AI Agent平台选型：购买vs自研决策框架

如今，AI Agent 正逐渐融入我们日常接触和使用的软件解决方案中，包括客户支持与内部知识助手、工作流自动化以及企业 Copilot。

工程师首先需要考虑的问题之一，就是应该自行开发 AI Agent 解决方案，还是购买现成产品。

这一决策并不只由成本决定，还取决于架构、可扩展性、集成、安全性以及后续维护。

购买 AI Agent 平台

过去几年，商业 AI 平台的能力有了显著提升。如今，许多商业平台已经内置了 RAG、tool calling、工作流编排、身份认证、分析和 API 集成等功能。

对于工程团队来说，这可以显著加快开发进程。

如果你符合以下情况，购买 AI 平台会是合适的选择：

• 希望快速部署
• 需要满足标准的企业应用场景
• 需要托管基础设施
• 需要内置的安全功能
• 需要厂商支持与更新

通过购买 AI 平台，团队可以大幅减少开发基础 AI 基础设施所需的时间，把精力集中在将 AI 集成到现有产品和流程中。

构建 AI Agent

自行构建意味着可以完全掌控整个应用技术栈。

定制 AI Agent 可以围绕独特的业务逻辑、专有数据集、自定义 API 和特定工作流进行开发。

它通常包含以下组件：

• Large Language Models（LLMs）
• Retrieval-Augmented Generation（RAG）
• 向量数据库
• Embedding 模型
• Function calling
• Agent 编排框架
• 记忆管理
• 身份认证
• 监控与可观测性

尽管这种策略能够最大限度地提高灵活性，但也会带来一些工程挑战。

工程师需要负责的工作包括：

• Prompt 调优
• 模型评估
• 延迟优化
• 成本优化
• 缓解幻觉问题
• 安全
• 扩展
• 部署

如果 AI 技术是产品的核心能力，而不是附属功能，那么自行构建通常是更合适的选择。

关键技术考量

为了判断自行构建和购买订阅哪一种方式更合适，工程团队在采取行动之前，需要回答以下问题。

集成复杂度

AI Agent 是否需要与 CRM、ERP、自定义 API、数据库或专有系统集成？

深度集成通常需要通过定制解决方案来实现。

安全与合规

一些行业会处理敏感信息，因此需要满足较高的安全与合规要求。

当负载持续增长时，平台是否能够相应扩展？

为什么混合架构越来越受欢迎

事实上，越来越多的组织开始同时采用这两种方式。

• 使用现有的语言模型 API
• 创建自定义编排器
• 通过 RAG 使用专有业务数据
• 通过 function calling 调用内部应用
• 实现组织特有的工作流

混合方案既能让工程师利用现成的 AI 解决方案，又能完全掌控真正形成业务差异化的组件。

不要只考虑第一个版本

创建 AI Agent 只是起点。

一个可用于生产环境的系统还需要：

• 日志
• 监控
• 评估流水线
• 成本核算
• Prompt 版本管理
• 安全审计
• 模型更新
• 性能优化

在工程实践中，运维相关工作所花费的时间通常远多于开发本身。

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对于“购买”还是“构建”，并不存在适用于所有情况的统一答案。

如果更看重部署速度和简单性，购买开箱即用的平台或许可以加快整个过程。

如果 AI 是形成差异化竞争力的关键因素，那么构建定制解决方案可能会带来更高的价值。

对于许多工程团队来说，最优的架构方案往往是将上述两种方式结合起来。

后续你可以考虑屏蔽此人和/或举报滥用行为。