核心对比表：一眼选对方案
| 对比维度 | 零代码方案 | 低代码方案 | 全代码方案 |
|---|---|---|---|
| 技术门槛 | 无编程基础，纯拖拽 | 基础 Python 能力 | 扎实工程能力 |
| 核心工具 | Coze、Notion AI、钉钉 AI | LangChain、Streamlit、Chroma | FastAPI、Docker、Redis |
| 开发周期 | 1–2 小时 | 1–3 天 | 7–15 天 |
| 灵活性 | 低 | 中 | 高 |
| 成本 | 免费/低 | 中 | 高 |
| 适用场景 | 个人助手、简单自动化 | 部门级应用 | 企业核心系统 |
零代码方案：小白与非技术人员首选
零代码的核心在于弱化技术细节，聚焦业务需求。通过可视化界面、插件和工作流拖拽即可完成智能体搭建，适合当天落地验证。
1. 首选工具：Coze（扣子）
作为字节旗下的平台，Coze 拥有丰富的插件生态和可视化的工作流设计器。它支持免费使用，且能直接发布为网页或小程序，非常适合快速原型开发。
2. 实操示例：电商竞品监测智能体
创建智能体
首先定义提示词，明确角色与边界。例如：
你是一名专业的电商竞品监测专家，基于用户提供的官网链接爬取产品信息，生成 Markdown 监测报告，不编造信息。
配置插件
在平台上启用必要的功能插件，如网页搜索、文本提取以及 Markdown 生成，确保数据获取与处理闭环。
拖拽工作流
将上述组件串联成逻辑流：触发条件 → 网页搜索 → 文本提取 → Markdown 生成 → 返回结果。这种线性流程无需编写复杂逻辑。
测试并发布
完成内部测试后，生成网页链接即可分享给团队使用，极大降低了协作门槛。
3. 优势与避坑
优势： 0 门槛上手，快速验证想法，成本极低。 避坑： 不适合处理敏感数据，也不支持复杂的系统对接，遇到高并发或定制化需求时需及时切换方案。
低代码方案：开发者最优解
对于具备 Python 基础的开发者或团队，低代码方案是兼顾灵活性与效率的生产级路径。通常推荐采用 LangChain 框架配合 Streamlit 前端。
1. 推荐技术栈
- Agent 框架：LangChain
- 模型：通义千问 / OpenAI
- 记忆：Chroma
- 前端：Streamlit
- 部署：Streamlit Cloud
2. 实操示例：PDF 文档问答智能体
这是一个可直接运行的完整示例，展示了如何构建基于 RAG（检索增强生成）的问答系统。
安装依赖
pip install langchain chromadb streamlit pypdf
完整可运行代码
这里需要注意导入顺序和参数配置，特别是 API Key 的安全管理。
