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字节与京东相继开源AI Agent平台,低代码开发迎来新机遇与挑战。核心内容: 1. 低代码平台在AI Agent与传统业务系统中的异同分析 2. 构建成功Agent平台的关键要素与长期壁垒 3. 不同领域对低代码平台的特殊需求与技术挑战
传统平台技术围绕CRUD/工作流引擎,成熟稳定;Agent平台深度依赖LLM、动态编排引擎、RAG、记忆管理等组件,技术迭代快、外部依赖(LLM稳定性)风险高,需强封装能力。
4、 业务系统低代码平台与Agent平台的价值验证周期不一样
传统平台ROI直接(如流程提效),见效快;Agent平台价值间接(体验提升/新场景探索),需长期效果验证与迭代,依赖标杆案例与数据分析工具佐证。
5、业务系统低代码平台与Agent平台的生态核心差异不一样,Agent需要大量配套的低代码平台协助,如数据层,模型层。
传统生态=业务组件+连接器;Agent生态=技能工具市场+知识源+Prompt模板+评估套件,质量要求更高(错误工具调用可致业务风险),生态构建难度倍增。
53AI,企业落地大模型首选服务商
产品:场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺:免费POC验证,效果达标后再合作。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
2025-08-02
扣子要做 Agent 时代的 Infra,附开源版搭建全流程
2025-08-02
浪费我一上午!你们真的实测了 GLM-4.5 吗?
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不再纠结,Dify VS 开源Coze 真实对比,一文看懂差异与选择
2025-08-02
用开源版Coze,做个市场调研分析助手
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扣子coze开源了,又仿佛没开,像素级对比开源版扣子到底少了啥?
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如何将硅基流动接入到n8n 工作流,白嫖DeepSeek、Qwen、智谱等AI大模型
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