《2025大模型智能体开发平台技术能力测试研究报告》研究表明。在产业智能化转型加速的背景下，大模型驱动的智能体（Agent）已形成多场 景渗透态势。智能体因其具备知识增强、流程编排和智能决策等核心能力，正重塑企业级服务的技术生态。为用户更好地了解大模型智能体典型场景应用情况，对智能体开发平台（以下简称“平台”）技术实现路径与行业适配机制进行研究。本次 测试选取阿里云百炼、腾讯云智能体开发平台、扣子及百度智能云千帆四个典型智 能体开发平台的个人电脑端，围绕业务智能化的驱动能力展开测试。 结合智能体的技术演进态势和行业应用实践，本报告确立 RAG 能力、工作流能 力、智能体工具调用三个关键能力维度进行测试评估。
1.RAG 能力测试：RAG 能力评估重点考察平台的知识增强机制，旨在验证 RAG 在真实业务场景中的综合表现，包括知识检索精度、逻辑推理能力以及用户体验的 平衡性。重点评估三个维度：一是多模态知识处理能力：包括文本、表格、图文等 不同类型载体的处理；二是任务复杂度适应能力：涵盖从单点信息提取到跨文档关 联推理的不同难度层级；三是交互机制完备性：包含拒答处理、澄清反馈、溯源引 用等关键功能。
2.工作流（Workflow）能力测试：工作流能力重点考察复杂场景下平台的流程控制机制，评估多轮对话中的流程稳定性与控制精度。以智能客服典型业务场景的订单咨询、退换货等能力为研究对象，聚焦参数动态提取、异常回退、意图识别与容错处理等关键智能性。
3.Agent 能力测试：Agent 能力围绕工具调用智能化水平与复杂任务处理体验， 考察单工具逻辑判断、多工具协同及提示词指令执行能力，验证智能体对内外部工 具调用协同的意图识别、选择科学性与答案整合效果。
Agent 测试采用指标
本次测试重点评估智能体Agent 的工具调用能力，从四大维度展开。一是意图 理解深度，衡量智能体对模糊指令、隐含需求及复杂表述的解析能力，包括多轮对 话中的上下文延续性、语义歧义消解精度等；二是操作协同性，评估用户与智能体 在任务拆解、工具调用等环节的配合流畅度，涉及步骤衔接自然度、用户干预成本 等；三是反馈有效性，考察智能体输出结果的可理解性、错误提示的明确性及操作 引导的实用性；四是机制完备性，检验交互过程中的异常处理（如操作回退、功能 解释）等关键功能的覆盖度。测试通过构建包含日常咨询、复杂任务处理等典型场 景的测试集，模拟不同用户操作习惯与需求类型，采集交互轨迹与用户反馈数据， 实现对 Agent 能力的系统测试。
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