发方式，让企业和个人开发者能够快速创建专属智能体。平台最大的优势在于与百度搜索生态的深度整合，智能体可以直接获得百度搜索的流量分发，并打通商家平台实现商业转化。2024年7月起，百度宣布文心大模型4.0完全免费开放，大幅降低了开发者的使用成本。平台提供丰富的行业模板和企业级部署能力，在政务、金融、教育等垂直领域积累了大量成功案例，是企业构建行业智能体的重要选择。
市场地位：
- 用户规模：截至2024年4月，超3万个智能体被创建，5万+开发者入驻
- 流量优势：百度搜索流量分发扶持，商业转化能力强
- 免费策略：2024年7月起免费开放文心大模型4.0
核心特性：
- 文心大模型：基于百度文心一言4.0，完全免费使用
- 低代码开发：自然语言交互，简化的开发流程
- 企业级能力：支持私有化部署
- 行业模板：提供多个行业的预置模板
- 工具集成：支持自定义工具和
API调用 - 流量分发：与百度搜索、百度APP深度集成
- 商业组件：打通商家平台，支持商业转化
适用场景：
- 企业知识问答
- 智能客服
- 行业解决方案
- 办公自动化
- 内容创作
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腾讯元器（Yuanqi）
简介：腾讯云于2024年推出的智能体开发平台，基于腾讯混元大模型构建，2025年5月正式发布智能体开发平台3.0版本，标志着腾讯在智能体领域的全面发力。元器平台定位于企业级智能体开发，提供零代码/低代码的开发方式，让企业能够快速构建符合自身业务需求的智能体应用。平台的核心创新在于率先支持零代码配置的多Agent协作机制和对话回退功能，解决了传统智能体开发中的协作复杂性和用户体验问题。依托腾讯云生态和企业微信的深度集成，元器在企业级市场具有天然优势，特别适合需要与企业内部系统深度集成的场景。平台在医疗、金融、游戏等多个行业已有成熟落地案例，展现出强大的企业服务能力。
市场地位：
- 企业客户：在医疗、金融、游戏等多个行业落地，服务大型企业客户
- 生态优势：深度集成腾讯云生态和企业微信，在企业级市场具有较强影响力
- 技术创新：2025年率先支持零代码配置多
Agent协作和回退机制
核心特性：
- 智能体创建方式灵活：支持提示词模式和工作流模式两种创建方式
- 多
Agent协作：支持多智能体协同工作，零代码配置 - 回退机制：支持对话回退到指定节点重新执行，提升用户体验
RAG增强：强大的检索增强生成能力- 插件生态：内置丰富的插件和工具集成
- 知识库管理：支持文档上传和向量检索
- 企业微信集成：无缝集成企业微信生态
- 多渠道发布：支持发布到QQ、微信公众号等平台，支持分享权限管理
- 行业方案：针对医疗、金融、游戏等行业的定制化方案
适用场景：
- 企业内部协作和知识问答
- 智能客服系统
- 公众号智能问答
- 医疗文书撰写
- 游戏
NPC对话 - 营销自动化
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科大讯飞星火智能体平台
简介：科大讯飞基于讯飞星火认知大模型推出的智能体开发平台，国内AI语音和认知智能领域的领军企业，深耕人工智能领域25年。作为国内最早布局语音识别和自然语言处理的企业之一，科大讯飞将其在语音、图像、认知等多模态领域的技术积累全面融入智能体平台。平台最大的特色在于强大的多模态能力，特别是在语音识别、语音合成、方言识别等方面具有行业领先优势。平台与科大讯飞自研的Astron Agent RPA框架深度集成，能够实现从感知到执行的完整闭环，真正解决智能体落地的"最后一公里"问题。在教育、医疗、政务等垂直行业，科大讯飞积累了大量标杆案例，特别是在智慧教育和智慧医疗领域形成了完整的解决方案体系。
市场地位：
- 技术积累：深耕AI领域25年，在语音识别、语音合成等领域技术领先
- 行业应用：在教育、医疗、政务等多个行业有深度应用
- 生态优势：拥有完整的AI生态体系和硬件产品线
核心特性：
- 星火大模型：基于讯飞星火认知大模型，支持多轮对话和复杂推理
- 多模态能力：强大的语音识别、语音合成、图像理解能力
- 知识库管理：支持企业知识库构建和检索
- 工作流编排：可视化的智能体工作流设计
- 插件生态：丰富的行业插件和工具集成
RPA集成：与Astron Agent深度集成，支持自动化操作- 行业方案：针对教育、医疗、政务等行业的定制化智能体
适用场景：
- 教育辅助和智能批改
- 医疗问诊和病历分析
- 政务服务和智能问答
- 企业客服和知识管理
- 办公自动化
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开源框架与项目
以下项目按
GitHub Star数量排序（截至2025年12月）
本文收录的开源项目分为两大类型：
🔧 类型A：AI Agents构建框架 - 通过工作流编排、代码框架等方式，让开发者构建自定义的AI Agents
- 特点：提供
Agent构建能力、工作流编排、多Agent协作机制 - 代表：
n8n、Dify、Langflow、Coze Studio等
🤖 类型B：AI Agents应用 - 使用AI Agents作为工具来完成特定任务（如软件开发）
- 特点：
Agent是手段，目标是完成具体业务任务 - 代表：
OpenHands、MetaGPT等
n8n
🔧 项目类型：
AI Agents构建框架（工作流编排）
简介：n8n是一个开源的工作流自动化平台，GitHub Star数量高达161k+，是本文所有开源项目中最受欢迎的。n8n采用Fair-code许可证，兼顾开源精神与商业友好性，支持自托管和云端部署两种模式。平台提供400+种集成，涵盖主流SaaS服务、数据库、API和AI模型，是技术团队构建企业级自动化工作流的首选工具。n8n原生支持AI能力和MCP（Model Context Protocol）协议，可以将AI Agent无缝集成到业务流程中。其核心优势在于将代码的灵活性与无代码的速度完美结合，既可以通过可视化界面快速搭建工作流，也支持编写JavaScript/Python代码实现复杂逻辑。
GitHub Star：161k+
开源协议：Sustainable Use License（Fair-code）
核心特性：
- 丰富集成：
400+种预构建集成，覆盖主流工具和服务 - AI原生能力：原生支持
LLM集成、向量存储、MCP服务器/客户端 - 代码+无代码：可视化界面与自定义代码完美结合
- Fair-code许可：开源且商业友好，支持自托管
- 灵活部署：支持自托管和云端
SaaS两种模式 - 工作流编排：可视化节点式编排，支持条件分支、循环、错误处理
- 数据转换：内置强大的数据处理和转换能力
MCP支持：同时支持MCP服务器和客户端
技术栈：
TypeScriptVueNode.js- 支持
JavaScript/Python代码节点
适用场景：
- 企业流程自动化和系统集成
AI增强的业务工作流- 跨平台数据同步和
ETL API编排和微服务集成- 营销自动化和客户关系管理
相关资料：
- 官网：https://n8n.io/
GitHub：https://github.com/n8n-io/n8n
Dify
🔧 项目类型：
AI Agents构建框架（低代码平台）
简介：Dify是一个开源的企业级LLM应用开发平台，提供端到端的后台即服务（BaaS）和LLMOps能力。作为全球最受欢迎的AI Agents开发框架之一，Dify将可视化Prompt编排、RAG引擎、AI Agent框架和低代码工作流完美融合，特别适合企业场景下构建生产级智能应用。其一站式平台设计涵盖了从开发、测试到运维的完整生命周期，支持快速构建面向终端用户的聊天机器人、知识问答系统和业务流程自动化应用。
GitHub Star：121k+
开源协议：Apache 2.0（后端）+ MIT（前端）
核心特性：
- 可视化编排：直观的工作流设计器，支持拖拽式开发
RAG引擎：内置强大的检索增强生成能力- 多模型支持：支持
OpenAI、Anthropic、国产大模型等 Prompt工程：可视化的Prompt编排和调试MCP支持：原生支持Model Context ProtocolAPI优先：提供完整的API接口- 企业级功能：支持团队协作、权限管理、日志审计
- 插件市场：丰富的官方和社区插件生态
技术栈：
PythonTypeScriptNext.jsPostgreSQLRedis
适用场景：
- 企业知识库问答
- 智能客服系统
- 内容生成工具
- 业务流程自动化
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Langflow
🔧 项目类型：
AI Agents构建框架（可视化编排）
简介：Langflow是一个可视化的AI应用流程构建框架，专注于多智能体（Multi-Agent）协同和检索增强生成（RAG）场景。2025年8月突破100k GitHub stars，成为增长最快的AI工作流平台之一。其拖拽式界面允许开发者将提示词、语言模型、数据源等组件快速连接，构建复杂的AI工作流。相比Dify偏重企业级全栈能力，Langflow更专注于提供细粒度的工作流搭建能力，允许插入自定义Python代码扩展组件功能，特别适合需要快速原型验证和高度定制的场景。
GitHub Star：100k+
开源协议：MIT License
核心特性：
- 可视化工作流：拖拽式构建
AI应用，无需编程 RAG专用：专为检索增强生成场景优化- 多
Agent支持：支持构建复杂的多智能体应用 MCP服务器：可构建自定义MCP服务器- 完全开源：
MIT协议，支持私有化部署 - 云原生部署：支持所有主流云平台部署
技术栈：
PythonTypeScriptReact前端- 支持多种
LLM和向量数据库
适用场景：
- 快速原型开发
RAG应用构建- 多
Agent协作系统 - 企业知识库
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OpenHands
🤖 项目类型：
AI Agents应用（使用AI Agent进行软件开发）
简介：OpenHands（原名OpenDevin）是一个专注于软件开发自动化的AI Agent平台，由All Hands AI公司开发。该项目能够自主完成从需求分析到代码部署的端到端软件开发任务，包括编写代码、运行命令、浏览网页、调用API等。2025年获得500万美元种子轮融资，拥有65k+ GitHub stars和活跃的开源社区。OpenHands的核心优势在于其强大的代码理解能力，能够识别文件变更并主动询问开发者是否需要调整相关代码，真正实现了开发者的"智能配对编程伙伴"。
GitHub Star：65k+
开源协议：MIT License
核心特性：
- 自主开发：自动编写代码、运行命令、浏览网页
- 端到端任务：从需求到部署的完整开发流程
- 代码理解：识别文件变更，主动询问是否需要调整相关代码
- 测试自动化：自动编写测试和部署应用
- 开源生态：活跃的开源社区，持续快速迭代
技术栈：
PythonTypeScript- 可组合的
SDK - 支持本地运行和云端扩展
适用场景：
- 软件开发自动化
- 代码重构和优化
- 测试用例生成
- 应用部署自动化
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MetaGPT
🤖 项目类型：
AI Agents应用（使用多Agent进行软件开发）
简介：MetaGPT是一个创新的多智能体协作框架，通过模拟软件公司的角色分工（产品经理、架构师、工程师、测试等）来完成复杂软件开发任务。由国内团队开发，是国内最受欢迎的多Agent协作项目，拥有59.9k+ GitHub stars。其核心设计理念是"消息推送和订阅机制"，能够同时完成状态流转和信息传递。MetaGPT遵循标准软件工程流程（PRD → 设计 → 开发 → 测试），以一行需求作为输入，输出包括用户故事、竞争分析、需求文档、数据结构、API文档等完整交付物，真正实现了文档驱动的自动化开发。
GitHub Star：59.9k+
开源协议：MIT License
核心特性：
- 多角色协作：产品经理、架构师、工程师等角色模拟
- 软件工程流程：遵循标准软件开发流程（
PRD→ 设计 → 开发 → 测试） - 代码生成：端到端生成可运行项目
- 文档驱动：自动生成
PRD、设计文档、API文档 - 中文支持：原生支持中文，对中文场景优化
技术栈：
Python- 支持多种
LLM（GPT、Claude、国产模型） - 结构化输出
适用场景：
- 软件项目自动化开发
- 多
Agent协作研究 - 代码生成和重构
- 技术文档自动生成
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AutoGen
🔧 项目类型：
AI Agents构建框架（代码框架）
简介：AutoGen是微软开源的新一代AI Agent编程框架，由微软、宾夕法尼亚州立大学和华盛顿大学联合研发。该框架采用事件驱动架构，支持构建可扩展的多智能体系统。AutoGen的核心创新在于将智能体交互建模为对话流程，通过GroupChat机制实现多个Agent之间或Agent与人类之间的自然语言协作。框架支持确定性和动态的智能体工作流，允许跨语言的分布式智能体部署，特别适合企业级业务流程自动化和复杂任务编排场景。
GitHub Star：52.3k+
开源协议：Apache 2.0
核心特性：
- 事件驱动架构：基于事件驱动的编程模型
- 多智能体协作：支持多个
Agent之间的协作 - 确定性工作流：支持确定性和动态的智能体工作流
- 分布式架构：支持跨语言的分布式智能体
- 可扩展性：高度可扩展的架构设计
MCP支持：支持Model Context Protocol
技术栈：
PythonC#TypeScript- 事件驱动架构
- 支持多种
LLM
适用场景：
- 企业级业务流程自动化
- 多智能体协作研究
- 复杂任务编排
- 分布式
AI应用
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LlamaIndex
🔧 项目类型：
AI Agents构建框架（数据框架）
简介：LlamaIndex是领先的LLM数据框架，专注于构建基于数据的AI Agent应用。作为数据连接能力最强的框架，LlamaIndex支持100+种数据源连接，包括API、数据库、PDF等各类数据格式。其核心价值在于提供了一套完整的数据摄取、索引、检索和查询引擎，专为RAG（检索增强生成）场景深度优化。LlamaIndex不仅是一个数据框架，还内置了丰富的Agent工具集，支持多模态数据处理，使开发者能够轻松构建企业知识库、文档问答系统和数据分析Agent。
GitHub Star：45.6k+
开源协议：MIT License
核心特性：
- 数据连接器：支持
100+种数据源连接 - 索引结构：多种索引结构优化数据检索
- 查询引擎：强大的查询和检索能力
Agent工具：内置丰富的Agent工具集RAG优化：专为RAG场景优化- 多模态支持：支持文本、图像等多模态数据
技术栈：
PythonJupyter Notebook- 支持多种向量数据库
- 支持多种
LLM
适用场景：
- 企业知识库构建
- 文档问答系统
- 数据分析
Agent RAG应用开发
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CrewAI
🔧 项目类型：
AI Agents构建框架（多Agent协作）
简介：CrewAI是一个轻量级的多智能体自动化框架，由CrewAI, Inc.开发。该框架采用基于角色的协作模型，将智能体类比为公司员工，每个Agent都有明确的职责和目标。CrewAI的最大特点是完全从零构建，不依赖LangChain或其他框架，这使其运行速度更快、资源占用更少。框架提供了直观的角色定义方式，支持Crews和Flows组合，内置工具缓存和错误处理机制，并允许在任务执行中插入人工审查点，特别适合需要清晰角色分工的协作任务。
GitHub Star：41.1k+
开源协议：MIT License
核心特性：
- 角色扮演：支持定义不同角色的智能体
- 协作智能：智能体之间无缝协作
- 轻量快速：完全从零构建，不依赖
LangChain - 工作流编排：支持
Crews和Flows组合 - 任务管理：灵活的任务分配和执行
技术栈：
PythonJavaScript- 独立框架（不依赖其他框架）
- 支持多种
LLM
适用场景：
- 多角色协作任务
- 自动化工作流
- 创意项目开发
- 团队模拟
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FastGPT
🔧 项目类型：
AI Agents构建框架（可视化编排）
简介：FastGPT是一个开源的国产AI Agent构建平台，由Labring团队开发，专注于为中文场景提供优化的智能体解决方案。作为国内最受欢迎的开源AI Agent平台之一，FastGPT拥有25.5k+ GitHub stars和活跃的中文社区。平台采用可视化工作流编排方式，支持拖拽式构建复杂的AI应用，无需繁琐配置即可快速上手。FastGPT内置强大的知识库管理和RAG（检索增强生成）能力，支持导入多种文件格式（txt、md、pdf等），提供向量检索和混合检索两种模式。平台兼容OpenAI、Claude等多种大模型，并提供OpenAPI兼容接口，方便嵌入现有系统。特别适合构建中文智能客服、文档问答和自动化任务处理等应用场景。
GitHub Star：25.5k+
开源协议：Apache 2.0（附加条款）
核心特性：
- 可视化工作流：拖拽式节点编排，支持对话节点、HTTP调用、条件分支等
- 知识库管理：支持多种文件格式导入，向量检索和混合检索
RAG支持：内置检索增强生成能力，提升回答准确性- 多模型兼容：支持
OpenAI、Claude、国产大模型等 API接口：提供OpenAPI兼容接口，易于集成- 工作流编排：支持
RPA、条件分支、循环等复杂逻辑 - 中文优化：针对中文场景深度优化，社区活跃
- 私有化部署：支持
Docker一键部署，数据完全自主可控
技术栈：
TypeScriptNext.jsMongoDB- 向量数据库
适用场景：
- 智能客服机器人和企业问答系统
- 文档分析和自动化摘要
- 知识库驱动的
AI应用 - 自动化任务处理和外部
API集成
相关资料：
LangGraph
🔧 项目类型：
AI Agents构建框架（图状态编排）
简介：LangGraph是LangChain生态系统的核心组件，采用图状态机架构构建弹性的语言智能体。该框架将智能体工作流建模为有向循环图（Directed Cyclic Graph），每个节点代表一个操作或Agent，边代表状态转换。LangGraph的核心优势在于支持循环和条件分支，提供内置的状态持久化能力（Checkpointing），并通过LangGraph Studio提供强大的调试和回放功能。作为LangChain生态的一部分，它拥有广泛的API和外部系统集成能力，特别适合需要复杂逻辑控制的智能体工作流。
GitHub Star：21.8k+
开源协议：MIT License
核心特性：
- 图状态编排：将智能体工作流建模为状态图
- 循环和分支：支持循环和条件分支
- 持久化：内置状态持久化能力
- 人机协作：支持人类在循环中的交互
- 流式输出：支持流式处理
LangChain集成：与LangChain生态深度集成
技术栈：
Python（主要）/JavaScript- 图状态机架构
- 支持多种
LLM
适用场景：
- 复杂智能体工作流
- 需要循环和分支的任务
- 人机协作场景
- 状态管理密集型应用
相关资料：
Coze Studio
🔧 项目类型：
AI Agents构建框架（可视化开发平台）
简介：Coze Studio是字节跳动开源的一站式AI Agent可视化开发工具，是扣子（Coze）商业平台的开源版本。作为2025年备受瞩目的开源项目，Coze Studio在开源数天内即获得7.3k+ GitHub stars，目前已达到18.7k+ stars，展现出强劲的增长势头。该平台提供从开发到部署的完整AI Agent开发环境，集成了最新的大模型和工具，支持多种开发模式和框架。Coze Studio的核心优势在于提供了AI Agent开发所需的全部核心技术（Prompt、RAG、插件、工作流），让开发者能够专注于创造AI的核心价值。平台采用Golang后端和React + TypeScript前端，基于微服务架构和领域驱动设计（DDD）原则构建，为开发者提供高性能、高扩展性的底层框架。
GitHub Star：18.7k+
开源协议：Apache 2.0
核心特性：
- 一站式开发：提供
Prompt、RAG、插件、工作流等全部核心技术 - 可视化设计：无代码/低代码方式快速创建和调试
Agent - 完整模板：提供丰富的应用模板和构建框架
- 工作流编排：可视化画布拖拽构建复杂工作流
- 资源管理：统一管理插件、数据库、知识库、变量等资源
API & SDK：支持聊天和工作流API，提供Chat SDK集成- 企业级架构：基于微服务和
DDD设计，高性能可扩展
技术栈：
GolangReactTypeScript- 微服务架构
适用场景：
- 快速构建
AI助手和聊天机器人 - 企业级
Agent应用开发 - 复杂工作流自动化
- 低代码
AI产品定制
相关资料：
- 官网：https://www.coze.cn/
- 开源地址：https://github.com/coze-dev/coze-studio
- 文档中心：https://www.coze.cn/open/docs
Eino
🔧 项目类型：
AI Agents构建框架（代码框架）
简介：Eino是火山引擎（字节跳动）开源的企业级AI应用开发框架，采用Go语言实现，专注于LLM应用编排。作为国内少有的Go语言AI Agent框架，Eino继承了Go语言的高性能、低内存占用和易部署特性，特别适合对性能要求严格的生产环境。框架提供了流式编排能力，支持复杂的AI工作流编排，内置可观测性、容错、重试等企业级特性。Eino与火山引擎云服务深度集成，提供eino-ext扩展库，包含各种模型和工具集成，是构建云原生AI应用的理想选择。
GitHub Star：8.5k+
开源协议：Apache 2.0
核心特性：
- 流式编排：支持复杂的
AI工作流编排 - 企业级特性：可观测性、容错、重试等生产级能力
- 多模型支持：兼容多种
LLM提供商 - 组件化设计：模块化的组件体系，易于扩展
Go语言实现：高性能、低内存占用、易部署- 火山引擎集成：与火山引擎云服务深度集成
- 丰富扩展：提供
eino-ext扩展库，包含各种模型和工具集成
技术栈：
Go语言- 支持多种
LLM（OpenAI、DeepSeek、腾讯混元等） - 云原生架构
适用场景：
- 企业级
AI应用 - 高性能
Agent系统 - 复杂工作流编排
- 生产环境部署
相关资料：
Astron Agent
🔧 项目类型：
AI Agents构建框架（低代码+RPA）
简介：Astron Agent是科大讯飞在2025年10月1024开发者节正式发布的企业级智能体工作流平台。该项目的最大创新在于原生集成智能RPA（机器人流程自动化），使智能体不仅能够"思考"，还能够"行动"——直接操作企业内部系统、跨应用数据集成和桌面应用自动化。Astron Agent继承了科大讯飞Astron平台的核心技术，采用Apache 2.0许可证，对商业使用非常友好。框架提供低代码可视化工作流编排，支持多Agent协作和企业治理，专注于解决AI Agent落地的"最后一公里"难题，实现从"决策到行动"的完整闭环。
GitHub Star：新项目（2025年10月发布）
开源协议：Apache 2.0
核心特性：
RPA原生集成：智能体不仅能思考，还能操作企业内部系统- 低代码开发：可视化工作流编排，降低开发门槛
- 企业级架构：支持多
Agent协作、工作流编排、企业治理 - 商业友好：
Apache 2.0许可，支持商业使用 - 模块化设计：组件化架构，易于扩展和定制
- 海量
AI能力：集成科大讯飞Astron平台的核心技术
技术栈：
JavaPythonTypeScriptDocker Compose快速部署- 支持多种
LLM
适用场景：
- 企业流程自动化
- 跨应用数据集成
- 桌面应用自动化
- 企业级智能体开发
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