2026 年最佳 AI 代理构建器：8 个无代码和低代码平台比较

麦肯锡最新的 AI 状态报告显示，62% 的组织已经开始以某种形式实验 AI 代理。然而，Gartner 预计超过 40% 的这些项目将在 2027 年被取消。这主要是因为成千上万的供应商承诺提供“代理式 AI”。Gartner 认为，其中只有 130 家提供真正的代理功能，其余的都是“代理清洗”。

尽管看似矛盾，但这两个数字都是真实的。代理的实际采用正在增长，因为运营团队开始使用它们来分类电子邮件、丰富潜在客户或路由工单，而且无需编写任何代码。同时，围绕代理式 AI 的 inflated 期望正在迅速与现实相遇，这种脱节在每家企业都关心的地方最为明显——价格。

AI 智能体 只需点击一下，就能解决一些最复杂的排班问题。与其雇佣一名执行重复性流程的人类，不如直接连接智能体，它在触发器启动时立即执行任务。它会在销售人员开始工作之前丰富潜在客户信息，并在早上 7 点前按优先级对队列中的工单进行分类，而无需扩大团队规模。

不幸的是，“AI 智能体构建器”这一术语涵盖的范围极广，实际可靠性参差不齐。虽然某些平台可以处理真正混乱且复杂的工作流，但其他平台在仅使用三个触发器后就会崩溃，或者在陷入循环之前运行完美，然后悄悄收取你未批准的费用。 

然而，定价使得在使用产品之前评估其价值变得相当复杂。积分、活动、执行、对话——无论平台如何称呼——在另一个平台上可能意味着完全不同的东西。平台首页上显示的成本通常让你对实际月度费用几乎没有概念。

这就是为什么我们为你梳理了最佳的八个平台。

快速比较

如何选择 AI 智能体构建器

这是此类比较中很少讨论但对于任何想要构建执行重复性运营任务的智能体的人来说至关重要的一部分。

计量解码器：积分 vs. 活动 vs. 执行 vs. 对话

• 积分 （Gumloop、Lindy、Dust）：大多数允许你构建智能体的平台使用积分作为计量单位。智能体执行的每个操作都会根据复杂性消耗一定数量的积分。这可能是一个简单的 API 调用，用于 LLM 提示词, 使用较大模型的“深度”请求、网络抓取和数据丰富步骤。智能体执行的任务越复杂，该步骤所需的积分就越多。
• 活动次数 （Zapier）：与积分类似，但专门针对智能体；智能体执行的每一步（触发器、知识库查询、网络搜索或工具调用）都会计入活动计数器。
• 执行次数 （n8n）：作为对基于执行的计费（下文将详细介绍）的平衡，n8n 的执行是指完成的工作流运行。即使你的智能体在另一个平台上一次性运行 10,000 个操作，在 n8n 中，这将被计为 1 次执行。
• 对话 （Botpress）：Botpress 根据对话计费，即用户与智能体之间至少包含 2 条消息的任何消息交换。
• 按成本计费代币 （MindStudio）：一种有趣的基于代币化的选项，没有额外费用，根据与第三方模型使用的确切代币数量进行计费。
• 这些选项中没有哪个更好或更差，但请记住，你计划执行智能体的速度越快，它计费的任何单位数量就越多。

智能体 vs. 经典自动化平台

智能体与 Zapier、n8n 或 Microsoft Power Automate 之间的区别在于，后者的任何自动化都是严格确定性的。当收到一封电子邮件时，它会触发一组在设置自动化时硬编码的操作。

然而，智能体结合了 LLM，使其能够根据所见内容在执行过程中做出决策——确定优先处理哪个潜在客户、回复哪封电子邮件，以及传入的工单是否需要人工干预。

Zapier 本身建议，使用其智能体最有效的方法是将其与“确定性”操作相结合，将 LLM 的使用保留在需要人类判断的环节。

因此，n8n 的执行与 Zapier 的活动之间的争论，类似于智能体的用例和定价——n8n 的确定性、无代码自动化允许企业构建完整、可重复的流程，而 Zapier 更复杂的计费更好地反映了智能体的使用情况。

无代码智能体、低代码智能体和面向开发者的智能体

每家提供智能体构建工具的公司都会很有理有据地声称，他们的产品直观易用，不需要编码。然而，在我们审查的八个平台中，只有两个（Zapier 智能体和 MindStudio）在当前状态下真正实现了无代码，并且普通运营人员可以在第一天就使用。

n8n 将自己定位为“低代码”自动化平台——确实如此——需要一定的技术熟练度才能串联起各个 API 调用（或在公司防火墙后面的自托管实例上运行它们）。 

安全与合规

如果你的智能体可以访问你的收件箱、CRM 或其他运营系统，那么由于这种访问权限，它就是一个安全风险。任何值得称道的智能体平台都将拥有 SOC 2 Type II 合规性，在设置智能体时询问是否可以使用自己的加密密钥（BYOK）总是一个好主意。

不太明显但同样重要的是——检查是否有功能或政策要求对任何由智能体发起的操作进行人工批准。这种安全措施对于安全至关重要，正如去年 Repello AI 团队所证明的那样——通过利用 Zapier 连接智能体中缺乏批准护栏的漏洞，研究人员能够通过未加密的通道从用户账户中窃取电子邮件内容，包括密码。

8 最佳 AI 智能体构建器在 2026

1. Gumloop – 可视化智能体画布

YC 支持的可视化工作流构建器，有时被比作“增强版 Zapier”，专注于两项创新：子流程（整个工作流作为一个节点）和子智能体（用于并行工作的智能体生成）。它在 2025 年 1 月获得了 1700 万美元的 A 轮融资，随后在 2026 年 3 月由 Benchmark 领投了 5000 万美元的 B 轮融资。

根据其网站，其客户包括 Shopify、Ramp、Instacart 和 Gusto。

对 AI 助手的典型调用消耗 2 个积分，对较重模型（GPT-4.1、Claude Sonnet）的调用消耗 20 个积分，而每个联系人的丰富步骤消耗 60 个积分。Gumloop 自己的文档中有一个示例，展示了一个丰富 100 个联系人的工作流，消耗 6,000 个积分，或者在单个工作流中超过免费套餐的终身预算。

截至我们上次检查，Gumloop 的定价页面上不再有永久免费套餐。14 天免费试用是最接近的替代方案。专业版起价为每月 37 美元，包含 20,000+ 积分和无限制席位，并通过滑块扩展至每月约 1,840 美元，包含 1,000,000 积分；企业版按需构建，支持 SCIM/SAML、VPC 部署和审计日志。

如果你看到过提到 5,000 积分免费套餐的文章，它可能已经过时了。Gumloop 在定价方面是最具动态性的之一。BYOK 用户在专业版及更高版本中可获得 AI 模型积分 50% 的折扣。

Gumloop 社区论坛有几个线程提到，一个生产工作流错误地在 759 行的 CSV 上运行，而不是 5 行的 CSV，在几秒钟内消耗了约 17,000 个积分，另一个用户引用了一次没有结果的 1,200 积分抓取。 

在安全方面，它拥有 SOC 2 Type II、SAML/SCIM、VPC 部署、不保留模型提供商的数据，且没有 HIPAA 合规性。

2. n8n – 可自托管的强大工具（低代码）

这家位于柏林的工作流自动化平台有一个有趣的许可模式：“公平代码”或可持续使用许可。这实际上并没有使其成为开源软件，并禁止将其作为托管服务转售（尽管代码在 GitHub 上可用，并拥有近 199,000 颗星）。

其 AI 智能体节点建立在 LangChain 之上，其实时集成目录列出了超过 1,900 个应用程序。

截至 2025 年 10 月，n8n 以 25 亿美元的估值完成了 1.8 亿美元的 C 轮融资，Accel 是参与者之一。

n8n 的定价是同类工具中最直接的：整个工作流的一次执行（无论其内部分支和数据量如何）都被计为 1 次执行。在其自己的文档中，它明确将其与使用按步骤计费的其他工具进行了比较。同样的公平性也适用于其 AI 积分：1 次智能体调用 = 消耗 1 个积分。

入门版为每月 20 欧元（按年支付），包含 2,500 次执行和 2,300 个 AI 助手积分；专业版为每月 50 欧元，包含 10,000 次执行和 13,700 个积分；商业版为每月 667 欧元，包含 40,000 次执行以及 SSO、SAML 和版本控制；企业版为定制。对于自托管商业计划，超额定价为额外 300,000 次执行 4,000 欧元。社区版是自托管的开源版本，免费。

OpenAI、Anthropic、Gemini、Bedrock、Groq、Mistral、使用 Ollama 的本地模型——应有尽有。你直接向模型提供商支付使用费，而不是 n8n。

n8n 将自己定位为低代码平台，确实如此——但 AI 助手只是复杂可视化构建器中的一个节点。设计中等复杂的并行工作流需要实际编码，如果你选择自托管，则必须维护 Docker 容器。这不是为非技术人员设计的工具，而是为希望拥有全栈控制权的工程师设计的。

3. Zapier 智能体 – 最简单的入门方式

建立在 Zapier 超过 9,000 个连接应用程序生态系统之上的智能体层，旨在通过自然语言和 Zapier Copilot 的可视化帮助进行构建。它是一家独立公司，虽然拥有出色的产品，但并不是“大型科技公司”。自 2014 年以来它一直盈利，在其整个历史中仅筹集了 120 万美元。

活动，与其他平台上的操作类似，但关键区别在于它们不与 Zapier Zap 绑定。每个智能体操作（触发器、知识库查询、工具调用、网络搜索）都计为 1 次活动。免费套餐包括每月 400 次活动；付费计划据说从每月约 33 美元开始，包含 1,500 次活动。然而，Zapier 的网站有一个经过 JavaScript 混淆的智能体定价页面，这使得很难提供确切的报价。

首先，Zapier 自己的知识库有一篇文章提到，智能体和 Zap 意外地相互触发循环，导致活动被意外消耗。其次，2025 年 7 月的 Repello AI 安全演示使用 Zapier Gmail 智能体作为其概念验证自动化，研究人员指出，在智能体接触敏感数据之前，应添加人工批准步骤。

它是迄今为止最大的第三方工具目录，如果你已经熟悉该平台，使用 Zapier 智能体非常容易上手。免费套餐足够慷慨，可以测试智能体辅助工作流。

在基于任务的 Zap 定价之上基于活动的计费可能会在使用两者时造成预算意外；智能体定价透明度低于其他工具。对于希望将智能体辅助自动化添加到现有 Zap 中的成熟 Zapier 用户。

4. Lindy – AI 员工方法

一个对话层平台，允许你将任务委托给各个“Lindies”——具有固定角色的智能体（回复电子邮件、会议等），它们可以相互消息传递以执行更复杂的操作。

它有积分，但有所不同。Lindy 不公布每个计划的精确积分值。相反，他们的定价页面只显示相对值（更高的计划 = 更多的使用量）。这有多重要怎么强调都不为过：Gumloop 和 Dust 这两个类似的工具会公布他们的积分值，用户可以根据它计算成本。

Lindy 的方法可以说透明度较低。简单操作在较小模型上消耗 1-3 个积分，在较大模型上消耗约 10 个积分。积分不会在智能体之间累积，当计划耗尽时，智能体会被暂停。

一项独立评估估计，一个潜在客户生成工作流将消耗 3 个积分来搜索知识库，7 个积分来发送电子邮件，以及 265 个积分来拨打电话，即每个潜在客户 275 个积分。

Lindy 不再提供免费套餐；新用户可以使用 7 天试用该产品。付费计划从 Plus（每月 49.99 美元）开始，到 Pro（据报道，根据来源不同，每月约 60 至 100 美元，反映了定价页面的最近重新发布），最高到 Max（每月 199.99 美元），然后是自定义定价的企业版，并收取额外的入职费。模型访问受付费计划限制，不支持 BYOK。

任何智能体平台中拥有最多合规认证。它维护 SOC 2 Type II、GDPR、HIPAA 和 PIPEDA。

Lindy 最常见的投诉是关于积分的价值。一个智能体比传统的 Zapier Zap 更昂贵，并且该产品的适用性不如一些竞争对手广泛。

它可能最适合希望将狭窄任务（电子邮件管理、会议）委托给各个智能体的独立工作者或小团队。

5. Dust – 公司内部智能体

一家位于巴黎的智能体平台，允许构建内部智能体（用于客户支持、产品开发等），这些智能体可以搜索和引用内部数据（Notion、Slack、Drive、GitHub）并提供引用。其客户包括 Qonto、Alan、Datadog 和 1Password。

它获得了 1600 万美元的 A 轮融资，随后在 2026 年 5 月由 Sequoia 和 Abstract 领投了 4000 万美元的 B 轮融资，Datadog、Snowflake 等也参与了（据 Sifted 报道）。Dust 的经常性收入估计为 3,000 多家公司的 2000 万美元。

每席位积分是此列表中最近更改其定价的四种工具之一，引用固定每席位欧元价值的文章现已过时。

截至我们上次检查，免费套餐为每个席位提供一次性 500 积分分配，专业版为每月 30 美元（按年支付为每月 24 美元），包含每月 8,000 个积分，新的 Max 层为每月 150 美元（按年支付为每月 40,000 个积分 120 美元。企业版为自定义定价，程序化/高容量使用单独按每个积分 0.01 美元计费。

它在所有层级提供超过 20 种模型，没有模型被锁定在特定计划中。人们可以为智能体选择模型，而不是计划为你选择模型。

它维护 SOC 2 Type II、GDPR 合规性，以及 HIPAA 合规的数据处理，模型提供商不保留数据，并具有区域数据驻留（欧盟/美国）。

6. Relevance AI – 面向 GTM 团队的多智能体工作团队

一家位于旧金山/悉尼的公司，允许你构建面向 GTM 的“工作团队”：可以通过 AI 或固定逻辑连接的一组智能体，以执行更大的任务（例如，销售外展）。

其 GTM 重点类似于 n8n 的流程挖掘和 Zapier 的 Zaps，但专门针对 GTM 团队，并具有独特的计费方法。它在 2025 年 5 月获得了由 Bessemer 领投的 2400 万美元 B 轮融资。

它提供两个独立的计量器，这在智能体平台中较为罕见。智能体在流程中每次执行操作（如工具调用、网络搜索等）时都会计算 Actions 次数，而底层模型则消耗独立的 Vendor Credits，其费率被描述为“无加价”。

与其他仅对模型消耗积分进行计费的平台不同，Relevance AI 的 Actions 计量器似乎会对流程中的每一步执行进行计费，无论它是模型调用还是数据库查询。然而，与大多数其他工具不同，Relevance AI 的 Vendor Credits 是持久的：您在计费周期结束时不会失去它们。

几份竞争分析表明，Relevance AI 的自助服务层级正被取消，转而仅面向企业销售。截至我们上次检查，情况似乎并非如此：自助服务定价仍然可用，包括免费层级（每月 200 次 Actions 加一次性 10 个 Vendor Credits）、Pro 层级（每月约 19–29 美元，包含 2,500 次 Actions 和 10,000 个 Vendor Credits）、Team 层级（每月约 234–349 美元，包含 7,000 次 Actions 和每月 70 美元的 Vendor Credits），以及自定义企业层级。

支持 BYOK（自带密钥），这允许您完全避免使用 Relevance AI 的 Vendor Credits。

Actions 的超额使用定价约为每额外 1,000 次 40–80 美元，这高于基于任务替代方案的成本，且双层定价模型比单一 Actions 积分更难预算。自助服务层级的功能有限，且用户评价基数小于某些竞争对手。

7。MindStudio – 零加价预算之选

一款无需代码的可视化智能体构建器，仅对平台使用量计费，无模型加价，无积分。您在模型上支付多少，在 MindStudio 中就支付多少，无任何额外费用。

MindStudio 对模型没有加价。它收取固定的平台费用，并转嫁 Service Router（可访问 200 多种模型，无需额外 API 密钥）或您自己的 OpenAI、Anthropic 和 Google 密钥的模型成本。

永久免费层级（非限时优惠）包括每月 1 个智能体和 1,000 次运行。Individual 计划为每月 20 美元（年付每月 16 美元），且无限制；Business 计划为定制定价，包括团队工作区、SSO、审计日志和自托管功能。

对于复杂的多模型工作流，学习曲线可能较陡峭，如果工作流未优化，成本可能会飙升（无加价意味着没有针对较高模型费率的保护），而且它是少数几个其数据缺乏第三方验证的工具之一。

它适合无需代码的代理机构或希望最小化模型成本并完全控制智能体支出的预算敏感型公司。

8。Botpress – 面向客户的智能体

这家位于蒙特利尔的公司已从通用聊天机器人平台转型为以 AI 为重点的客户支持和帮助台解决方案。它拥有可视化的 Agent Studio、称为 Autonomous Engine 的代码层以及人工交接功能。

其计费是按会话而非按消息进行的。这是本列表中第四个近期更改定价的工具。截至 2026 年 5 月，Botpress 转向基于会话的定价，这似乎低于按消息计费的标准。会话是指机器人、人类或两者之间的任何消息交换。

其定价表明，新工作区的免费（按用量付费）计划每月约有 100 次会话。Plus 计划每月约 150 美元，Team 计划每月约 750 美元。企业计划为定制定价，据称对于多年承诺，每月起步价为数美元。

有一个重要细节：无法禁用超额会话的自动续订。

它保持 SOC 2 Type II、HIPAA 和 GDPR 合规性，并进行第三方渗透测试。

Botpress 的开源版本是真实的，但它是 v12 代码库。本文描述的自托管版本不可用。如果您想自托管，这不是您应该咨询的公司。

流程复杂性在大规模扩展时可能导致费用激增；多个会话如果必须顺序调用 LLM，可能会导致延迟增加；自带 LLM 功能仅在 Enterprise 层级可用。

Relay.App 即将关闭——这反映了该市场的何种状况

作为 Zapier 的竞争性替代品，由 Gmail 和 Calendar 背后的 Google 产品负责人创立的 Relay.app，于 2026 年 7 月 16 日星期二宣布即将关闭，未提供解释。免费账户将于 2026 年 8 月 15 日关闭，付费订阅将于 2026 年 9 月 14 日终止。新账户创建和免费到付费的升级在宣布后立即被禁用。总体而言，该公司在两轮融资中筹集了 810 万美元。

首先，请注意，2026 年上半年许多“最佳智能体构建器”列表仍将 Relay 列为选项。始终检查比较智能体构建平台的文章或列表的日期——在过去 18 个月里，技术格局发生了巨大变化。

其次，该平台在此领域消亡的现象是一个极其切实的风险，选择时应睁大眼睛。在为严肃的生产用途选择平台时，除了首选的用户界面和可用功能外，还应考虑自托管选项（n8n）、轻松审计数据流（n8n）以及既定的资金跑道，因为事实证明，仅靠功能组合不足以在此领域实现长期生存能力。

生产中仍然存在的问题

虽然演示通常看起来令人印象深刻，但重要的是要记住，生产能力的滞后远远落后于营销声明。根据卡内基梅隆大学（CMU）“TheAgentCompany”基准测试的结果（可在此处查看），该测试评估模型在办公生产力环境中执行现实任务的能力，表现最好的模型仅完成了 30.3% 的任务（Gemini 2.5 Pro；GPT-4o 仅完成了 8.6%）。失败的任务示例从相当简单（“重命名用户账户以表示完成”）到中等复杂不等。

Gartner 的 报告 关于代理式 AI 的报告证实了这一评估，指出超过 40% 的代理式 AI 项目预计将在 2027 年底前被取消，同时分析师还讨论了“代理清洗”现象，即供应商将“代理”的定义扩展到包括几乎任何产品。他们的报告指出，在数千个宣扬“代理式”产品的供应商中，只有约 130 个供应商的产品实际上符合该定义。

与此同时，MIT NANDA 提供的细微差别 研究 也值得牢记——虽然研究人员发现，只有约 13% 的企业生成式 AI 试点项目显示出任何积极的经济影响，但使用购买供应商工具的企业成功率高达 67%，而内部开发解决方案的成功率为 33%，这一发现也可应用于此处审查的工具（这也是为什么自托管的 n8n 对某些人来说是一个合理的选择）。

积分爆炸模式也值得注意，因为几个平台（Gumloop、Zapier、Botpress——各自以不同方式）结合了循环 + 积分/活动 + 自动充值，Gumloop 的论坛中有一个特别详细的线程，讲述了一个 5 行测试意外使用了 759 行并在过程中烧毁了 17,000 个积分的故事。Zapier 的文档甚至有关于智能体相关活动使用量爆炸的条目。 

Botpress 的文档表明无法禁用自动充值，而 Lindy 的文档甚至未提及积分，这是评估风险时应检查的模式的一部分。这对于任何具有可视化无需代码智能体构建功能的平台来说是最重要的教训：在按下“开始”按钮之前，先在小型规模上试用，并为更大规模的运行建立成本基准。

最后，还应审查安全影响——Repello AI 关于连接 Gmail 智能体的 Zapier 的文章再次提醒我们，任何访问电子邮件或 CRM 的智能体都应始终由人类进行审核。能够代表您读写邮件的智能体，在它存在的那一刻，无论托管在哪个平台上，都是一个安全漏洞。

大型科技构建者

如果您的团队已经在一个单一技术栈中广泛工作，那么其主要参与者很可能已经提供了智能体构建功能，无论是作为附加组件还是其更广泛产品的一部分。

Google 的 Gemini Enterprise、OpenAI 的新 AgentKit（在 2025 年 10 月开发者大会上宣布）以及 Microsoft 的 Copilot Studio 均提供了利用大型语言模型构建智能体的方法，通常具有显著的定价（按席位）并作为更大的 Workspace 或 Copilot 产品的一部分。 

与上述工具相比，这些选项的灵活性较低，但如果您的团队已经使用任何大型科技公司的企业产品，那么在选择不独立选项之前，值得检查它们提供了哪些额外功能。

您是否应该转而雇佣一家 AI 智能体开发公司？

对于许多需要极少或无需定制的狭窄范围内部流程，上述列表中的无需代码或低代码智能体构建器可能是最快且最具成本效益的选项。当涉及复杂的自定义逻辑、广泛的内部软件集成或监管要求时，情况会发生变化，在这种情况下，使用原始模型和 API 工作的代理机构或专门的内部团队可能会因为能够专门定制解决方案以满足您的需求而在长期内提供更好的价值。

如果您不确定您的用例属于哪一类，一个简单的测试是尝试用一段话描述您期望的结果，而不诉诸于“……如果那失败了，那么……”的陈述——如果您发现无法做到这一点，这可能表明您的解决方案需要更定制化的方法。

最终裁决：将平台与团队的能力上限相匹配

在选择选项时没有对错之分，但重要的是要了解每个选项能提供什么。如果您的团队对无需代码平台不熟悉，从 Zapier Agents 或 MindStudio 开始探索是合理的。

如果您的团队有工程师想要构建尽可能复杂的智能体，Gumloop、Lindy 或 Relevance AI 是更好的选择。如果您需要一个具有保证 SLA 的完整自托管堆栈来支持关键业务运营，n8n 是唯一可行的选择。如果您的用例涉及基于公司知识库回答问题，Dust 是最佳可用选项。

最后，如果您的用例是面向客户的（支持、销售、工单），Botpress 是正确选择。在所有情况下，在投入生产之前先进行小规模测试——演示总是看起来令人印象深刻，但将是 759 行版本为您账单上的 17,000 个积分付费。