1.百度文心智能体平台（AgentBuilder）

百度推出的基于文心大模型的智能体平台，支持开发者通过零代码或低代码的方式，利用自然语言交互快速创建智能体。平台提供全套的技术解决方案，支持在百度搜索、文心一言以及体验中心等多个场景下进行内容和服务分发，还为智能体开发者提供流量分发路径，完成商业闭环 。

网址：https://agents.baidu.com/center

2.字节跳动扣子智能体开发平台（Coze）

字节跳动推出的一站式低代码 AI 智能体开发平台，支持多模态交互、流程自动化与企业微信、飞书深度集成，主打轻量化快速部署。平台支持无代码生成 AI Bot，集成了超过 100 种不同的插件，覆盖新闻阅读、旅行规划、生产力工具等多个领域，用户可根据需求快速为机器人添加功能。

网址：https://www.coze.cn/

3.腾讯元器

腾讯公司推出的基于腾讯混元大模型的 AI 智能体创作与分发平台，支持低代码或无代码开发，用户可轻松创建和部署智能体，实现聊天对话、内容创作、图像生成等功能。平台提供丰富的预集成插件和知识库资源，工作流模式下用户可通过图形化界面拖放组件来设计工作流程，还支持智能体一键分发到腾讯的多个平台和渠道。

网址：https://yuanqi.tencent.com/

4.阿里云通义智能体

阿里云整合达摩院大模型技术推出的智能体平台，提供多模态推理与行业解决方案。其 AgentScope 侧重低代码可视化开发，支持电商、政务等高频场景快速落地。

网址：https://www.tongyi.com/

5.华为云城市智能体

华为云推出的大模型与智能体平台，主要应用于城市智能体、行业智能体等领域。其智能体开发基于华为云强大的 AI 能力和行业经验，为城市治理、产业发展等提供智能化解决方案。

网址：https://www.huaweicloud.com/product/heatinggo.html

6.智谱清言智能体中心

智谱 AI 推出的智能体平台，基于其 AMiner 学术大模型，擅长知识密集型场景，如科研辅助、专利分析等，支持专业领域深度知识图谱构建。用户可创建如教师智能体、画师智能体等多种类型的智能体，以完成丰富多样的专业任务。

网址：https://chatglm.cn/main/toolsCenter?lang=zh

7.科大讯飞 AI 智能体平台

科大讯飞基于其强大的语音识别、自然语言处理等技术打造的智能体平台，提供包括智能客服、智能助手、语音合成等多种智能体应用，广泛应用于教育、医疗、金融等行业。

网址：https://agent.xfyun.cn/home

8.火山引擎豆包智能体

火山引擎推出的智能体平台，基于字节跳动的 AI 技术和内容生态，为企业和开发者提供智能体开发与应用服务。平台支持多种智能体类型，如智能客服、内容创作助手等，可与字节跳动的抖音、今日头条等产品进行集成。

网址：https://www.volcengine.com/product/hiagent

9.京东科技智能体平台

京东科技打造的智能体平台，主要应用于客服智能体领域，结合京东在电商、物流等领域的业务经验，为企业提供智能客服解决方案，提升客户服务效率和质量。

网址：https://yanxi-aicall-gray.jd.com/

10.天工 SkyAgents

昆仑万维推出的智能体平台，整合多模态大模型（文本、语音、图像），主打跨平台智能交互，支持生成式 AI 与传统规则引擎结合，适应复杂业务场景

网址：https://www.tiangong.cn/

结语：抓住大模型时代的职业机遇

AI大模型的发展不是“替代人类”，而是“重塑职业价值”——它淘汰的是重复性、低附加值的工作，却催生了更多需要“技术+业务”交叉能力的高端岗位。对于求职者而言，想要在这波浪潮中立足，不仅需要掌握Python、TensorFlow/PyTorch等技术工具，更要深入理解目标行业的业务逻辑（如金融的风险控制、医疗的临床需求），成为“懂技术、懂业务”的复合型人才。

无论是技术研发岗（如算法工程师、研究员），还是业务落地岗（如产品经理、应用工程师），大模型都为不同背景的职场人提供了广阔的发展空间。只要保持学习热情，紧跟技术趋势，就能在AI大模型时代找到属于自己的职业新蓝海。

最近两年大模型发展很迅速，在理论研究方面得到很大的拓展，基础模型的能力也取得重大突破，大模型现在正在积极探索落地的方向，如果与各行各业结合起来是未来落地的一个重大研究方向

大模型应用工程师年包50w+属于中等水平，如果想要入门大模型，那现在正是最佳时机

2025年Agent的元年，2026年将会百花齐放，相应的应用将覆盖文本，视频，语音，图像等全模态

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给大家推荐一个大模型应用学习路线

这个学习路线的具体内容如下：

第一节：提示词工程

提示词是用于与AI模型沟通交流的，这一部分主要介绍基本概念和相应的实践，高级的提示词工程来实现模型最佳效果，以现实案例为基础进行案例讲解，在企业中除了微调之外，最喜欢的就是用提示词工程技术来实现模型性能的提升

第二节：检索增强生成（RAG）

可能大家经常会看见RAG这个名词，这个就是将向量数据库与大模型结合的技术，通过外部知识来增强改进提升大模型的回答结果，这一部分主要介绍RAG架构与组件，从零开始搭建RAG系统，生成部署RAG，性能优化等

第三节：微调

预训练之后的模型想要在具体任务上进行适配，那就需要通过微调来提升模型的性能，能满足定制化的需求，这一部分主要介绍微调的基础，模型适配技术，最佳实践的案例，以及资源优化等内容

第四节：模型部署

想要把预训练或者微调之后的模型应用于生产实践，那就需要部署，模型部署分为云端部署和本地部署，部署的过程中需要考虑硬件支持，服务器性能，以及对性能进行优化，使用过程中的监控维护等

第五节：人工智能系统和项目

这一部分主要介绍自主人工智能系统，包括代理框架，决策框架，多智能体系统，以及实际应用，然后通过实践项目应用前面学习到的知识，包括端到端的实现，行业相关情景等

学完上面的大模型应用技术，就可以去做一些开源的项目，大模型领域现在非常注重项目的落地，后续可以学习一些Agent框架等内容

上面的资料做了一些整理，有需要的同学可以下方添加二维码获取（仅供学习使用）