从 0 到 1 搭建 AI 智能体：从创建、知识库与提示词，到 MCP 接入和多智能体协作的全流程实践与评测

近一年，"AI 智能体（AI Agent）"已经从论文和概念，迅速变成一个个可点可点的产品入口：从 Coze、Dify、LangChain、n8n，到企业里的通义星尘、千问 Agent，再到各家 IDE 里的代码助手。很多团队会发现：搭一个"能跑起来的 Agent"并不难，难的是把它打磨到"真好用、敢上生产"，而这个过程往往横跨知识库构建、提示词自动生成、智能体代码开发与调试、MCP 服务接入、多智能体协作编排，最后还得接受真实用户和业务指标的检验。本文尝试结合最新的学术研究、业界基准与中文社区里对智能体平台的真实测评，从"从创建到部署"的完整链路来拆解这一过程，同时给出若干表格化的对比与总结，尽量做到"只用真实数据说话"。

一、为什么要重新理解"AI 智能体"：论文、平台与真实体验

从技术定义上看，阿里云开发者社区在通义星尘多智能体实践文章中给出的描述比较典型：AI 智能体是"能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体"，不同于传统只按指令一步步执行的模型，Agent 强调通过自主规划步骤、调用工具、在特定任务上自我改进的能力，甚至会被赋予长期目标和记忆。这一点与微软研究提出的"LLM 驱动的自主 Agent 架构"高度一致：大模型不再只是一个回答问题的函数，而是整个决策--行动循环里的"核心大脑"。

不过，如果只看论文，很容易低估真实产品中的"人味"和"体验感"。例如，面向会话代理的用户研究发现，用户对智能体的接受度并不只取决于任务成功率，还强烈依赖交互中的信任感、控制感和愉悦度。一项 2024 年发表在 Computing and Artificial Intelligence 的研究，对比了使用 LLM 对话界面和传统人类顾问的用户，结果显示：在复杂咨询场景中，LLM 组在效率和信息量上优势明显，但如果缺少足够的解释和透明度，用户对其信任度会显著下降。另一项关于人机协作的实证研究则表明，AI Agent 的参与会改变用户的决策信心和决策质量，但这种改变会受用户熟练度和对 Agent 依赖程度的制约，过度依赖反而可能导致错误放大。

中文互联网上，大量"站在使用者视角"的平台测评给了我们更加细腻的观察。例如《"千字评测"体验不同的 AI Agent 构建平台》详细对比了 Betteryeah 和 Coze 两个平台的 Agent/Bot 构建体验：Betteryeah 的优势在于创建流程清晰、知识库导入--分段--命中测试的引导非常友好，但插件能力完全依赖官方，扩展性有限；Coze 则在 Bot 的多智能体编排、插件自定义和长期记忆上更加灵活，但整体上对用户的抽象能力要求更高，在复杂工作流编排上容易让非技术用户"迷路"。

针对产品经理人群的测评也有类似结论。博客园的一篇《产品经理如何使用 AI Agent 智能体？一份深度测评与实战指南》用墨刀 AI Agent、Boardmix AI 智能体和 Cursor 等工具实战跑了一遍从市场调研到原型设计的完整流程，评价认为：专为产品经理设计的智能体在上下文记忆和多模态产出（报告 + 原型图）上明显"更贴心"，但一旦涉及复杂业务逻辑和跨系统协同，仍然需要产品经理自己设计合理的任务拆分和提示词结构。

这些体验报告和人机交互研究共同指向一个事实：单纯把"一个大模型"包装成"一个聊天页面"远远不够，真正好用的智能体更像是围绕大模型搭建的一整套工作流系统，里面既有知识库构建、提示词工程，也有工具连接、调试与评测，更需要高度重视用户体验和信任构建。

二、整体架构视角：从大模型到智能体，再到业务系统

如果从架构师视角把"智能体从创建到部署"的全过程抽象出来，一般会看到这样几层：最底层是基础大模型及其推理能力；其上一层是知识库与检索增强（RAG 或 Agentic-RAG）；再往上是提示词工程与智能体策略（单智能体或多智能体），加上 MCP 等标准协议连接外部工具和系统；最上层则是面向具体产品的前端接口、监控与运营。

在知识库层，2024 年《Evaluation of Retrieval-Augmented Generation: A Survey》对现有 RAG 系统和评测方法做了系统梳理，指出当下评测主要集中在检索和生成两端的相关性、准确性和忠实性等指标，并总结了各种数据集和评分方法的局限，比如对长文档、多轮对话场景支持不足。 2025 年发布的《Agentic Retrieval-Augmented Generation: A Survey》则进一步提出"Agentic-RAG"的概念：通过引入规划（planning）、反思（reflection）、工具使用（tool use）和多智能体协作（multi-agent collaboration）等模式，让检索增强不再是"死板的一问一答"，而是一个可以多轮自我修正和分工合作的过程。

在工具与系统连接层，2024 年末由 Anthropic 提出的 Model Context Protocol（MCP）开始迅速成为事实标准。MCP 是一个基于 JSON-RPC 的开放协议，目标是解决"每个模型要对接 N 个工具、每个工具要适配 M 个模型"的 N×M 问题：通过定义统一的客户端--服务端接口，让模型可以像插 USB-C 一样去"插"不同的数据源和工具。 2025 年 3 月起，OpenAI、微软等厂商开始在 Agents SDK、ChatGPT 桌面应用以及 Azure OpenAI 等产品中正式支持 MCP；Google DeepMind 也在公开场合确认后续模型会兼容 MCP，这使得 MCP 正在成为 AI 智能体时代的"通用连接层"。

在多智能体协作层，微软的 AutoGen 框架是一个典型代表。AutoGen 通过可对话、可定制的多个 Agent 彼此对话完成任务，支持用自然语言和代码定义不同 Agent 的交互模式，实验结果表明这种架构在数学、编程、问答、运筹学和在线决策等领域都能带来显著性能提升。国内多家平台也在实践类似思路，例如阿里云通义星尘的多智能体协同案例，会通过一个"协调智能体"去调度多个领域专家智能体共同处理复杂业务流程。

在这样的整体框架下，我们再回头看"从创建到部署"的每一个环节，就会发现它们并不是一个个孤立的"按钮配置步骤"，而是共同决定智能体是否"真好用"的关键构件。

三、从角色到知识库：知识库总结与自动生成的实战路径

3.1 平台体验视角：Betteryeah、Coze 与 Dify 的知识库实践

在真实平台上，Agent 的"知识库"往往是用户接触的第一个重要配置项。人人都是产品经理的 Betteryeah/Coze 平台评测给了我们一个具体的切面：在 Betteryeah 中，Agent 的创建过程一般包括角色定义、开场白设计、开场提问引导，然后立刻进入"设置知识库"步骤。用户可以导入文档、问答、网页等多种形式的内容，平台会自动把长文档分段，对每段建立向量索引，并提供"命中测试"来验证智能体基于检索后生成回答的效果；在测试阶段，用户可以在关键词检索、语义检索和混合检索之间切换，以观察不同检索策略对回答质量的影响。

Coze 的 Bot 构建流程也高度强调知识层配置，但它将知识库看作 Bot "技能"的一部分，与插件、工作流、触发器、变量、数据库和长期记忆一起构成 Bot 的能力集。用户可以通过"知识"模块添加本地或线上文本和表格数据，Coze 会自动完成向量化和索引，并允许 Bot 在对话中混合使用 LLM 通识知识和外部知识库，同时借助工作流实现更复杂的检索--加工--生成流程。

在更偏"工程向"的平台上，比如 Dify，知识库与提示词工程被视作 LLM 应用开发的"第一公民"：Dify 内置向量数据库、知识库管理和 RAG 能力，同时提供面向开发者的 API，让你可以通过编程方式批量将文档导入知识库，自动切分段落、生成摘要和 QA 对，以便在下游问答中提高命中率和可控性。

如果把这些平台的知识库能力放在一个表里，我们会看到一个相对清晰的共性图景：

表 1：几类主流智能体平台的知识库与 RAG 能力对比（基于公开文档与测评）

平台 / 框架	知识导入方式	是否支持自动切分与"命中测试"	检索模式与增强策略	是否强调 Agent 化 RAG 模式
Betteryeah Agent 平台	文档、问答、手动输入、网页等多种形式，UI 向导导入	支持自动格式化解析与按主题分段，可重新分段；提供"命中测试"验证回答效果	支持关键词检索、语义检索和混合检索三种模式，用户可在测试中切换对比	以单体 Agent + 工作流为主，但智能体内部通过检索--总结--回答形成简单 Agentic 模式
Coze Bot 平台	支持添加本地/线上文本与表格数据作为"知识"，并通过 UI 管理	自动完成向量化和索引，无显式"命中测试"概念，但可通过多轮对话和调试观察检索效果	支持知识检索 + 插件调用 + 工作流编排，Bot 可在单 Agent 和 Multi-agent 模式之间切换	Multi-agent 模式下可为不同 Agent 配不同知识与工具，朝 Agentic-RAG 靠拢
Dify LLMOps 平台	通过 Web UI 和 API 导入文档，内置向量数据库和知识库管理	提供自动分段和嵌入生成，支持在调试视图中查看检索片段，用于评估召回质量	以 RAG 为核心能力，支持多模型接入和自定义检索策略，并配合运营数据分析效果	引入"Agent 应用"概念，可以将 RAG + 工具调用 + 长期记忆封装为智能体应用
n8n / LangChain 等工作流 & 开源框架	主要通过节点或链路与外部向量库（如 Pinecone、Chroma）连接，开发者自行导入数据	一般通过代码控制分段与评估，无统一 UI"命中测试"，但易于嵌入自定义评估脚本	LangChain 提供 Retriever、Chain、Agent 等抽象，支持多种检索策略；n8n 通过 HTTP 节点与 RAG 服务通信	LangChain & LangGraph 已大量示例化 Agentic-RAG 模式，DAG 图里聚合反思、规划、多工具调用

可以看到，真正好用的知识库模块往往具备几个共同特征：

第一，导入入口要尽可能贴近业务用户的心智，而不是"只接受某种特定格式"；Betteryeah 的做法是通过 UI 引导用户一步步导入文档、设置分段和命中测试，降低了"看不懂 Embedding 和向量库"的门槛。

第二，平台会在后台自动完成切分、嵌入和索引，但同时给用户留出"修正空间"，比如手动调整分段、观察命中测试的结果，这在 RAG 调优实践中至关重要。《Evaluation of RAG》一文指出，当前很多 RAG 系统在长文档和复杂任务上的主要瓶颈恰恰在于切分和检索阶段，盲目依赖默认参数极易造成检索相关性下降。

第三，越来越多平台不再满足于"单轮检索 + 单轮生成"的模式，而是通过反思、规划、多轮工具调用等 Agentic-RAG 模式来提升复杂任务表现。Agentic-RAG 的综述指出，这类系统往往会让智能体先生成"检索计划"、在执行后进行"自我反思"，必要时重新检索或调整回答，从而在开销可控的前提下提高总体准确率和鲁棒性。

3.2 从"知识库总结"到"知识库自动生成"

在实战中，"知识库总结自动生成"主要出现在两个场景。

第一个是对已有文档做结构化总结和问答对抽取：例如 Dify 和不少商用平台会对导入的长文档自动生成段落摘要、关键词和潜在问题列表，有的还会生成"FAQ 草稿"，供运营人员审核后直接上线；这背后通常是一个"段落级 RAG + LLM 总结"的流水线。

第二个是让智能体在运行过程中"自增知识库"：例如在产品经理使用墨刀 AI Agent 的案例中，智能体会先生成市场调研报告，再在后续生成原型图和 PRD 时反复引用这份报告里的关键信息，相当于在对话历史和隐式长期记忆中不断沉淀领域知识。在更工程化的实现中，这种"自增知识库"通常会通过事件流或日志系统把高价值中间产出写入向量库或结构化数据库，让后续任务可以检索使用。

Agentic-RAG 的调研则指出，将"生成--评估--更新知识"的循环显式化，可以构建出更具有自主性的知识增强智能体：Agent 先根据任务目标规划需要查询的知识点，检索和总结后再根据效果对知识片段进行打分和重写，从而在多轮任务中不断优化知识库结构和内容。

在这个维度上，一些新兴平台已经开始尝试把"知识库总结自动生成"变成一等公民能力，而不再是"上传文档后模型顺便帮你概括两句"。从长远看，这会极大影响智能体在企业场景中的可维护性：知识库不再是被动维护的静态 FAQ，而是一个随着业务和数据演化、由 Agent 主动参与维护的动态系统。

四、提示词工程 2.0：从手写 Prompt 到"提示词自动生成"

过去一年里，几乎所有做智能体的人都会有类似感受：写提示词比写代码还累。这也是为什么 Dify 等 LLMOps 平台会把"提示词工程"单拎出来做专门能力，甚至提供提示词模板库和优化工具。在 Coze 的 Bot 编排界面中，"人设与回复逻辑"被明确要求采用结构化写法，例如先定义角色、再定义输入--输出格式、再列出注意事项，这些本质上都是为了让提示词更稳定、可迁移。

学术界在这一问题上也开始有系统研究。围绕 LLM 会话代理的体验与信任度研究发现，清晰、结构化的系统提示词能显著降低用户的困惑感，并提升对智能体的信任度；而含糊、矛盾或过于长篇大论的 Prompt 会让智能体的行为变得不一致，进而让用户感到"这个 Agent 情绪不稳定"。

于是，"提示词自动生成"变成了很多平台努力的方向。典型的做法包括：

基于模板的半自动生成：平台提供角色模板和场景模板（例如"产品问答助手""法务咨询助手""客服分流助手"），用户只需填入少量业务参数，平台即自动拼装出一份结构化系统 Prompt。Dify、Coze、Betteryeah 等平台都走了这一路线，并在实战测评中得到好评。
基于示例的 few-shot 自动归纳：系统让用户先写几个"理想对话示例"，然后调用大模型自动归纳出共性的风格和策略，再生成系统提示词和若干负面示例，用于强化模型在特定边界内行为。相关思路在 AutoGen 框架和多智能体应用论文中都有体现。
面向运营的 A/B 与自动调参：一些工程实践会把 Prompt 视作配置项，结合日志中的成功率、用户评分等指标，利用简单的多臂老虎机或贝叶斯优化方法自动探索不同 Prompt 变体的效果；Agentic-RAG 调研也提到，反思型 Agent 可以在失败时自动修改自己的提示词，使其在下轮尝试中更聚焦问题本质。

从用户体验研究角度看，Oxford 等机构做的"Free Lunch for User Experience"工作提出了 "Agentic H-CI" 框架，用智能体来模拟大规模用户研究流程。虽然这项研究主要聚焦如何用 Agent 做 UX 评测，但其结论同样适用于提示词设计：提示词好不好，很大程度上要看它是否与目标用户的心理模型匹配。这也提醒我们，提示词自动生成不应仅仅是技术优化问题，更应结合用户研究和领域知识。

在项目实践里，一个可操作的闭环通常是这样的：先依托平台提供的模板生成初版提示词，再结合真实对话日志和用户反馈，用 Agent 或脚本定期总结"失败案例"和"高满意度案例"，再让模型在这些案例上自动归纳出改写建议，由人完成审核和最小编辑，这样既能降低人工成本，又能维持行为稳定性。

五、开发与调试：从"跑起来"到"敢上线"的智能体工程化

很多团队在第一次做智能体时，往往停留在"创建一个 Agent，让它能回答问题或调几个 API"这一层。但随着任务复杂度增加，调试和质量保证的重要性会迅速放大。

CSDN 上一篇针对 AgentGPT 智能体的测试与质量保证文章就吐槽过当前智能体基准的"水"：最新研究分析了 10 个常见智能体基准（如 WebArena、SWE-bench 等），发现其中 8 个存在严重评估漏洞，导致智能体可以通过"什么都不做"或利用环境 bug 获得看似不错的得分，例如在 τ-bench 上一个"无操作"智能体竟然取得 38% 的正确率。这篇文章在介绍单元测试、集成测试、性能测试到自动化测试等工程实践的同时，也提醒我们：现有学术基准不能直接等价于"生产质量"，必须引入更贴近业务的测试与观测手段。

在学术界，AgentBench 和 OSWorld 这样的新型基准努力弥补这一缺口。AgentBench 提供了包含八个环境的多维评测套件，专门用来评估 LLM 作为 Agent 在交互环境中的推理与决策能力，而不是仅看单轮回答的正确率。 OSWorld 则更进一步，设计了一套基于真实操作系统界面的多模态任务，让不同家族的 LLM 和视觉--语言模型（包括开放源码的 Qwen、Mixtral 等，以及闭源的 GPT、Gemini、Claude 系列）在同一环境下执行开放式任务，并持续更新基准，以便反映最新模型的真实 Agent 能力。 GitHub 上的 "LLM-Agent-Benchmark-List" 仓库则综合整理了当前主流智能体评测基准及其特点，从研究者视角强调"现在更重要的是评价 LLM-Agent 是否真正有用，而不是继续盲目刷分"。

从工程实践角度，当前比较成熟的一套 Agent 开发与调试流程，往往包含以下几个要素（这里不列清单，而是在长流程中串起来看）。首先是可追踪的对话与工具调用日志，记录每一步模型的思考、决策和外部 API 调用情况，方便在错误发生时快速回放，这一点在 LangChain & LangGraph、AutoGen 框架和各类智能体平台的"调试视图"中都有体现。其次是集成环境下的端到端测试，例如 AgentGPT 那篇文章强调的单元测试（验证单个工具或子 Agent 的逻辑）、集成测试（验证多 Agent 协作的整体流程）、性能测试（评估延迟和资源消耗）以及自动化回归测试。更进一步，还需要在生产环境中接入行为监控和异常报警机制，把"回答质量下降、工具调用异常、策略循环不收敛"等问题纳入可观测性系统。

在平台层面，上文提到的 Betteryeah、Coze、Dify 等平台已经开始在 UI 上强化这类调试体验：Betteryeah 在知识库导入后提供命中测试和查询方法切换，帮助用户理解检索行为；Coze 在 Bot 工作流编辑器中支持对复杂工作流节点进行可视化调试；Dify 则通过运营数据模块把调用次数、用户反馈和成本数据集中展示，方便开发者根据真实使用情况优化 Agent 设计。

学术上也出现了专门用 Agent 做可用性测试的系统。例如 2025 年的 UXAgent 提出用 LLM 智能体模拟真实用户，进行 Web 应用的可用性测试，并通过启发式评估与人工专家的对比来检验这种方法的有效性。研究结果表明，UXAgent 在发现一部分典型可用性问题上表现接近人类专家，但也存在对细致交互问题敏感度不足的情况。这类工作为"用 Agent 测 Agent"提供了一个有趣方向，也为我们在调试阶段自动发现交互问题提供了可能。

六、MCP 接入：用"USB-C 协议"为智能体接上整个企业世界

当一个智能体从"玩具 Demo"走向企业生产，它不可避免要连接海量内部系统和第三方服务：数据库、CRM、工单系统、Git 仓库、CI/CD、监控告警......如果每个系统都要针对每个模型自定义一套插件协议，很快就会陷入"集成地狱"。这正是 MCP 出现的背景。

MCP（Model Context Protocol）由 Anthropic 在 2024 年 11 月作为开源协议提出，目标是为模型与外部工具之间提供一个统一的、基于 JSON-RPC 的应用层协议。ITPro 对 MCP 的评价非常形象：就像 USB-C 对物理设备连接的标准化作用一样，MCP 试图成为 AI 应用世界的"通用插口"，让 LLM 可以通过统一的客户端--服务端架构访问各种数据源和工具，同时保留各家实现的灵活性。

OpenAI 的 Agents Python SDK 官方文档则从开发者视角进一步解释了 MCP 的作用：Agents SDK 内部理解多种 MCP 传输方式，可以把 MCP server 暴露的资源和工具映射为 Agent 可用的"工具"，而不用为每个后端系统写一套专门的插件。文档甚至用"USB-C 端口"来类比 MCP 对 AI 应用的意义。 CSDN 上的一篇《MCP（Model Context Protocol）全面研究报告》系统梳理了 MCP 的历史、架构和开发实践，指出 MCP 采用标准化的客户端--服务器架构，支持资源访问、工具调用、提示响应和采样反馈等能力，非常适合在企业环境中统一对接知识库、数据湖和业务系统。

在业界层面，Axios、The Verge 等媒体报道了 MCP 的快速扩散：除了 Anthropic 自家的 Claude 桌面应用通过 MCP 连接 GitHub、创建仓库并在一小时内完成 PR 之外，OpenAI、微软、Google DeepMind 以及 Replit、Sourcegraph 等开发者工具厂商也陆续宣布支持 MCP，微软甚至把 MCP 视为构建"Agentic Web"的基础标准之一，希望不同公司的 Agent 能通过统一协议协同工作。

当然，标准化也带来了新的安全挑战。TechRadar Pro 指出，MCP 的一个核心安全隐患在于"身份碎片化"：协议本身缺乏强健的企业级认证机制，如果开发者使用静态凭据和松散的权限管理，很容易导致数据泄露和远程代码执行风险。文章建议构建统一的身份管理体系、消灭静态密钥、使用短时凭证和最小权限原则来保护 MCP 生态。

在实际项目中，把 MCP 纳入 Agent 设计可以大致按如下思路落地：

在开发阶段，将企业内已有的 HTTP API、数据库、知识库服务逐步封装成 MCP server，使用统一的资源、工具和会话接口暴露给 Agent，减少每个新项目重复"写插件"的工作量；这一实践已经在部分与 Azure OpenAI、Semantic Kernel 集成的工程案例中得到证实。

在 Agent 运行阶段，让 Agent 平台（例如 OpenAI Agents SDK 或自建的 Agent Host）作为 MCP client/host，与多个 MCP server 建立连接；智能体内部的工具调用逻辑只关注"我需要一个能查订单的工具"，而不关注其底层是哪个系统或哪个供应商的接口。这为未来多厂商模型共存、模型热切换等复杂场景打下了基础。

在运维与安全层面，需要把 MCP 纳入企业统一的身份与访问控制平台，对每个 MCP server 的访问进行审计和速率限制，并在 Agent 层加入 Prompt 注入防护和输出过滤，防止模型被诱导执行越权操作。这一部分目前还缺乏统一标准，但安全研究已经明确指出这是 MCP 大规模落地必须正视的问题。

七、多智能体协作：从 AutoGen 到通义星尘的"团队智能体"

当任务复杂到单个 Agent 难以应付时，多智能体协作就变成自然的选择。

微软 2023 年提出的 AutoGen 框架是这一方向上最有代表性的工作之一。AutoGen 允许开发者定义多个可以相互对话的 Agent，每个 Agent 可以使用不同的模型、工具和人类反馈，并通过自然语言或代码指定它们的交互模式。实验表明，在数学、编码、运筹学和在线决策等场景下，多 Agent 协作往往比单 Agent 具有更好的鲁棒性和问题分解能力，尤其是在需要多轮讨论和反思的任务中。

国内的多智能体实践同样丰富。阿里云基于通义星尘实现的多智能体协同方案中，把"单智能体"视作能够感知环境、决策和执行动作的基本单元，而"多智能体系统"则通过多个 Agent 的协作、信息交换和资源共享来处理跨领域、多任务的复杂场景，例如 IT 客服或财务助手等。文章指出，随着专家智能体种类和任务复杂度增加，控制器（或统筹 Agent）的编排策略和路由规则会变得极其复杂，需要借助可视化编排和规则引擎来管理。

人人都是产品经理网站上关于 Coze 的评测则从产品层面展示了 Multi-agent 模式的应用：用户在单 Bot 中可以同时配置多个 Agent，让不同 Agent 负责不同子任务（如问答、数据查询、长文生成、流程编排），并通过工作流把它们按顺序或条件组合起来，形成类似"虚拟项目团队"的协作模式。

Agentic-RAG 的调研也把多智能体协作视为"Agentic 模式"的重要组成部分：例如一个 Agent 负责规划检索策略，另一个 Agent 负责阅读和总结文档，还有 Agent 负责评估回答质量，必要时触发重试或升级到更可靠的模型，这种结构在复杂问答和代码修复任务中表现出更高的稳定性。

不过，无论是论文还是平台实战，都强调了一个现实问题：多智能体不是越多越好，关键在于是否真的减少了整体认知负担，而不是制造更多混乱。 阿里云的实践文章和中文产品评测都指出，当多智能体数量和能力边界没有定义清晰时，控制器会面临策略爆炸和调度混乱的风险，用户也会很难在 UI 和日志中搞清楚"到底是哪个 Agent 决定了这个行为"。在工程实践中，更合理的做法通常是从 Manager--Worker、专家组会商等简单模式做起，逐步为每个 Agent 明确职责和接口，而不是一次性设计一个"虚拟超级团队"。

八、从平台到生产：n8n、Dify、扣子（Coze）、LangChain 的全流程经验

如果我们把上面提到的平台拉回到一个"从创建到部署"的时间轴上，可以用一篇 2025 年的中文长文来作为观察样本------《2025 年 AI 智能体平台深度评测：n8n vs Dify vs 扣子 vs LangChain》。作者在半年内深度体验了 n8n、Dify、扣子（Coze）和 LangChain，认为它们分别代表了工作流自动化平台、LLMOps 平台、SaaS 智能体平台和开发者框架四种不同路径。

在创建阶段，Coze 和 Betteryeah 这一类平台的优势在于：通过图形化界面提供了相对完整的"从角色设定、知识库导入、插件选择、工作流搭建到 Bot 发布"的一站式流程，即便非技术用户也能在几十分钟内搭出一个可用的智能体。人人都是产品经理的评测指出，Betteryeah 在步骤清晰性上略胜一筹，而 Coze 在插件创建和多智能体编排上的灵活性则更适合技术和产品复合型角色。

在开发与调试阶段，Dify 和 LangChain 提供了更多"可编程性"。Dify 内置的提示词工程、知识库和统计分析能力，使得开发者可以快速把 Agent 当成服务暴露为 API，同时利用埋点数据反向优化提示词和知识库配置；LangChain 和 LangGraph 则为工程师提供了丰富的抽象（Chain、Retriever、Agent、Tool、Graph 等），更适合在复杂微服务和数据基础设施中深度集成，只是学习曲线较陡。

在部署与运维阶段，n8n 的优势在于其作为老牌工作流平台，高度成熟的节点生态和可视化编排界面，使得"Agent 只是整个业务流程中的一环"，可以轻松与邮件、Slack、数据库和各种 SaaS 打通。评测中给出的示例使用 n8n 的 HTTP 请求节点调用 OpenAI Chat API 再把结果用于下游步骤，展示了如何在不改变原有工作流的前提下把 LLM 和 Agent 能力嵌入进去。

如果再叠加 MCP 的视角，可以预见的是：未来 Dify、LangChain、n8n 等框架和平台很可能会逐步支持 MCP server 或 client，把目前各自为战的"插件生态"逐步转化成 MCP 工具生态，从而让同一个智能体可以在不同平台、不同模型之间迁移，最大程度保护业务逻辑和数据层的投资。OpenAI Agents SDK 已经走在这一步，而微软在 Build 之前公开支持 MCP 并提出"AI agents 要能跨公司协作"的愿景，也进一步强化了这一趋势。

九、基于体验评测的全流程 Best Practice：把"模型能力"变成"业务能力"

结合前文的研究与评测，我们可以尝试给出一个围绕"从创建到部署"的整体实践框架，它不追求穷尽每一个细节，而是强调几个关键转化：

首先，在创建阶段，把"设定角色 + 搭建知识库 + 生成提示词"视作一个整体，而不是互不相干的三件事。Betteryeah 和 Coze 的成功经验在于，它们在 UI 上引导用户先用目标--需求--技能--工作流程的方式定义 Agent，再在此基础上构建知识库和提示词，这与用户体验研究中强调的"明确 mental model"高度契合。

其次，在开发和调试阶段，把智能体当作一个需要持续测试和迭代的"复杂系统"，而不是一次性写好就不动的脚本。AgentGPT 测试文章以及 AgentBench、OSWorld 等基准都提醒我们：大量看似"聪明"的 Agent 其实是在基准漏洞中取巧，只有引入系统化的单元测试、集成测试、性能测试和行为监控，才能真正确保在真实环境中的可靠性。

第三，在工具与系统接入层，坚持采用像 MCP 这样的开放标准，把"接多少系统"从一个工程噩梦变成一个可以渐进式推进的架构演化过程。通过 MCP，将内部的数据库、API 和业务服务抽象为统一的"资源和工具"，既可以让不同 Agent 和不同模型共享这些能力，也便于在未来引入新的模型和 Agent 框架。

第四，在多智能体协作层，坚持"小而清晰"的原则，从简单的 Manager--Worker 或专家会诊模式开始，逐步推进到更复杂的团队结构。AutoGen、通义星尘以及 Coze Multi-agent 的实践都证明，多智能体架构对复杂任务有显著帮助，但只有在职责边界清晰、交互协议明确的前提下才能真正释放价值。

最后，在整个生命周期中持续关注用户体验和信任问题。包括前文提到的多项研究都指出，用户对智能体的信任度既取决于任务成功率，也取决于透明度、可解释性和情绪体验；不合理的提示词、模糊的身份边界和过于"拟人化"的行为都可能带来误用和心理风险。这意味着，在智能体的创建、调试和部署全过程中，产品和研究团队都需要与用户研究、风控和安全团队密切配合，而不是只看"模型多强"这一维度。

用一句略微工程化的话来收尾：一个真正成功的 AI 智能体项目，往往不是"用了最强模型"的项目，而是"在合适的模型能力之上，把知识、提示词、工具连接、调试评测和多智能体协作这五件事做对了"的项目。

参考资料（按主题分组，均为公开网页或论文）

注：以下仅列出文中引用过数据或结论的主要来源，按主题分组方便查阅。引用标记与正文中的来源编号一一对应。

一、人机协作与用户体验研究

Xu Y, Gao W, Wang Y, et al. Enhancing user experience and trust in advanced LLM-based conversational agents. Computing and Artificial Intelligence, 2024, 2(2): 1467. （讨论 LLM 对话代理的用户体验和信任构建）
Anonymous. Human-AI collaboration: Unraveling the effects of user proficiency and AI involvement on decision making. Journal of Information and Decision Systems, 2024. （分析 AI Agent 对决策质量、信心和愉悦度的影响）
Anonymous. Free Lunch for User Experience: Crowdsourcing Agents for User Studies. arXiv:2505.22981, 2025. （提出 Agentic H-CI 框架，用智能体模拟用户研究）
Anonymous. UXAgent: A System for Simulating Usability Testing of Web Apps with LLM Agents. arXiv:2504.09407, 2025. （用智能体进行 Web 可用性测试的系统）

二、RAG 与 Agentic-RAG 综述与评测

Anonymous. Evaluation of Retrieval-Augmented Generation: A Survey. arXiv:2405.07437, 2024. （系统梳理 RAG 评测指标与数据集）
Singh A. Agentic Retrieval-Augmented Generation (Agentic RAG): A Survey On Agentic RAG. arXiv 预印本及配套 GitHub 仓库。

三、LLM 智能体评测基准与缺陷分析

Li et al. AgentBench: Evaluating LLMs as Agents. arXiv:2308.03688, 2023. （提出多环境智能体评测基准）
OSWorld 团队. OSWorld: Benchmarking Multimodal Agents for Open-Ended Tasks in Real Computer Environments. 官网与论文，2025. （在真实 OS 界面中评测多模态智能体）
Zhang X. LLM-Agent-Benchmark-List. GitHub 仓库, 2025. （汇总当前主流智能体基准）
CSDN 博客.《AgentGPT 智能体测试与质量保证：构建可靠的 AI 系统》。2025-08.（引用了"10 个基准中 8 个存在评估漏洞，部分基准中无操作智能体也能获得较高得分"的最新研究）

四、AutoGen、多智能体与企业实践

Wu Q et al. AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversation. arXiv:2308.08155, 2023. （多智能体对话框架）
阿里云开发者社区.《基于阿里云通义星尘实现多智能体（Multi-agent）协同工作的构想与尝试》。2024-08-07. （通义星尘多智能体实践与架构分析）
人人都是产品经理.《AI 系列（四）：一个案例讲透多智能体应用》。2025-11. （多智能体架构在企业场景中的应用案例）

五、MCP（Model Context Protocol）及其生态

Model Context Protocol (MCP). Wikipedia, 2025 更新。
OpenAI. Model context protocol (MCP) -- OpenAI Agents SDK 文档。 2025-11. （介绍 MCP 在 Agents SDK 中的使用）
ITPro. What is model context protocol (MCP)? 2025-10. （从企业视角解读 MCP 的作用与风险）
The Verge. Anthropic launches tool to connect AI systems directly to datasets. 2024-11-25.（报道 MCP 初次发布及其在 Claude 中的应用）
Axios. Hot new protocol glues together AI and apps. 2025-04-17.（从开发者生态角度分析 MCP 的机会与挑战）
Reuters. Microsoft wants AI 'agents' to work together and remember things. 2025-05-19.（微软提出支持 MCP、打造"Agentic Web"的愿景）
TechRadar Pro. MCP's biggest security loophole is identity fragmentation. 2025-09.（指出 MCP 在身份与权限管理方面的风险）
CSDN 博客.《MCP（Model Context Protocol）全面研究报告：一文讲清楚 MCP 架构与实战》。2025-06.

六、中文社区关于智能体平台与知识库的体验评测

人人都是产品经理.《"千字评测"体验不同的 AI Agent 构建平台》。2024-05-21.（Betteryeah vs Coze 的构建流程、知识库与多智能体对比）
博客园 PMEcho.《产品经理如何使用 AI Agent 智能体？一份深度测评与实战指南》。2025-10-27.（面向产品经理的智能体使用全流程案例）
知乎专栏.《深入浅出 LangChain AI Agent 智能体开发教程》。2025-08-01.（基于 LangChain & LangGraph 的 Agent 开发实践）
AI 与玄学研究院.《2025 年 AI 智能体平台深度评测：n8n vs Dify vs 扣子 vs LangChain》。2025-06-05.（从技术从业者视角对四个平台进行深度对比）

七、其他相关资料

阿里云开发者社区.《从千问 Agent 看 AI Agent------我们很强，但还有很长的路要走》。2023-2024 系列文章。
CSDN 博客.《Agent 论文精读（一）：AutoGen -- 多智能体对话驱动的下一代 LLM 应用》。2025-04-24.