1一、測試概述在產(chǎn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型加速的背景下，大模型驅(qū)動的智能體（Agent）已形成多場景滲透態(tài)勢。智能體因其具備知識增強、流企業(yè)級服務(wù)的技術(shù)生態(tài)。為用戶更好地了解測試選取阿里云百煉、騰訊云智能體開發(fā)平在真實業(yè)務(wù)場景中的綜合表現(xiàn)，包括知識檢索精平衡性。重點評估三個維度：一是多模態(tài)知識處不同類型載體的處理；二是任務(wù)復雜度適應(yīng)能力聯(lián)推理的不同難度層級；三是交互機制完備性：2.工作流（Workflow）能力測試：工作流能力重點考察復雜場景下平臺的流究通過構(gòu)建貼合企業(yè)級服務(wù)典型業(yè)務(wù)場景的統(tǒng)一配置的智能體/工作流、綜合性問題集，以及多樣化調(diào)用與過程采集方式，實現(xiàn)對平臺核心能力的系統(tǒng)測試與分析；同時結(jié)果數(shù)據(jù)的具體構(gòu)成、來源及特征，為后續(xù)2場景構(gòu)建方法。場景構(gòu)建選取企業(yè)級服務(wù)中的客戶服務(wù)、訂單處理、知識問答等典型業(yè)務(wù)場景，精準還原真實業(yè)務(wù)流程中的業(yè)務(wù)規(guī)范等純文本，訂單數(shù)據(jù)、客戶信息等智能體/工作流配置方法。智能體/工作流配置依據(jù)各智能體的技術(shù)架構(gòu)，在線配置相應(yīng)的智能體與工作流模塊。推理模型統(tǒng)一設(shè)定為DeepSeekV3，其余測試問題集設(shè)計方法。測試問題集設(shè)計以行業(yè)真實業(yè)務(wù)流程和應(yīng)用場景為依托，圍繞三大核心能力維度，設(shè)計包含15個測試項、600+測試調(diào)用與過程采集方法。調(diào)用與過程采集通過網(wǎng)頁交互與API接口調(diào)用兩種方式，模擬用戶操作與系統(tǒng)集成場景，采集各基礎(chǔ)知識數(shù)據(jù)說明?；A(chǔ)知識涵蓋政府、電商、電力3個行業(yè)的業(yè)務(wù)資料，包括純文本文檔30份（總字數(shù)約10萬字）、結(jié)構(gòu)化表格5張（含15000+條記錄）、圖文內(nèi)容10組（含產(chǎn)品圖、流程圖等）。數(shù)據(jù)來源為公開政策文件、行業(yè)響應(yīng)結(jié)果數(shù)據(jù)說明。響應(yīng)結(jié)果包括文本生成內(nèi)容、知識來源引用、流程參數(shù)3測試限制性說明。本測試基于特定模型版本與測試場景，實際應(yīng)用效果可能測試缺陷性說明。本測試僅針對各平臺用戶終端小樣本體驗，有可能存在數(shù)RAG定義：英文全稱是Retrieval-AugmentedGeneration，中文全稱是檢索增強生成。是一種通過數(shù)據(jù)檢索改進模型內(nèi)掛向量數(shù)據(jù)庫、知識圖譜或網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)，對本次測試對RAG能力的評估從檢索精準度、知識覆蓋廣度等六大核心維度展開。一是檢索精準度，衡量召回相關(guān)文檔的覆蓋廣度，評估對領(lǐng)域內(nèi)知識的覆蓋完整性關(guān)注檢索與生成的整體效率及動態(tài)知識更新本、表格、圖片等多元數(shù)據(jù)的處理能力；六本次測試重點探索RAG在深度行業(yè)場景中的落地能力，構(gòu)建了基于知識載體多樣性、任務(wù)復雜度與機制完備性的三維評估數(shù)據(jù)分析等6個典型場景，構(gòu)建500+個高質(zhì)量問題集。測試任務(wù)具體設(shè)計以文本41.文本問答任務(wù)。在檢驗RAG知識整合與意圖理解方面，綜合設(shè)置了包含單2.結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)問答任務(wù)。為考察RAG結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理能力，基于訂單數(shù)據(jù)表3.圖文問答任務(wù)。為考察RAG的OCR圖片文字識別技術(shù)、多模態(tài)內(nèi)容關(guān)聯(lián)與計聚焦單文檔精確定位、多文檔交叉驗證與能實現(xiàn)意圖識別，并在知識庫中定位對應(yīng)文檔、有模型回復準確率超80%，丟分主因是多文檔結(jié)不夠全面。個別平臺調(diào)用結(jié)果穩(wěn)定性不足，如扣子在進行API調(diào)用時，有一定比例實現(xiàn)100%拒答，其他平臺則出現(xiàn)不同程度基于模型知識而非知識庫內(nèi)容的回復。5特別是在處理多文檔問題時，雖然這種做法本次測試圍繞銷售數(shù)據(jù)分析場景，基于實際訂單表與在售商品SKU表數(shù)據(jù)，針景進行了優(yōu)化：阿里云百煉、百度智能云千入模塊，通過字段類型預定義、格式標準化百煉和扣子進一步設(shè)計數(shù)據(jù)庫插件，支持多6程度。從結(jié)果返回看，阿里云百煉仍然是基統(tǒng)計時易出現(xiàn)信息遺漏與聚合誤差，凸顯純能正確執(zhí)行的情況，導致返回結(jié)果出現(xiàn)偏差構(gòu)化查詢的轉(zhuǎn)換問題，主要表現(xiàn)為邏輯條件果異常；百度智能云千帆在單表統(tǒng)計、多表（如中英文標點混用）以及多表路徑推導等結(jié)構(gòu)化計算協(xié)同的不足。此類問題暴露出當增強自然語言到查詢語句的精準映射能力，方面需強化字段格式兼容性校驗，通過預處7的多模態(tài)模型，主要考察圖片提問與配圖回答能力，以及顯式/非顯式調(diào)用情況下戶提問意圖，但在研究場景下的實際表現(xiàn)存在一定差異：阿里云百煉（91.7%）、騰訊云智能體開發(fā)平臺（83.3%）、扣子（83.百度智能云千帆識別率低的原因在于流程bug（3次不同時段測試綜合結(jié)果），未8各平臺配圖回答率呈現(xiàn)梯度差異：騰訊云智能體開發(fā)平臺在顯式/非顯式調(diào)用場景下以55%的正確回答率領(lǐng)先，百度智能云千帆存在圖片顯示故障但文檔定位邏輯正確，而阿里云百煉因網(wǎng)頁端圖片顯示異常導致配圖正確率為0%（3次不同時段測試綜合結(jié)果）。研究顯示，顯式調(diào)用圖片9三、工作流能力測試工作流定義：一類能夠完全自動執(zhí)行的經(jīng)營過程，根據(jù)一系列預設(shè)的過程規(guī)則，將文檔、信息或任務(wù)在不同的執(zhí)行者之管理聯(lián)盟（WorkflowManagementCoalition,WfMC）。其本質(zhì)是為復雜任務(wù)提供標準化、可預測的執(zhí)行框架，尤其在需要嚴一是參數(shù)動態(tài)提取，評估從對話中精準識別異常回退，檢驗參數(shù)修改或意圖切換時流程別，考察區(qū)分咨詢、操作等用戶真實意圖的述、混淆信息等異常輸入的包容與修正能力工作流能力測試以訂單修改為核心場景，基于包含13條端到端工作流、共計80+個問題的問題集，全面覆蓋參數(shù)提取、回退、意圖識別及流程容錯四個關(guān)鍵環(huán)節(jié)。測試通過模擬用戶在多輪對話中的多樣化需求，如一訂單退貨等，同時故意引入“盡快送達”等模糊表述以及“放棄修改并取消訂單”平臺端到端準確率參數(shù)提取準確率意圖識別準確率工作流結(jié)束判斷準確率阿里云百煉69.2%75.0%86.7%100.0%騰訊云智能體開發(fā)平臺69.2%75.0%93.3%100.0%扣子61.5%65.0%83.3%100.0%百度智能云千帆61.5%70.0%90.0%100.0%確率達100%。參數(shù)提取環(huán)節(jié)表現(xiàn)分化，阿里云百煉與騰訊云智能體開發(fā)平臺提取準確率為75.0%，高于百度智能云千帆與扣子，差異主要體現(xiàn)在混淆信息中訂單號等關(guān)鍵字段的識別效果。端到端流程準確率平臺準確率接近70%，扣子和百度智能云千帆略低，這一差異主要源于參數(shù)提取節(jié)點的影響。整體來看，各平臺在工作流節(jié)點相關(guān)流程信息，這體現(xiàn)出部分平臺在意圖識別的精細度上存在不足，未能準確區(qū)分咨詢意圖與操作意圖。在參數(shù)提取方面，百度智能云千帆、扣子在面對復雜長段文字中存在混淆信息的情況，無法正確提取多處出現(xiàn)的訂單編號，而是直接輸出提示詞中的示例訂單編號，暴露出僅依賴大模型進行參數(shù)提取在復雜場景下的局限性?；A(chǔ)需求。各平臺整體得分差異不大，不過若經(jīng)過精細化調(diào)整，其表現(xiàn)仍有提升空間。從工作流創(chuàng)建階段就將對話管理系統(tǒng)與任務(wù)云智能體開發(fā)平臺則采用融合設(shè)計。其中，騰機制實現(xiàn)實時對話交互管理、上下文參數(shù)自另外一個典型差異體現(xiàn)在節(jié)點封裝方面：騰訊云智能體開發(fā)平臺將“參數(shù)提取”獨立抽象為單獨節(jié)點；阿里云百煉與百度智能云形成了不同側(cè)重，使得各平臺在流程搭建、人員的專業(yè)判斷，否則極易引發(fā)流程斷點或作流的搭建需要操作人員同時具備業(yè)務(wù)場景雙重知識儲備的要求形成了較高的使用門檻參數(shù)提取偏差、意圖識別誤差等問題仍可能業(yè)務(wù)處理中的不可替代性——無論是流程規(guī)四、Agent能力測試智能體Agent定義：Agent是由大語言模型動態(tài)編排自身工作流并自主調(diào)用工理解深度，衡量智能體對模糊指令、隱含需話中的上下文延續(xù)性、語義歧義消解精度等在任務(wù)拆解、工具調(diào)用等環(huán)節(jié)的配合流暢度等；三是反饋有效性，考察智能體輸出結(jié)果引導的實用性；四是機制完備性，檢驗交互解釋）等關(guān)鍵功能的覆蓋度。測試通過構(gòu)建景的測試集，模擬不同用戶操作習慣與需求背景下，工具調(diào)用能力成為衡量智能體實用性的核心指標之一。本次測試以工具組合需求，展現(xiàn)出標準化的任務(wù)分解能力。工具意圖識別的一致性，各平臺智能體在工具調(diào)態(tài)支撐與流程優(yōu)化水平。其中，騰訊云智能體開先整合百度文庫、百科、地圖等內(nèi)容與數(shù)據(jù)撐；騰訊云智能體開發(fā)平臺通過與騰訊文檔建了較為完整的工具鏈結(jié)構(gòu)；扣子以輕量化入；阿里云百煉則聯(lián)動釘釘、高德地圖等業(yè)管能通過代碼解釋器生成圖表繪制代碼，但如阿里云百煉、百度智能云千帆均出現(xiàn)過三方天氣/地圖工具認證失敗導致調(diào)用中別與單工具調(diào)用上已具備可用性，但在多工端流程閉環(huán)上仍有顯著提升空間。各平臺已入。研究表明當前發(fā)展的瓶頸分為多工具深一是多工具深度協(xié)同與自動化閉環(huán)能力不足。流程斷點（如圖表代碼執(zhí)行與二是技術(shù)實現(xiàn)穩(wěn)健性亟待加強。鑒權(quán)失敗、渲染錯誤等技術(shù)瑕疵雖不否定核三是行業(yè)垂直工具適配與生態(tài)廣度深度不足。當前集成工具多為通用型，針對金融、醫(yī)療、工業(yè)等垂直領(lǐng)域的專業(yè)工具仍需在生態(tài)建設(shè)、流程閉環(huán)、技術(shù)穩(wěn)健性以及垂直場景深耕上持續(xù)投入與突破。五、總結(jié)與展望化數(shù)據(jù)接入、參數(shù)提取穩(wěn)定性及工作流流程構(gòu)設(shè)計的成熟性與系統(tǒng)響應(yīng)的魯棒性；百度展現(xiàn)出一定優(yōu)勢；扣子則以輕量化插件系統(tǒng)率與定制適配能力；騰訊云智能體開發(fā)平臺原生工具鏈支持，在多工具協(xié)同調(diào)用、參數(shù)圍繞特定行業(yè)、細分任務(wù)構(gòu)建標準化知識單元與任務(wù)模板，成為“從能用到好用”賴穩(wěn)定的調(diào)用機制與閉環(huán)的流程體系。當前響應(yīng)穩(wěn)定性方面仍存在中斷或冗余路徑，需工具插件接入標準化，并建設(shè)完備的開放工具市場，打造“平臺+生態(tài)”的雙輪驅(qū)形成不可逾越的技術(shù)壁壘，未來能否構(gòu)建穩(wěn)將決定平臺在產(chǎn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型進程中的角色附：測試指標定義[6]多表關(guān)聯(lián)查詢準確率：通過