最近，BetterYeah AI 宣佈完成了國內 AI Agent 賽道目前公開的規模最大的融資。
這個訊息，意義不小，畢竟都說 2025 年是 AI Agent 商業化元年。個人開發者想用它提效，企業更是眼巴巴盼著它能嵌入工作流、解放生產力，甚至直接創造價值。
需求是旺盛，賽道是火熱，但搞過開發和測試的從業者們應該都知道，想找個趁手的 Agent 平臺，要踩的坑可太多了：
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Demo即巔峰： 太多 Agent 看著炫酷，一上手就露餡。個人用用可能湊合，但企業級場景？海量、雜亂、格式不一的知識庫，複雜的業務邏輯，高併發的實際需求，對 Agent 的專業性要求是幾何級上升的。
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知道好，但不會用： 企業老闆們都知道 AI 是趨勢，Agent 能提效。但如何無縫融入現有複雜的IT系統和業務流程？業務和技術部門又該如何協作？普遍缺少成熟的方法論和高效的工具，兩眼一抹黑。
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開發與部署的黑箱： 即使技術團隊下場，構建一個能處理企業特有知識、滿足特定流程的 Agent，對底層平臺的要求極高。知識庫的深度解析與語義理解能力、開發環境的穩定性、模型和應用的版本管理、以及企業最看重的資料安全與許可權控制，缺一不可。
那麼在這個熱門但挑戰極大的賽道中，為什麼阿里雲選中了 BetterYeah AI 呢？
我個人認為，BetterYeah 確實切中了企業落地的要害，並且在產品設計上展現出了對“企業級開發者”的深刻理解。
BetterYeah AI 是國內最早一批進入 Agent 賽道的廠商之一，早在 2023 年就已釋出了 flow 和開發平臺，月度 AI 任務呼叫量激增達 400 倍，已經有近 10萬 企業團隊在用，其核心技術成員均來自原阿里達摩院、位元組等技術團隊，這種基因讓他們天然更懂企業需要什麼。
使用地址：
https://www.betteryeah.com
於是，我也體驗了一番 BetterYeah AI，最大的感受是：順手且紮實。開發者順手，業務方能用，企業能管住。在觀望選型的開發者可以參考。
BetterYeah 上手體驗：從輕量搭建到多Agent協同
企業想把 Agent 用起來，難點從來不是“能不能對話”，而是這幾件事：
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能不能對接企業已有系統？ -
許可權、資料安全能不能管得住？ -
不是程式設計師的業務部門，也能搭得動嗎？ -
能不能支撐大流量、多角色、高複雜度的業務？
BetterYeah 給出的解法，是把“企業級落地”作為產品邏輯中心：流程感強、許可權控制明確、連線能力極強，甚至連版本管理、資料分析都內建了。
我這次從企業客服 agent 入手，深度體驗了從單一售前諮詢功能，拓展到售後訂單處理的複雜場景。我原本以為這類平臺上手門檻高，結果試完有點意外：不僅搭建快、好用，而且功能模組全，系統整合輕鬆，多角色協同也特別絲滑。
1、上手絲滑，各種崗位角色都可以絲滑搭建agent：
BetterYeah 的體驗，從「一句話建立 Agent」開始就有點驚喜。
利用 copilot 模式，我只需要對著 Copilot 說一句：“我要一個能處理售前問題的產品客服 Agent。” 上傳一個產品客服文件，它就自動完成了以下步驟：
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意圖識別 -
角色設定 -
外掛組合（知識庫、客服動作等） -
頁面 UI 設定（連頭像名字都安排好了）
不到 1 分鐘，連“Agent 名字”、“開場白”和“技能推薦語”都給我想好了。
這個 copilot agent 能力是多個平臺使用下來比較特別的。最近很流行 vibe coding，這應該也算是另一種 vibe agenting 吧。
除了 copilot 模式外，如果想自定義工作流、選不同的大模型、設定許可權，BetterYeah 也支援工作流和模版建立。平臺 agent 模版裡均為按照崗位分類的 agent，點選即可使用。
這樣能讓業務部門比較方便地上手，利用豐富的開箱即用模版快速搭建基礎應用原型。可以根據業務需要直接使用提供的模版，在模版之上進行一些定製化的設定，包括 LLM 的選擇、角色設定、推薦提問、新增知識庫或資料表、引入外掛、新增工作流、呼叫空間裡的子 Agent 等。
當然，開發者也可以用 Code 模式自定義外掛、指令碼、流程邏輯等，低門檻入門 + 高上限進階，對企業團隊協作非常友好。
2、開放、連線、協同能力強，真正打通企業業務
如果你像我一樣，對 Agent 平臺的可用性有很高要求，這部分是重點。
這次最讓我驚喜的是 BetterYeah 的開放性和連線性，它不只是“搭 Agent”，而是提供了從搭建、釋出、連線到協同的全流程支援。
BetterYeah 的強大工具拓展能力，能讓agent快速具備“手腳”，並依託agent生態“連線”，實現業務系統、甚至實現跨組織排程，是很多業務的真實剛需。
① 豐富的系統對接，API + 微信/釘釘/飛書 + 小程式都能打通
Agent 搭建好後，可以透過網頁連結或者釋出到空間對話中直接使用。在外部可以對接微信，飛書，釘釘。我注意到 agent 甚至能在企業的小程式商城呼叫，細節能看出來確實是在實際中打磨出來的。
並且，Agent 還能直接“釋出為 API 服務”，對接自己的業務系統毫無壓力。
② 多Agent排程+ A2A 能力
我做了個測試專案，基於前面的【售前客服 agent】，拓展了其售後能力，利用多 agent 排程能力，把客服售後 Agent + 庫存管理 Agent 組合成一個“跨流程客服-物流系統”。
靠 BetterYeah 的多 Agent 排程能力，我實現了這麼一套流程：
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詢問訂單物流問題 → 售後客服 Agent 查詢訂單物流狀態 -
要求更改收貨地址 → 售後客服 Agent 喚起物流 Agent → 物流 Agent 修改收貨地址
這不是單一問答，而是真正跨業務的多智慧體協作。整個流程不需要我寫一行程式碼，全是透過平臺內的工作流和排程機制完成的。
而BetterYeah最近新上線的 A2A（Agent to Agent）能力，更是讓我眼前一亮。這也是第一個支援 A2A 的 Agent 開發平臺。讓企業 Agent 跨組織構建具備超大規模的智慧體協同系統變為可能。
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可以把 Agent 作為服務註冊為 A2A 介面； -
可以跨空間呼叫其他團隊的 Agent； -
整個過程“填表式”完成，1 分鐘打通，無需手動拼接 SSE 通訊。
我們直接來到“釋出”中的 A2A 服務，可以給自己的 Agent 透過新增 A2A 服務來呼叫剛剛新增的外部 Agent 。整個過程操作起來非常絲滑，一分鐘就能搞定。
③ MCP 支援，自定義外掛 / 工具 / 工作流 / 知識庫：
BetterYeah 提供了完整的 MCP 服務，支援上傳企業自己的外掛、資料表、工作流指令碼，真正做到為業務“長出手腳”。
3、企業級穩定性：多環境、版本控制、資料分析
在整個開發和釋出流程上，BetterYeah 把“企業級研發流程”做得很完善，這裡細節很多：
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版本控制：每個 Agent 可設版本、回滾； -
多環境隔離：透過「開發」-「測試」-「生產」三個環境進行開發、除錯、上線來保證每個 AI 應用的上線功能穩定性，規範開發流程，減少誤操作； -
批次除錯與模擬呼叫：幫助快速驗證 Agent 穩定性，保證開發者可以使用測試集對開發的AI應用相應的功能，進行批次測試從而提升測試效率，保證功能的完整性； -
使用資料分析：按專案、成員、Agent 粒度追蹤呼叫量、響應效果、異常次數等。
拿資料分析模組舉例，BetterYeah 能支援從專案、Agent 到團隊成員等多維度，洞察 AI 應用的使用情況、響應表現及異常行為。
藉助這些能力，開發團隊不僅能完成智慧體開發，更能持續運營、評估，最佳化其實際業務效果，讓開發平臺不僅“能用”，更能“好用”。
最後
這幾天用下來，BetterYeah AI Agent 開發平臺的體驗確實不錯，給了我不少驚喜。BetterYeah 不只是一個“做得比較完整的 Agent 平臺”，而是第一個“真正站在企業視角把開發、部署、協作、管理都打通”的平臺。
隨著越來越多的企業開始或者希望將 AI 工具引入工作中提效，未來企業級 Agent 賽道只會更加紅火。
並且，BetterYeah AI 這一次的融資將重點投入新一代智慧體平臺，值得期待。
如果你也想試試上手搭一個企業級 agent，或者在相對複雜場景下嘗試落地 agent，那麼不妨上手試一下這個平臺。
>/ 本期作者：Tashi & JackCui
>/ JackCui：AI領域從業者，畢業於東北大學，大廠演算法工程師，熱愛技術分享。