推荐工具列表（Gumloop、Lindy、Flowise、n8n、Microsoft Copilot Studio、Relevance AI 等）

在 2026 年，构建 AI 代理的门槛已降至前所未有的低点。得益于无代码/低代码平台的蓬勃发展，你无需编写一行代码，就能像搭积木一样创建出功能强大的智能助手。本章将为你盘点 2026 年最值得关注和入手的几款 Agentic AI 构建工具，帮助你快速找到最适合自己的起点。

1. Gumloop

  • 核心定位：面向业务用户的自动化与 AI 代理构建平台。
  • 主要特点：
    • 直观的拖拽式界面：通过可视化流程设计器连接触发器和动作，逻辑清晰，上手极快。
    • 强大的 AI 代理模块：内置了专门用于构建具备规划、执行、反思能力的 AI 代理的组件，可以轻松设置目标、提供工具、定义工作流。
    • 丰富的集成：无缝连接数百种主流应用，如 Gmail、Slack、Notion、Airtable、Salesforce 等。
    • 协作功能：支持团队共享和编辑自动化流程，适合小型团队协作。
  • 适合人群：中小企业主、运营人员、市场人员，以及希望将复杂业务流程自动化的个人用户。
  • 一句话评价：“如果你想让 AI 像员工一样处理跨应用的复杂任务，Gumloop 是你的首选。”

2. Lindy

  • 核心定位：你的个人 AI 业务助理。
  • 主要特点：
    • “雇佣”即用型代理：平台提供了大量预构建的、针对特定角色（如销售开发代表、客户支持专员、内容创作者）的 AI 代理，你可以直接“雇佣”并稍作定制。
    • 自然语言配置：你可以用日常语言描述任务，Lindy 会尝试理解并自动构建相应的工作流。
    • 高度拟人化：代理可以代表你发送邮件、安排会议、更新 CRM，沟通风格自然。
    • 专注于商务场景：在销售、支持和行政自动化方面功能尤为突出。
  • 适合人群：自由职业者、销售、创业者、高管助理，需要立刻投入使用的、角色明确的 AI 助手。
  • 一句话评价：“像招聘员工一样快速获得一个专业的 AI 同事，立即可用。”

3. Flowise & n8n

  • 核心定位：开源、高度可定制的可视化工作流自动化工具。
  • 主要特点：
    • Flowise：专注于 AI 工作流，提供大量 LangChain 和 AI 模型节点，是构建复杂 AI 代理链（Chains）和智能体的绝佳图形化工具。适合对 AI 底层概念有一定了解，但不想写太多代码的用户。
    • n8n：一个更通用的、强大的工作流自动化工具，拥有极其庞大的节点库（集成）。其 AI 节点近年来飞速发展，可以轻松将 ChatGPT、Claude 等模型与任何其他应用连接，构建具备逻辑判断和循环的智能流程。
    • 自托管能力：两者都支持自托管，保障数据隐私和安全。
  • 适合人群：技术爱好者、IT 管理员、开发者，以及对数据隐私有高要求、喜欢深度定制的用户。
  • 一句话评价：“开源界的自动化双雄，给你最大的控制权和灵活性，从简单自动化到复杂 AI 代理都能驾驭。”

4. Microsoft Copilot Studio

  • 核心定位：在微软生态内构建定制化 Copilot 和对话式 AI 代理。
  • 主要特点：
    • 深度融入 Microsoft 365：与 Teams、Outlook、Word、Excel、SharePoint 等无缝集成，可以调用 Graph API 访问你的企业数据（在权限内）。
    • 两种构建模式：既可以创建专注于特定任务的“自定义 Copilot”（类似高级聊天机器人），也可以通过流程设计器构建具备多步操作能力的“自动化代理”。
    • 企业级安全与管理：依托 Azure 平台，提供企业级的安全、合规、管理和分析功能。
    • 低代码友好：可视化设计为主，但也支持调用 Power Automate 云流和编写自定义代码。
  • 适合人群：深度使用 Microsoft 365 的企业、组织及个人，尤其是需要构建内部知识问答机器人或流程自动化助手。
  • 一句话评价：“如果你是微软生态的居民，这是打造你专属企业级智能体的官方最佳途径。”

5. Relevance AI

  • 核心定位：可视化构建由大模型驱动的复杂多智能体（Multi-Agent）工作流。
  • 主要特点：
    • 多代理协作沙盒：可以轻松创建多个具备不同角色（如研究员、写手、分析师）的 AI 代理，并设计它们之间的协作逻辑。
    • 强大的数据处理能力：内置节点可以很好地处理文档提取、数据清洗、结构化输出等任务，适合涉及大量信息处理的场景。
    • 灵活的部署选项：工作流可以部署为聊天界面、API 端点或自动触发任务。
    • 面向复杂任务：特别适合内容生成、深度研究、数据分析报告等需要多步骤、多角色协作的复杂项目。
  • 适合人群：内容团队、研究机构、数据分析师，以及需要构建“AI 团队”来完成复杂项目的个人或小组。
  • 一句话评价：“当单个 AI 助手不够用时，用它来组建和指挥一个分工明确的 AI 团队。”

其他值得关注的工具（2026 年）

  • Zapier / Make (Integromat)：老牌自动化工具，其 AI 功能日益增强，通过连接 OpenAI 等动作可以构建基础 AI 工作流，集成生态无人能及。
  • Bardeen：强调“一键自动化”和模板化，在简化重复性任务方面非常出色，也整合了 AI 动作。
  • Dify：另一个优秀的开源 LLM 应用开发平台，提供可视化编排、知识库、模型管理等功能，适合构建 AI 驱动的应用。

选择建议：对于零基础的绝对新手，建议从 Gumloop 或 Lindy 开始，它们的学习曲线最平缓，能让你最快获得成就感。如果你已熟悉自动化概念且需要强大集成，n8n 是万能瑞士军刀。若你的工作生活围绕微软展开，Copilot Studio 是不二之选。而要处理研究、创作等复杂项目，Relevance AI 的多代理能力将令你眼前一亮。

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