低程式碼 AI 代理人:哪個平台最適合實際應用?

低程式碼 AI 代理人:哪個平台最適合實際應用?

author
Mila Li
date
October 28, 2025
date
7 分鐘閱讀

在當今快速變動的數位環境中,低程式碼 AI 代理 正幫助團隊自動化重複性工作、簡化工作流程並加速決策。例如,行銷和產品團隊可以使用 bika.ai 來協調多個 AI 支援的 SEO 代理、管理內容創作,並跨通路協同推廣——全部不需要深厚的程式設計技能。

透過降低對工程師的依賴,這些 AI 代理平台 賦能非技術使用者快速製作原型、測試與擴展智慧代理。這種方法能更快將想法轉化為可執行的成果。了解解決方案如何處理整合、協作和治理,有助企業為其特定需求選擇最佳低程式碼 AI 代理建構工具


低程式碼 AI 代理的運作原理

低程式碼 AI 代理 正改變團隊執行數位工作流程的方式。透過結合視覺化設計介面與最低限度的程式需求,這些平台讓使用者不論程式專長,都能打造智慧代理。這些代理能自動執行像是內容草稿、多通路推廣執行和AI 支援的 SEO 優化等重複性工作。

低程式碼 AI 解決方案減少對工程的依賴,讓開發更快且能即時迭代,使團隊能迅速因應變化的商業需求。

bika.ai 讓團隊能在一個工作區域內建立多個 AI 代理。利用拖放介面及預建整合,團隊可有效設計、測試並部署代理,達成更快的原型開發、更低的工程依賴及標準化的 AI 工作流程。

Visual diagram illustrating bika.ai for product managers, innovation teams, and regulated industries

誰最能從低程式碼 AI 代理中受益?

  • 產品經理與商業分析師:能在數日內將想法轉化為功能代理,不必等待工程衝刺週期。
  • 創新及跨職能團隊:在無需強烈技術依賴的前提下試行 AI 工作流程及測試自動化功能。
  • 受管制行業:確保具備審計友善的自動化合規性,同時在各部門標準化流程。
  • 追求營運效率的組織:標準化 AI 工作流程,並降低因等待開發人員而產生的瓶頸。

這些平台的重要性
低程式碼 AI 代理平台將“概念 → 可運作代理”的循環轉變為快速且低風險的迴圈。團隊能:

  1. 更快製作原型 – 快速推出新代理以因應市場變化。
  2. 減少對工程依賴 – 賦能 PM 與分析師無需深入程式設計即可構建。
  3. 自信迭代 – 內建評估工具與版本控制支援安全改良。
  4. 取得具體投資報酬 – Gartner (2023) 報告指出,70%企業使用低程式碼 AI 平台時,取得更快速的價值回饋。

尋求真正低程式碼或無程式碼的 AI 代理建構工具 的團隊,應聚焦於設計快速部署且程式碼工作量最小化的平台。例如,bika.ai 容許多個 AI 支援的 SEO 代理 在單一工作區運作,支持快速原型開發,同時保持工作流程標準化與合規。


當今領先市場的低程式碼 AI 代理平台

低程式碼 AI 代理 市場呈現多元化。解決方案從企業級平台、開源框架到開發者主導的自動化工具不等。選擇正確平台取決於團隊的技術專長、整合需求與專案目標。

大致上,這些平台可分為三類:開源與視覺化建構器、企業就緒平台開發者驅動的自動化平台

開源與視覺化建構器:bika.ai、Dify、Langflow

  1. bika.ai – 一個統一的AI 代理平台,讓團隊能在一個工作空間內建立、管理及協調多個 AI 支援的 SEO 代理。專注於工作流程效率與內容策略。行銷與產品團隊可自動化SEO 內容創作、社群媒體貼文及多通路推廣,無須大量程式碼。
    • 優點:介面對產品經理與分析師友好,非常適合專注於AI 驅動內容運營的企業。
  2. Dify – 一個開源且彈性的框架,具備視覺化低程式碼 AI 代理建構器,適用於快速原型製作與邏輯分支。團隊可控制自行架設環境,並利用社群插件加速開發。
    • 優點:在實驗與快速迭代方面表現優異
    • 缺點:缺乏企業級治理與合規功能。
  3. Langflow – 一個低程式碼/無程式碼 AI 代理平台,用於打造大型語言模型 (LLM) 支援的應用及 RAG(檢索增強生成)工作流程。其拖放介面讓使用者輕鬆製作智慧代理。用戶可以選擇 OpenAI、Nvidia Groq 等模型。
    • 優點:非常適合快速原型和部署 AI 代理,程式碼需求極低
open-source and visual builders as examples to show low-code ai agent platforms

企業就緒平台:Vellum AI、Vertex AI Agent Builder、Microsoft Copilot Studio

  1. Vellum AI – 一個結合 SDK 支援的統一低程式碼平台,設計用於安全且協作的AI 代理開發。結合視覺建構工具、評估、版本控制與可觀察性,確保安全迭代。
    • 優點:端到端監控、基於角色的存取控制(RBAC)、審計日誌、多環境管理。
    • 缺點:較適合企業規模團隊,小型企業可能過於龐大。
  2. Vertex AI Agent Builder – Google Cloud 旗下的雲原生解決方案,提供可擴展的 AI 代理部署及深度 GCP 整合。適合標準化使用 GCP 的團隊。
    • 優點:與 GCP 服務無縫整合,具企業級可擴展性與安全性。
    • 缺點:非 GCP 使用者設定較為複雜。
  3. Microsoft Copilot Studio – 為 Microsoft 生態系打造,整合 Azure 和 Microsoft 365。視覺建構器簡化代理建立與合規對齊。
    • 優點:企業級安全、強烈的 Microsoft 生態系整合、視覺化代理創建。
    • 缺點:最佳適用於已使用 Microsoft 雲端的團隊,在 Azure 雲以外靈活性有限。
Infographic showing categories of low-code AI agent platforms, including enterprise, open-source, and developer-focused tools.

開發者主導自動化:Pipedream

  • 專為技術團隊設計,Pipedream 結合低程式碼連接器與可自訂腳本,自動化 SaaS 與 API 工作流程。支援數千個 API,是協調複雜自動化流程的強大工具。
    • 缺點:並非主要為非技術使用者設計
    • 優點:非常適合尋求高效整合 API 及自動化企業流程的工程團隊。
Pipedream, Developer-Driven Automation, not designed for non-technical users, low-code users

選擇合適的平台取決於您的優先事項。請考慮團隊重視即插即用的簡易性、深度整合、企業安全或快速原型設計。

對產品經理和行銷團隊來說,bika.ai 在低程式碼簡便性與實用的 SEO 及內容工作流程功能之間取得平衡。它彌合了技術深度和商業價值之間的鴻溝。


團隊如何更快建置屬於自己的代理

賦能團隊創建 AI 代理能加速工作流程。當產品經理或非技術團隊成員直接構建代理時,像是工單分類、自動報告及內容優化等任務會更快速完成。

案例研究:一家中型電商公司部署了 bika.ai 代理,自動更新產品元資料、排程部落格貼文及優化頁面 SEO。於第一個月內,行銷團隊報告工作量減少 30%,且跨通路內容更新更即時。

主要優勢:

  1. 減少對工程週期的依賴。
  2. 促成快速原型開發與迭代。
  3. 促進跨團隊協作與知識分享。

理想低程式碼 AI 代理平台應具備的功能

選擇 低程式碼 AI 代理平台 不僅是找能快速建置代理的工具。最有效的平台結合了易用性、控制性與可擴展性,確保團隊能可靠且高效地交付智慧自動化。

理想系統需兼顧技術與非技術使用者需求、支持協同工作流程並提供強健治理。這能確保迭代與部署的安全與可審計。

除了建立代理外,團隊還應能觀察、評估並優化其AI 工作流程,使利益相關者對效能與合規充滿信心。

值得關注的關鍵功能包括:

  • 建置便利:拖放節點、預建整合或自然語言指示,降低對程式碼的依賴。
  • 協作環境:共享工作空間,彙聚產品經理、開發者與分析師,促進無縫團隊合作。
  • 治理與合規:基於角色的存取控制 (RBAC)、審計日誌及企業級保障,符合監管標準。
  • 可觀察性與監控:即時追蹤提示、代理行為及結果,及早發現問題。
  • 版本控制:安全迭代與回滾工具,確保工作流程改動不干擾生產。
  • 部署彈性:可在雲端、本地或混合環境部署,滿足組織需求。

有效整合這些功能的平台有助團隊加速 AI 採用、降低風險,並跨專案規模化智慧自動化。


如何評估及比較低程式碼 AI 代理平台

選擇合適的 低程式碼 AI 代理平台 需平衡速度、彈性與治理。請聚焦以下關鍵因素:

  1. 整合範圍 – 擁有眾多連接器的平台可輕鬆跨平台工作流程,降低手動資料處理,提高生產力。
  2. 快速原型與企業就緒性Dify 非常適合快速零程式原型;Vertex AI Agent Builder 適合大規模生產部署。
  3. 技術門檻 – 部分工具,如 n8n,需要大量程式知識,非即插即用。尋求真無程式流程者應避免。
  4. 安全與合規 – 企業及受管制環境需重視具強治理、審計日誌與存取控制的平台。
  5. 成本與投資報酬 – 評估透明計價模型,確保平台花費與預期生產力提升及價值相符。

💡專家提示:根據上述準則建立評分矩陣,有助找出最適合您團隊獨特需求的最佳低程式碼 AI 代理建構工具


不同平台如何解決真實應用案例

了解理想低程式碼 AI 代理平台 的功能後,接著探討這些能力如何應用於真實工作流程。

每個平台皆針對不同挑戰,幫助團隊突破工程瓶頸,加速自動化。

  • bika.ai – 行銷與產品團隊欲擴大內容運營時,需同時管理多個 SEO 工作流程。
    • bika.ai 上的 AI 支援 SEO 代理 在單一工作區自動撰寫部落格、發布社群貼文及多通路推廣。
    • 實務中,某代理商使用 bika.ai 在六週內將自然流量提升 20%,同時釋放團隊聚焦策略,減少重複性工作。
  • Vellum AI – 當產品團隊面臨大量支援票務積壓時,PM 需要一套方法優先排序及路由軟體問題,而無須等待工程師。
    • 他們建置了 低程式碼 AI 代理,可依緊急度分類票務並正確轉派。
    • 評估版本控制確保安全迭代,醫療、保險、法律等行業的模板則為複雜工作流程提供結構化起點。
  • Langflow – 需原型設計檢索增強生成 (RAG) 工作流程的團隊發現,手動設計多步驟 LLM 流程既慢又易出錯。
    • 其拖放介面使他們能連接元件,整合網路搜尋或計算器等工具,並匯出 Python API 以整合既有應用。
    • 即使非開發者,亦能更快進行測試與部署智慧代理。

這些範例顯示,最佳平台取決於使用場景。

速度、治理與整合等因素因目標不同而有不同重要性,無論是快速原型、企業部署或管理大規模AI 支援內容運營


結論

在當今快速變動的數位環境中,低程式碼 AI 代理 正幫助團隊自動化重複性工作、簡化工作流程並加速決策。例如,行銷和產品團隊可以使用 bika.ai 來協調多個 AI 支援的 SEO 代理、管理內容創作,並跨通路協同推廣——全部不需要深厚的程式設計技能。

透過降低對工程師的依賴,低程式碼 AI 代理平台 使非技術使用者能快速製作原型、測試並擴展智慧代理。這有助更快將想法轉化為可行結果。評估每個解決方案如何處理整合、協作與治理,能協助企業挑出最適合其需求的最佳低程式碼 AI 代理建構工具

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