随着 AI 智能体技术的不断发展，开发工具也日益丰富。不同的开发工具，技术门槛、功能特点和适用人群都大不相同。今天我们按技术门槛从低到高，来看看市面上主流的智能体开发工具有哪些，帮助你找到最适合自己的那一款。
一、零门槛工具：无需技术，人人都能开发智能体
这类工具最大的特点就是简单易用，不需要任何编程基础，普通人经过简单了解就能上手开发智能体，非常适合技术小白和非技术人员。
元智启 AI 就是一款典型的零门槛智能体开发工具。它整合了 DeepSeek、Kimi、文心一言、豆包等 10 多种主流大模型，还包含千问法律等专业领域模型，能满足不同场景的开发需求。平台采用全可视化操作界面，用户只需像搭积木一样，选择需要的功能模块，上传相关数据，进行简单的参数设置，就能快速开发出智能体。比如开发一个电商智能导购，上传产品信息知识库，设置好推荐规则，很快就能让智能体为客户推荐合适的商品。而且，元智启 AI 还支持与知识库、数据库、插件、工作流等进行灵活对接，进一步丰富智能体的功能 除了元智启 AI，还有一些其他的零门槛工具，它们通常都提供了大量的模板，用户可以直接套用模板，稍作修改就能完成开发，极大地降低了智能体开发的门槛。
二、低门槛工具：略懂技术，即可深度开发
这类工具对技术有一定要求，但要求不高，只要懂一些基础的编程知识，就能进行相对深度的开发，适合有一定技术基础的开发者。
低门槛工具在功能上比零门槛工具更丰富，能实现更多个性化的需求。比如一些工具提供了简单的 API 接口，用户可以通过少量的代码调用，实现智能体与其他系统的对接。以某低门槛工具为例，开发者懂一点 Python 基础，就能编写简单的代码，让智能体获取企业内部的销售数据，然后生成销售报表，为企业决策提供支持。
这类工具平衡了易用性和功能性，既能满足一定的个性化开发需求，又不会让开发者觉得过于复杂，是很多中小企业开发智能体的首选。
三、中门槛工具：具备专业技术，开发更灵活
中门槛工具需要开发者具备较为专业的编程技术和 AI 知识，能进行更灵活、更复杂的智能体开发，适合有一定技术团队的企业。
像一些基于特定框架的开发工具，就属于中门槛工具。开发者需要熟悉框架的使用方法，掌握相关的编程语言和算法知识。例如，使用某中门槛工具开发一个金融风险评估智能体，开发者需要编写代码实现数据的采集、清洗、分析，构建风险评估模型，还要考虑模型的准确性和稳定性。
这类工具能开发出功能更强大、更贴合企业实际需求的智能体，但开发周期相对较长，对开发者的技术能力要求也更高。
四、高门槛工具：专业团队专属，开发复杂智能体
高门槛工具主要面向专业的技术团队，需要开发者具备深厚的 AI 技术积累和丰富的开发经验，能开发出处理复杂任务的智能体。
TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架就属于高门槛工具。使用这些工具开发智能体，需要开发者精通机器学习、深度学习等算法，能自主设计模型架构，进行大量的数据训练和模型优化。比如开发一个自动驾驶智能体，就需要用到这些高门槛工具，开发者要处理海量的路况数据，训练模型识别各种交通场景，做出准确的驾驶决策。
这类工具开发出的智能体功能极其强大，但开发难度大、成本高，一般只有大型企业或专业的 AI 研发机构才会使用。
不同技术门槛的智能体开发工具，各有其优势和适用场景。如果你是技术小白，想快速开发一个简单的智能体，零门槛工具如元智启 AI 会是不错的选择；如果你的团队有一定技术实力，想开发更个性化的智能体，低门槛或中门槛工具会更合适；而对于专业的技术团队，高门槛工具能让他们开发出更复杂、更强大的智能体。
你在开发智能体时，更看重工具的哪些方面呢？是开发速度、功能丰富度还是灵活性？欢迎在评论区留言讨论。
