最近，BetterYeah AI 宣布完成了国内 AI Agent 赛道目前公开的规模最大的融资。
这个消息，意义不小，毕竟都说 2025 年是 AI Agent 商业化元年。个人开发者想用它提效，企业更是眼巴巴盼着它能嵌入工作流、解放生产力，甚至直接创造价值。
需求是旺盛，赛道是火热，但搞过开发和测试的从业者们应该都知道，想找个趁手的 Agent 平台，要踩的坑可太多了：
Demo即巅峰： 太多 Agent 看着炫酷，一上手就露馅。个人用用可能凑合，但企业级场景？海量、杂乱、格式不一的知识库，复杂的业务逻辑，高并发的实际需求，对 Agent 的专业性要求是几何级上升的。
知道好，但不会用： 企业老板们都知道 AI 是趋势，Agent 能提效。但如何无缝融入现有复杂的IT系统和业务流程？业务和技术部门又该如何协作？普遍缺少成熟的方法论和高效的工具，两眼一抹黑。
开发与部署的黑箱： 即使技术团队下场，构建一个能处理企业特有知识、满足特定流程的 Agent，对底层平台的要求极高。知识库的深度解析与语义理解能力、开发环境的稳定性、模型和应用的版本管理、以及企业最看重的数据安全与权限控制，缺一不可。
那么在这个热门但挑战极大的赛道中，为什么阿里云选中了 BetterYeah AI 呢？
我个人认为，BetterYeah 确实切中了企业落地的要害，并且在产品设计上展现出了对"企业级开发者"的深刻理解。
BetterYeah AI 是国内最早一批进入 Agent 赛道的厂商之一，早在 2023 年就已发布了 flow 和开发平台，月度 AI 任务调用量激增达 400 倍，已经有近 10万 企业团队在用，其核心技术成员均来自原阿里达摩院、字节等技术团队，这种基因让他们天然更懂企业需要什么。
使用地址：
https://www.betteryeah.com
于是，我也体验了一番 BetterYeah AI，最大的感受是：顺手且扎实。开发者顺手，业务方能用，企业能管住。在观望选型的开发者可以参考。
BetterYeah 上手体验：从轻量搭建到多Agent协同
企业想把 Agent 用起来，难点从来不是"能不能对话"，而是这几件事：
能不能对接企业已有系统？ 权限、数据安全能不能管得住？ 不是程序员的业务部门，也能搭得动吗？ 能不能支撑大流量、多角色、高复杂度的业务？
BetterYeah 给出的解法，是把"企业级落地"作为产品逻辑中心：流程感强、权限控制明确、连接能力极强，甚至连版本管理、数据分析都内建了。
我这次从企业客服 agent 入手，深度体验了从单一售前咨询功能，拓展到售后订单处理的复杂场景。我原本以为这类平台上手门槛高，结果试完有点意外：不仅搭建快、好用，而且功能模块全，系统集成轻松，多角色协同也特别丝滑。
1、上手丝滑，各种岗位角色都可以丝滑搭建agent：
BetterYeah 的体验，从「一句话创建 Agent」开始就有点惊喜。
利用 copilot 模式，我只需要对着 Copilot 说一句："我要一个能处理售前问题的产品客服 Agent。" 上传一个产品客服文档，它就自动完成了以下步骤：
意图识别 角色设定 插件组合（知识库、客服动作等） 页面 UI 设置（连头像名字都安排好了）
不到 1 分钟，连"Agent 名字"、"开场白"和"技能推荐语"都给我想好了。
这个 copilot agent 能力是多个平台使用下来比较特别的。最近很流行 vibe coding，这应该也算是另一种 vibe agenting 吧。
除了 copilot 模式外，如果想自定义工作流、选不同的大模型、设置权限，BetterYeah 也支持工作流和模版创建。平台 agent 模版里均为按照岗位分类的 agent，点击即可使用。
这样能让业务部门比较方便地上手，利用丰富的开箱即用模版快速搭建基础应用原型。可以根据业务需要直接使用提供的模版，在模版之上进行一些定制化的设置，包括 LLM 的选择、角色设定、推荐提问、添加知识库或数据表、引入插件、添加工作流、调用空间里的子 Agent 等。
当然，开发者也可以用 Code 模式自定义插件、脚本、流程逻辑等，低门槛入门 + 高上限进阶，对企业团队协作非常友好。
2、开放、连接、协同能力强，真正打通企业业务
如果你像我一样，对 Agent 平台的可用性有很高要求，这部分是重点。
这次最让我惊喜的是 BetterYeah 的开放性和连接性，它不只是"搭 Agent"，而是提供了从搭建、发布、连接到协同的全流程支持。
BetterYeah 的强大工具拓展能力，能让agent快速具备"手脚"，并依托agent生态"连接"，实现业务系统、甚至实现跨组织调度，是很多业务的真实刚需。
① 丰富的系统对接，API + 微信/钉钉/飞书 + 小程序都能打通
Agent 搭建好后，可以通过网页链接或者发布到空间对话中直接使用。在外部可以对接微信，飞书，钉钉。我注意到 agent 甚至能在企业的小程序商城调用，细节能看出来确实是在实际中打磨出来的。
并且，Agent 还能直接"发布为 API 服务"，对接自己的业务系统毫无压力。
② 多Agent调度+ A2A 能力
我做了个测试项目，基于前面的【售前客服 agent】，拓展了其售后能力，利用多 agent 调度能力，把客服售后 Agent + 库存管理 Agent 组合成一个"跨流程客服-物流系统"。
靠 BetterYeah 的多 Agent 调度能力，我实现了这么一套流程：
询问订单物流问题 → 售后客服 Agent 查询订单物流状态 要求更改收货地址 → 售后客服 Agent 唤起物流 Agent → 物流 Agent 修改收货地址
这不是单一问答，而是真正跨业务的多智能体协作。整个流程不需要我写一行代码，全是通过平台内的工作流和调度机制完成的。
而BetterYeah最近新上线的 A2A（Agent to Agent）能力，更是让我眼前一亮。这也是第一个支持 A2A 的 Agent 开发平台。让企业 Agent 跨组织构建具备超大规模的智能体协同系统变为可能。
可以把 Agent 作为服务注册为 A2A 接口； 可以跨空间调用其他团队的 Agent； 整个过程"填表式"完成，1 分钟打通，无需手动拼接 SSE 通信。
我们直接来到"发布"中的 A2A 服务，可以给自己的 Agent 通过添加 A2A 服务来调用刚刚添加的外部 Agent 。整个过程操作起来非常丝滑，一分钟就能搞定。
③ MCP 支持，自定义插件 / 工具 / 工作流 / 知识库：
BetterYeah 提供了完整的 MCP 服务，支持上传企业自己的插件、数据表、工作流脚本，真正做到为业务"长出手脚"。
3、企业级稳定性：多环境、版本控制、数据分析
在整个开发和发布流程上，BetterYeah 把"企业级研发流程"做得很完善，这里细节很多：
版本控制：每个 Agent 可设版本、回滚； 多环境隔离：通过「开发」-「测试」-「生产」三个环境进行开发、调试、上线来保证每个 AI 应用的上线功能稳定性，规范开发流程，减少误操作； 批量调试与模拟调用：帮助快速验证 Agent 稳定性，保证开发者可以使用测试集对开发的AI应用相应的功能，进行批量测试从而提升测试效率，保证功能的完整性； 使用数据分析：按项目、成员、Agent 粒度追踪调用量、响应效果、异常次数等。
拿数据分析模块举例，BetterYeah 能支持从项目、Agent 到团队成员等多维度，洞察 AI 应用的使用情况、响应表现及异常行为。
借助这些能力，开发团队不仅能完成智能体开发，更能持续运营、评估，优化其实际业务效果，让开发平台不仅"能用"，更能"好用"。
最后
这几天用下来，BetterYeah AI Agent 开发平台的体验确实不错，给了我不少惊喜。BetterYeah 不只是一个"做得比较完整的 Agent 平台"，而是第一个"真正站在企业视角把开发、部署、协作、管理都打通"的平台。
随着越来越多的企业开始或者希望将 AI 工具引入工作中提效，未来企业级 Agent 赛道只会更加红火。
并且，BetterYeah AI 这一次的融资将重点投入新一代智能体平台，值得期待。
如果你也想试试上手搭一个企业级 agent，或者在相对复杂场景下尝试落地 agent，那么不妨上手试一下这个平台。
>/ 本期作者：Tashi & JackCui
>/ JackCui：AI领域从业者，毕业于东北大学，大厂算法工程师，热爱技术分享。
没有评论:
发表评论