AgentX

AgentX是什么

AgentX是一款用于构建、编排、评测、部署和监控AI Agent的平台。个人开发者可以为自己的产品或内部流程创建Agent，代理商也可以用白标方式为客户交付多智能体方案。

平台同时提供自助Builder与企业代建服务，覆盖知识库、工具调用、工作流、API、渠道部署和评测。不同模型和动作统一消耗Credits，企业方案还提供专用基础设施、SSO、合规支持和本地部署选项。

核心功能

• 通过可视化Builder创建具有角色和指令的AI Agent
• 组合管理Agent与专业Agent构建多智能体工作流
• 连接网站、文档、Google Drive和手动知识
• 使用RAG与重排从知识库生成有依据的回答
• 调用Python工具、MCP服务和外部业务系统
• 通过API、网站、Slack、Discord和其他渠道部署
• 使用数据集和多次运行评估Agent可靠性
• 追踪会话、任务、工具调用和运行表现
• 为代理商提供白标、客户工作区和团队协作
• 为企业提供专用环境、SSO、SLA和本地部署

三种使用方式

可视化Agent Builder

用户可以在工作区创建Agent并配置名称、头像、创造性、模型、角色说明和回复规则。免费方案即可开始构建，不需要信用卡。

• 选择OpenAI、Claude、Gemini或其他可用模型
• 定义Agent的身份、目标、语气和行为边界
• 设置需要回答和必须拒绝的主题
• 添加简短固定知识与常见问答
• 连接文档、网页和云盘建立长期知识
• 启用文档读取、线索收集或自定义工具
• 在发布前用真实样本反复测试

多智能体工作流

AgentX Workforce由一个Manager Agent协调多个专业Agent，Manager根据任务判断需要委派给谁。不同Agent可以使用不同模型、知识和工具，以适配研究、验证、写作或业务执行等分工。

• 由Manager拆分任务并选择专业Agent
• 让不同Agent分别负责检索、分析、审核和执行
• 在同一会话中汇总多个Agent的结果
• 使用不同模型平衡成本、速度和质量
• 将工作流发布为可复用业务能力
• 记录任务委派和最终答案
• 为高风险外部动作增加人工批准

知识库与RAG

每个Agent可以拥有独立知识库，平台会抽取内容并建立向量检索系统。来源可以是单页、站点地图、根网站发现的子页面、本地文档、Google Drive或手动输入。

• 抓取获授权的网站内容并形成知识源
• 上传Word、TXT、数字PDF和其他支持文件
• 连接Google Drive并同步后续修改
• 对PDF抽取正文并建立可检索索引
• 用RAG选取相关片段再生成回答
• 通过重排提高返回上下文的相关性
• 按Agent隔离客户和业务知识

官方旧文档列出的数字PDF上限为200页，较大文件需要联系平台或拆分处理。实际格式、容量和同步限制应以当前工作区为准。

文档与多模态处理

• 从合同、发票、订单和表单中提取字段
• 读取聊天会话中上传的文档与图像
• 在需要时运行高级OCR
• 处理CSV、Excel和其他结构化文件
• 生成文本、图像或语音相关结果
• 对抽取内容进行验证和后续业务处理
• 将低置信度或缺失字段路由给人工复核

工具与MCP

AgentX支持自定义Python工具和MCP Server，使Agent能够读取外部数据或执行业务动作。工具权限应按最小范围配置，不能让模型直接获得无约束的系统权限。

• 将企业API包装成具有明确输入输出的工具
• 连接已审核的MCP服务获取专业能力
• 通过Python完成计算、转换或内部逻辑
• 限制工具能访问的客户、记录和操作类型
• 验证所有工具参数和结构化输出
• 为写入、发送、删除和付款设置批准门
• 记录每次调用、结果、异常和人工决定

Agent API

AgentX提供API Key与官方SDK，可与已经在平台创建的Agent交互、查询、追踪或编排。旧版帮助文档指出Agent本身主要在界面中创建，API能力应以当前参考文档为准。

部署渠道

AgentX可以将Agent部署到自有产品、网站和协作渠道，代理商套餐还可使用白标交付。渠道能力可能处于不同成熟阶段，正式上线前应逐一验证。

• 通过API嵌入自有产品和后台流程
• 在网站发布聊天机器人或内嵌组件
• 部署到Slack与Discord等协作渠道
• 连接WhatsApp等消息渠道
• 用Webhook、Zapier和工作流系统触发任务
• 为客户建立独立白标空间
• 通过企业环境连接内部系统

线索收集

Agent可以在对话中收集姓名、邮箱和自定义线索字段，并连接HubSpot、Wix CRM或Webhook。收集前需要说明用途、取得同意并验证数据格式。

• 定义必填和可选的线索信息
• 在自然对话中逐步收集字段
• 避免重复询问已经提供的信息
• 验证邮箱、电话和业务字段格式
• 同步到CRM或自定义Webhook
• 限制敏感信息并设置数据保留期限
• 对高价值线索触发人工跟进

Agent评测

AgentX提供结构化评测框架，用数据集、多次运行和指标检查可靠性、安全性与性能。官方Python SDK还支持LLM-as-a-judge、余弦相似度和Jaccard相似度。

• 用真实案例建立输入、期望和评分规则
• 对相同案例运行多次检查输出稳定性
• 比较不同模型、提示词和工具配置
• 用LLM评分答案质量并保留人工抽查
• 测量语义相似度和词集合重叠
• 检查拒答、越权和提示注入样本
• 上线后持续监控回归和业务结果

评测等级

白标与客户工作区

Professional和Business面向为客户构建Agent的团队，包含白标部署与客户工作区。代理商可以管理多个项目并自行决定如何向客户收费。

• 使用代理商品牌展示Agent体验
• 为每个客户建立隔离工作区
• 集中管理客户Agent、知识和Credits
• 邀请客户查看或使用指定Agent
• 避免客户之间的数据和工具权限混用
• 在合同中说明AI、数据、支持和输出责任

适用场景

• 网站客服、销售问答和线索收集
• 发票、合同、订单和表单处理
• 企业知识助手与员工自助服务
• 多Agent研究、写作、审核和报告流程
• 通过Slack或API执行内部运营任务
• 代理商为多个客户交付白标AI Agent
• 用评测框架比较自有Agent和第三方框架
• 企业将重复人工流程转成受控Agent工作流

适合哪些用户

• 学习和验证Agent概念的个人开发者
• 需要把Agent嵌入产品的创业团队
• 构建内部自动化的业务与IT团队
• 为客户实施AI方案的代理商和咨询公司
• 需要评测、追踪和多Agent编排的工程团队
• 要求SSO、专用环境或本地部署的企业

AgentX价格

AgentX按使用方式提供Free、Solo Builder、Professional、Business和Enterprise。月付、年付、Agent数量、席位、Credits和白标能力存在明显差异。

套餐功能对比

Professional和Business均含2个席位，额外席位每月10美元。公开方案的额外Credits均按每1,000个10美元购买。

Credits计费

Credits是AgentX统一AI用量单位，生成回答、文档抽取和工具运行等动作都会消耗额度。不同模型消耗不同，平台示例列出GPT-4o每次10、Claude Sonnet每次12、Gemini Pro每次8 Credits。

• Credits消耗取决于模型和具体动作
• 复杂工具链可能在一次任务中消耗多次
• 文档处理和多Agent委派会增加总用量
• 控制台应能查看消耗项目及原因
• 额外Credits公开价为每1,000个10美元
• 上线前应按成功业务任务而非单次聊天估算

价格页面注意事项

价格页的正式套餐卡显示Professional为每月199美元，但页面下方个别成本示例曾显示249美元。采购应以结算页、订单和当前套餐卡为准，并确认促销、年付折扣和续费价格。

• 核对月付和年付是否包含相同权益
• 确认一次性与每月Credits的区别
• 了解超额时是停止运行还是自动增购
• 确认未使用Credits是否结转
• 把额外席位、模型和专业服务纳入预算
• 企业客户应明确基础设施、SLA和支持范围

创建Agent教程

1. 注册免费账号并进入工作区。
2. 新建Agent并填写名称、角色和目标。
3. 选择适合成本与质量要求的模型。
4. 编写回复规则、禁止事项和输出格式。
5. 添加简短知识、网站或文档来源。
6. 只启用任务真正需要的工具和渠道。
7. 使用正常、异常和攻击样本测试回答。
8. 通过评测后再部署到真实用户渠道。

构建多Agent流程教程

1. 把完整业务流程拆成可验证的专业任务。
2. 为每项任务创建职责单一的专业Agent。
3. 设置Manager Agent的委派和汇总规则。
4. 为每个Agent配置独立知识、模型和工具。
5. 定义Agent之间传递的结构化输入输出。
6. 对写入外部系统的动作设置人工批准。
7. 用多轮评测检查委派稳定性和成本。
8. 上线后追踪失败发生在哪个Agent或工具。

API部署教程

1. 创建API Key并存入安全密钥管理系统。
2. 安装官方Python SDK或使用API参考。
3. 在平台界面创建并测试目标Agent。
4. 为最终用户建立独立Conversation上下文。
5. 使用流式输出改善长回答体验。
6. 处理限额、超时、重试和工具失败。
7. 记录请求、模型、Credits、引用和用户反馈。
8. 定期轮换密钥并运行回归评测。

安全与AI治理

• 按工作区和客户隔离知识、会话与工具
• 使用最小权限API Key、Webhook和MCP连接
• 对上传文件执行恶意内容和权限检查
• 防范网页与文档中的提示注入内容
• 不要向最终用户暴露模型推理或系统提示
• 为高影响动作保留人工确认和审计记录
• 设置个人数据的收集目的、同意和保留期限
• 上线前完成风险映射、红队和故障处理设计

效果评估

产品优势

• 覆盖构建、评测、部署和监控完整Agent周期
• 可视化Builder适合非专业开发者快速上手
• 支持Manager与专业Agent组成多智能体团队
• 知识库可连接网站、文档和Google Drive
• API、MCP、A2A和官方SDK便于开发集成
• 白标和客户工作区适合代理商商业交付
• 免费方案提供5个Agent和API体验
• 价格公开并统一使用Credits衡量AI用量
• 企业提供SSO、专用基础设施和本地部署选项

使用限制与注意事项

• Free仅有一次性200 Credits，不适合持续生产负载
• 复杂多Agent流程会快速增加Credits消耗
• 不同模型的质量、速度和单位消耗并不相同
• 旧帮助文档和新价格页可能存在功能命名差异
• 价格页个别成本示例与正式套餐卡金额不一致
• API创建Agent等能力需以当前接口文档核实
• 网站和文档知识可能包含过时或恶意内容
• AI评测指标不能替代业务专家和安全审核
• 第三方渠道、模型与MCP服务会引入额外依赖
• 核心托管平台并非完整开源项目

GitHub与开源情况

AgentX官方GitHub组织公开Python SDK、JavaScript或TypeScript相关SDK以及多个MCP Server。官方Python SDK采用MIT许可证，可用于与托管平台交互、多Agent编排和评测。

开源SDK和MCP连接不等于AgentX平台本身开源。可视化Builder、托管知识库、白标工作区、计费、企业控制面和完整运行服务仍属于商业产品。

基本信息

推荐指数

4.6 / 5。AgentX适合需要从原型走向评测、部署和多客户交付的Agent开发者与代理商，套餐和Credits规则较清晰；复杂流程成本、文档新旧差异和企业治理仍需在上线前验证。

常见问题

AgentX主要做什么？

它用于创建、编排、评测和部署AI Agent，也支持代理商白标交付客户项目。

AgentX可以免费使用吗？

可以，Free方案永久免费，包含1个工作区、最多5个Agent和一次性200 Credits。

Solo Builder多少钱？

月付49美元或年付490美元，包含最多25个Agent和每月5,000 Credits。

Professional和Business有什么区别？

两者都支持白标与客户工作区，Business提供不限Agent、20,000 Credits以及更高支持和SLA。

额外Credits多少钱？

公开方案显示每1,000个额外Credits为10美元。

AgentX支持哪些模型？

文档列出OpenAI、Claude、Gemini和Llama等选择，具体模型以工作区当前列表为准。

AgentX支持MCP吗？

支持，官方SDK可以连接MCP Server，GitHub也公开了部分MCP服务项目。

AgentX能本地部署吗？

Enterprise列有本地部署选项，具体架构、数据边界和费用需要定制确认。

AgentX开源吗？

核心平台不开源，但官方Python SDK和部分MCP项目采用MIT许可证公开。