3. 主流智能体开发方案对比
云基础设施派
AWS（Agents for Bedrock）
模型选择多，生态整合深，适合技术团队
大脑：支持多种模型（Claude、Llama等）
感知：通过AWS服务接入数据，支持RAG
行动：通过Lambda函数调用API，灵活性强
记忆：通过Vector Engine for OpenSearch实现
Google Cloud（Vertex AI Agent Builder）
低代码，搜索与对话能力强，适合快速构建
大脑：主要使用Gemini系列模型
感知：整合Google Search，处理网站文档数据
行动：通过Cloud Functions或API连接器调用服务
记忆：通过Vertex AI Vector Search实现
Microsoft Azure（AI Studio）
企业级，与Office生态强绑定，适合办公场景
大脑：OpenAI模型加自家模型
感知：深度集成Microsoft Graph，访问Office数据
行动：通过Azure Functions和Power Automate连接系统
记忆：通过Azure AI Search实现
低代码/SaaS集成派
Mendix
应用开发与AI集成，实现业务流程自动化
大脑：完全开放，可接入任何LLM
感知：通过数据连接器，API等方式感知企业内部数据
行动：通过Microflow/Nanoflow调用API或业务逻辑
记忆：利用平台数据库和状态管理机制
Salesforce（Einstein1 Platform）
CRM场景深度融合，专注于销售与服务流程
大脑：自家模型加合作伙伴模型
感知：无缝访问Data Cloud中的客户数据
行动：通过Apex代码或Flow Builder调用API
记忆：存储在Data Cloud中，与客户记录关联
ServiceNow（Now Assist）
ITSM/ESM流程自动化，如创建工单与重置密码
大脑：主要使用ServiceNow自家Now LLM
感知：感知平台内工单、知识库等数据
行动：通过Flow Designer或脚本执行平台操作
记忆：存储在平台内，与流程记录绑定
Zapier（Central）
连接器之王，轻松操作各种SaaS工具
大脑：主要使用OpenAI模型
感知：通过已连接App账户感知数据（如Gmail）
行动：通过庞大连接器库调用SaaS API
记忆：简单的短期记忆，用于多步任务
