Best AI Agent Builders in 2026: 8 No-Code and Low-Code Platforms Compared

62%企业已在试点，但40%项目将被放弃

麦肯锡最新的《AI现状报告》显示，62%的组织已开始以某种形式试验AI Agent。然而，Gartner预计到2027年，这些项目中有超过40%将被放弃。主要原因是，在数千家承诺提供“智能体AI”的供应商中，Gartner认为只有130家真正提供智能体功能，其余都是在“洗白”（agent washing）。

这两个数字看似矛盾，但都是事实。AI Agent实际采用率正在增长，运营团队开始用它来处理邮件分类、潜在客户补充或工单路由，而且全程无需编写代码。与此同时，围绕智能体AI的过高预期正迅速撞上现实，这种落差最明显的体现就是大家都关心的——价格。

AI Agent只需点击一下就能解决一些最复杂的日程安排。与其雇佣一个执行重复流程的人，不如直接连接一个Agent，在触发后立即执行。它能在销售人员开始工作前补充潜在客户信息，早上7点前按优先级排序工单，且无需扩大团队。

不幸的是，“AI Agent构建器”这个词涵盖的可靠性范围极大。有些平台能处理真正混乱复杂的流程，有些则在三次触发后就崩溃，或者一直正常工作直到陷入死循环，然后悄悄扣掉你并未批准的费。

此外，定价也使得使用前评估产品变得非常复杂。积分、活动、执行、对话——无论平台怎么称呼，在不同平台上可能意味着不同的东西。平台首页显示的成本通常无法让你了解实际月费会是多少。

这就是我们为你拆解八大最佳平台的原因。

快速对比

如何选择AI Agent构建器

以下部分在同类对比中很少谈及，但对于任何想构建执行重复性运营任务的Agent的人来说至关重要。

计量解码：积分 vs 活动 vs 执行 vs 对话

• 积分（Gumloop、Lindy、Dust）：大多数允许构建Agent的平台都以积分作为计量单位。Agent执行的每个动作消耗一定积分，取决于复杂度。可以是LLM提示的简单API调用、使用更大模型的“深度”请求、网页抓取和数据丰富步骤。任务越复杂，该步骤积分越高。
• 活动（Zapier）：与积分类似，但专属于Agent；Agent每执行一步（触发、知识库问题、网页搜索或工具）都会计入活动计数器。
• 执行（n8n）：与基于执行的计费（下面详解）相对应，n8n的一次执行是指一个完整的工作流运行。即使你的Agent在一个平台上要一次性运行10,000个操作，在n8n中这也只算1次执行。
• 对话（Botpress）：Botpress按对话计费，即用户与Agent之间至少包含2条消息的任何交流。
• 按成本计代币（MindStudio）：一种有趣的代币化选项，无额外费用，按第三方模型实际使用的代币数计费。

这些选项本身没有优劣之分，但请注意：你计划执行Agent的频率越高，消耗的任何计量单位都会更多。

Agent与经典自动化平台的区别

Agent与Zapier、n8n或Microsoft Power Automate的区别在于，后者的自动化是完全确定性的。当一封邮件进入时，会触发设置时就硬编码的一系列动作。

而Agent内置了LLM，使其能够在执行过程中根据所见做出决策——优先处理哪个潜在客户、回复哪封邮件、传入的工单是否需要人工介入。

Zapier自己也建议，最高效使用其Agent的方式是结合“确定性”动作，仅在需要人类判断时才动用LLM。

因此，n8n的执行计费与Zapier的活动计费之争，也类似于Agent的使用场景与定价：n8n的确定性无代码自动化允许企业构建完整的、可重复的流程，而Zapier更复杂的计费则更好地反映了Agent的使用。

无代码Agent、低代码Agent和面向开发者的Agent

每一家提供Agent构建工具的公司都会宣称自己的产品直观且无需编码。但在我们评测的八个平台中，只有两个（Zapier Agents和MindStudio）目前真正是无代码的，普通运营人员第一天就能上手。

n8n将自己定位为“低代码”自动化平台——事实也如此——它需要一定的技术熟练度来串联各个API调用（或在公司防火墙后的自托管实例上运行）。

安全与合规

如果你的Agent能访问收件箱、CRM或其他运营系统，那么这种访问本身就是安全风险。任何靠谱的Agent平台都应具备SOC 2 Type II合规认证，并且最好询问是否可以使用自己的加密密钥（BYOK）来设置Agent。

不那么明显但同样重要的是：检查是否有功能或策略要求任何Agent发起的操作必须经过人工批准。这类安全措施尤其重要，正如去年Repello AI团队所展示的——利用Zapier连接Agent缺乏审批护栏，研究人员能够通过未加密渠道从用户账户中窃取包括密码在内的邮件内容。

2026年八大最佳AI Agent构建器

1. Gumloop – 可视化Agent画布

YC支持的视觉工作流构建器，有时被比作“加强版Zapier”，专注于两大创新：子流程（整个工作流作为一个节点）和子Agent（Agent分叉进行并行工作）。2025年1月获得1700万美元A轮融资，随后2026年3月由Benchmark领投5000万美元B轮融资。

其客户包括Shopify、Ramp、Instacart和Gusto等。典型AI助手调用消耗2积分，调用更重型模型（如GPT-4.1、Claude Sonnet）消耗20积分，而每个联系人的数据丰富步骤消耗60积分。Gumloop自己的文档中有一个示例：丰富100个联系人的工作流消耗6,000积分，这比免费层的终身预算还要多。

截至我们最近一次检查，Gumloop的定价页面已不再提供永久免费层，14天免费试用是最接近的选择。Pro版起价37美元/月，含20,000+积分和无限席位，最高可滑动至约1,840美元/月获得1,000,000积分；企业版按需定制，支持SCIM/SAML、VPC部署和审计日志。

如果你看过提到5,000积分免费层的旧文章，那可能已经过时。Gumloop是定价变化最动态的公司之一。BYOK用户可在Pro及以上版本享受AI模型积分50%折扣。

Gumloop社区论坛有多个帖子提到，一个生产工作流误在759行的CSV上运行（而非预期的5行），几秒钟内消耗约17,000积分；另一位用户提到一次抓取花费1,200积分却无结果。

安全方面，Gumloop具备SOC 2 Type II、SAML/SCIM、VPC部署，不与模型提供商共享数据，且不支持HIPAA合规。

2. n8n – 可自托管的低代码强者

这家总部位于柏林的工作流自动化平台采用有趣的许可模式：“fair-code”或可持续使用许可。这实际上并非开源，并禁止将其作为托管服务转售（不过代码在GitHub上可见，拥有近199,000星标）。

其AI Agent节点基于LangChain构建，实时集成目录列出1,900多个应用。

n8n于2025年10月以25亿美元估值完成1.8亿美元C轮融资，参与的投资者包括Accel。

n8n的定价是同类型工具中最直截了当的：一个完整工作流的单次执行（无论内部分支和数据量如何）算作1次执行。其文档甚至明确对比了其他按步骤计费的工具。同样公平地，AI积分也是1次Agent调用=1积分。

Starter版20欧元/月（按年付），含2,500次执行和2,300个AI助手积分；Pro版50欧元/月，含10,000次执行和13,700积分；Business版667欧元/月，含40,000次执行，支持SSO、SAML和版本控制；企业版定制。对于自托管Business计划，超额价格是4,000欧元额外获得300,000次执行。社区版（自托管开源版）免费。

OpenAI、Anthropic、Gemini、Bedrock、Groq、Mistral、Ollama本地模型——全都支持。你直接向模型提供商支付使用费，而不是付给n8n。

n8n将自己定位为低代码平台——确实如此——但AI助手只是复杂可视化构建器中的一个节点。要设计稍微复杂的并行工作流，实际上需要编写代码；如果选择自托管，还得维护Docker容器。这不是给非技术人员的工具，而是给想要全栈控制权的工程师。

3. Zapier Agents – 最简单的入门选择

这是基于Zapier生态（连接9,000多个应用）构建的Agent层，可通过自然语言和Zapier Copilot的视觉辅助来构建。Zapier是一家独立公司，虽然产品出色，但并非“大型科技公司”。自2014年起盈利，全部历史融资仅120万美元。

活动（Activities）类似其他平台的操作（Actions），但关键区别是它们不绑定Zapier的Zap。每个Agent动作（触发、知识库查询、工具调用、网页搜索）计为1个活动。免费层每月含400个活动；付费计划据称从33美元/月起，含1,500个活动。不过，Zapier网站使用了混淆JavaScript的Agent定价页面，难以给出精确报价。

首先，Zapier自己的知识库有一篇文章，讲述Agent和Zap互相触发循环导致活动意外消耗。其次，2025年7月Repello AI的安全演示正是以Zapier Gmail Agent为概念验证自动化，研究人员指出在Agent接触敏感数据之前应增加人工审批步骤。

Zapier拥有最大的第三方工具目录，如果你已熟悉该平台，开始使用Zapier Agent非常容易。免费层足以测试Agent辅助工作流。

不过，在基于任务的Zap定价之外叠加按活动计费，如果两者混用可能会产生预算意外；Agent定价透明度低于其他工具。适合想在现有Zap中增加Agent辅助自动化的老用户。

4. Lindy – AI员工模式

这是一个对话层平台，允许你将任务委派给各个“Lindies”——拥有固定角色（回复邮件、会议等）的Agent，它们之间可以互相发送消息以执行更复杂的操作。

它也有积分，但有区别。Lindy不公开每个计划的确切积分值，其定价页面只显示相对值（更高计划=更多用量）。这一点很重要：Gumloop和Dust两个类似工具都公开积分值，用户可以根据这些值计算成本。

Lindy的做法可以说透明度较低。简单操作在较小模型上消耗1-3积分，较大模型约10积分。积分不会在Agent之间结转，计划用尽后Agent会被暂停。

一项独立评测估算，一个潜在客户生成工作流中搜索知识库消耗3积分、发送邮件7积分、打电话265积分，即每个线索275积分。

Lindy不再提供免费层，新用户只能使用7天试用。付费计划从Plus（49.99美元/月）起步，然后是Pro（据报道因定价页面改版，不同来源约60-100美元/月），最高为Max（199.99美元/月），企业版定制并另收上架费。模型访问被付费计划限制，不支持BYOK。

它是所有Agent平台中合规认证最多的：拥有SOC 2 Type II、GDPR、HIPAA和PIPEDA。

Lindy最常见的抱怨是积分的价值。Agent比传统Zapier Zap更贵，产品适用性也不如某些竞争对手。它可能最适合独立工作者或小团队，将邮件管理、会议等狭窄任务委派给单个Agent。

5. Dust – 基于公司数据的内部Agent

这是一家总部位于巴黎的Agent平台，允许构建内部Agent（用于客户支持、产品开发等），可以搜索和引用内部数据（Notion、Slack、Drive、GitHub）并附带引用来源。客户包括Qonto、Alan、Datadog和1Password。

Dust获得1600万美元A轮融资，随后在2026年5月由红杉和Abstract领投4000万美元B轮融资，Datadog、Snowflake等参投。Dust的经常性收入估计为2000万美元，覆盖3000多家公司。

每席位积分制是Dust最近改变定价的原因之一，旧文章中提到的固定每席位欧元价值已经过时。

截至我们最近检查，免费层提供每席位一次性500积分；Pro版30美元/月（按年付24美元/月），每月8,000积分；新增Max版150美元/月（按年付120美元/月）含每月40,000积分；企业版定制，程序化/高用量按每积分0.01美元单独计费。

所有层均提供超过20种模型，没有任何模型锁定在特定计划。用户可以为Agent选择模型，而非计划为用户选择模型。

Dust维持SOC 2 Type II、GDPR合规和HIPAA合规数据处理，模型提供商不留存数据，支持区域数据驻留（欧盟/美国）。

6. Relevance AI – 面向GTM团队的多Agent工作流

这家总部位于旧金山/悉尼的公司允许构建面向GTM的“工作团队”：一组Agent可通过AI或固定逻辑连接，执行更大任务（如销售外联）。

其GTM侧重类似于n8n的流程挖掘和Zapier的Zaps，但专门针对GTM团队，并采用独特的计费方式。2025年5月获得由Bessemer领投的2400万美元B轮融资。

Relevance AI提供两种独立计量方式，这在Agent平台中很少见。每次Agent在某个工作流中采取行动（工具调用、网页搜索等）都会计入“动作”，同时单独的“供应商积分”用于底层模型，并以“无加价”的方式消耗。

与其他平台只计算模型积分不同，Relevance AI的动作计费似乎对工作流中每一步执行都计费，无论是否涉及模型调用或数据库查询。但与其他大多数工具不同，Relevance AI的供应商积分是可结转的，不会在结算周期结束时清零。

一些竞品分析曾认为其自助服务层被取消，只保留企业销售。截至我们检查，情况并非如此：自助服务定价仍可用，有免费层（200次动作/月+一次性10个供应商积分）、Pro层（约19-29美元/月，含2,500次动作和10,000个供应商积分）、Team层（约234-349美元/月，含7,000次动作和70美元/月供应商积分），以及定制企业层。

支持BYOK，从而完全避开Relevance AI的供应商积分。

据报，额外1,000次动作的超额费用约为40-80美元，高于基于任务的替代品；双层定价模式比单一动作积分更难做预算。自助服务层功能集有限，且评测基数小于某些竞争对手。

7. MindStudio – 零加成预算之选

一款无代码可视化Agent构建器，只按平台使用收费，模型无加成、无积分。你在模型上花多少钱，在MindStudio里就花多少，没有额外成本。

MindStudio对模型没有加价。它收取固定平台费用，并按实际消耗转嫁Service Router（可访问200多个模型且无需额外API密钥）或用户自己的OpenAI、Anthropic和Google密钥的模型成本。

永久免费层（不是限时优惠）包含1个Agent和每月1,000次运行。个人版20美元/月（按年付16美元/月），无限制；商业版定制，包含团队工作区、SSO、审计日志和自托管功能。

对于复杂的多模型工作流，学习曲线可能较陡；如果工作流未优化，成本可能飙升（无加成=无法防止更高模型费率）；此外，它是少数缺乏第三方验证其数据的工具之一。

适合希望最大限度降低模型成本并完全掌控Agent支出的无代码代理机构或预算敏感型公司。

8. Botpress – 面向客户的Agent

总部位于蒙特利尔，已从通用聊天机器人平台转型为以AI为核心的客户支持和工单解决方案。拥有可视化Agent Studio、名为Autonomous Engine的代码层以及人工接管功能。

计费按对话而非消息。这是本列表中第四个近期调整定价的工具。截至2026年5月，Botpress改为按对话计费，似乎比按消息费率更低。一次对话是指机器人、人类或两者之间的任何消息交流。

其定价暗示免费（按量付费）计划对新工作区约为每月100次对话。Plus版约150美元/月，Team版约750美元/月。企业版定制，据称多年期合同每月数千美元起。

一个重要细节：超额对话的自动续费无法关闭。

Botpress维持SOC 2 Type II、HIPAA和GDPR合规，并有第三方渗透测试。

其开源版本确实存在，但那是v12代码库。本文中提到的自托管版本不可用。如果你想自托管，这不是合适的公司。

流程复杂性可能导致成本膨胀；多次对话若需顺序LLM调用，可能增加延迟；自带LLM功能仅企业版可用。

Relay.app关闭——这说明了什么

Relay.app是Zapier的竞品，由Gmail和Calendar背后的谷歌产品负责人创立，于2026年7月16日（周二）突然宣布即将关闭，未作解释。免费账户将在2026年8月15日关闭，付费订阅将于2026年9月14日终止。新用户注册和免费转付费升级在宣布时立即停止。该公司共在两轮融资中筹集了810万美元。

首先注意，2026年上半年许多“最佳Agent构建器”榜单仍将Relay列为选项。查看日期：技术格局在过去18个月已发生巨变。

其次，平台消亡在这一领域是极为现实的风险，选择时必须保持清醒。在为严肃生产环境选择平台时，除了喜好的界面和功能外，还应考虑自托管选项（n8n）、数据流审计的便利性（n8n）以及稳固的融资储备，因为仅靠功能组合已被证明不足以维持长期生存。

生产中依然存在的失败

演示看起来往往令人印象深刻，但要注意，实际生产能力远落后于营销宣传。根据CMU“TheAgentCompany”基准测试（评估模型在办公室生产力环境中执行现实任务的能力），表现最佳的模型仅完成30.3%的任务（Gemini 2.5 Pro；GPT-4o仅8.6%）。失败的任务示例从相当简单（“重命名用户账户以表示完成”）到中等复杂不等。

Gartner关于智能体AI的报告也印证了这一点：预计到2027年底超过40%的智能体AI项目将被取消，同时分析师还讨论了“智能体洗白”现象，即供应商扩张“Agent”的定义，几乎把所有产品都包进去。报告称，在数千家宣传“智能体”产品的供应商中，只有约130家能证明其产品符合定义。

同时，MIT NANDA研究的细节也值得注意：研究人员发现，企业中的生成式AI试点仅有约13%显示出正财务影响，但使用购买的供应商工具的成功率达67%，内部开发解决方案仅为33%。这一发现同样适用于本文评测的工具（也是自托管n8n对某些用户来说是合理选项的另一个原因）。

积分爆炸模式也需要留意：多个平台（Gumloop、Zapier、Botpress——各自方式不同）都具备“循环+积分/活动+自动充值”的组合。Gumloop论坛上有一个特别详细的帖子，讲述一个5行测试误用了759行，烧掉了17,000积分。Zapier的文档甚至有一个关于Agent相关活动用量爆炸的条目。

Botpress文档显示自动充值无法禁用，而Lindy的文档根本不提及积分。在评估风险时，这些模式都值得考虑。对任何可视化无代码Agent构建器来说，最重要的教训是：先小规模试运行，在大规模行动前确定成本。

最后，安全影响也不容忽视——Repello AI关于Zapier连接Gmail Agent的文章再次提醒：任何能访问邮件或CRM的Agent都应始终有人类监督。一个能代表你读写邮件的Agent，从其存在那一刻起就是安全漏洞，无论它托管在哪个平台。

大厂构建器

如果你的团队已经深度使用某个技术栈，其主要玩家很可能已经提供Agent构建能力，作为附加功能或更广泛产品的一部分。

Google的Gemini Enterprise、OpenAI的AgentKit（2025年10月开发者日发布）和Microsoft的Copilot Studio都提供了利用大语言模型构建Agent的方式，通常定价高昂（按席位）并作为更大的Workspace或Copilot产品的一部分。

与上述独立工具相比，这些灵活性较低，但如果你的团队已经使用大厂企业产品，在选择独立选项之前值得先看看它们还能提供什么。

是否应该聘请AI Agent开发公司？

对于许多范围狭窄、几乎不需要定制的内部流程，上述列表中的无代码/低代码Agent构建器可能是最快、最具成本效益的选择。但当涉及复杂定制逻辑、大量内部软件集成或监管要求时，情况就不同了。这时，使用原始模型和API的代理商或专门内部团队，可能因能够量身定制解决方案而带来长期更好的价值。

如果不确定你的用例属于哪一类，一个简单测试是：尝试用一段话描述期望结果，且不使用“……如果失败，那么……”句式。如果你发现自己做不到，可能意味着你的需求需要更定制化的方法。

最终结论：让平台匹配你团队的天花板

在这些选项中做选择没有绝对的对错，但理解每个选项能提供什么很重要。如果你的团队是无代码新手，从Zapier Agents或MindStudio开始探索是合理的。

如果团队有工程师想构建最复杂的Agent，Gumloop、Lindy或Relevance AI是更好的选择。如果需要完整的自托管堆栈和保证SLA以支持关键业务运营，n8n是唯一可行选项。如果用例是基于公司知识库回答问题，Dust是最佳选择。

最后，如果用例面向客户（支持、销售、工单），Botpress是正确的选择。在任何情况下，都应先小规模测试再投入生产——演示总是令人印象深刻，但真正向你开出17,000积分账单的是那个759行的版本。