- 頂尖的低程式碼 AI 智能代理平台包括 Botpress、Langflow、Dify、n8n、IBM、Microsoft 和 Google。
- 低程式碼 AI 智能代理平台將協調、記憶和工具串接進行抽象化。
- 低程式碼 AI 智能代理平台讓執行過程可檢查且可擴充。
- 在建立低程式碼代理時,請優先考慮工具/API 呼叫、持久記憶體、可觀察性(事件/成本)以及部署選項。
過去要打造AI 聊天機器人,需要一整個工程團隊和六位數預算。現在,你只需要一台筆電和一個下午就能自己完成。
根據 2021 年 Gartner 報告,2025 年企業開發的新應用程式中有 70% 將採用低程式碼或無程式碼技術,而 2020 年時這一比例不到 25%。
低程式碼AI 代理平台讓個人與非技術團隊能在數天內打造自主 AI 代理,而非數月,且無需進階 AI 或軟體工程技能。
但市面上有數十種低程式碼 AI 智能代理建構工具,它們解決的問題各不相同。有些專注於客服,有些則針對企業流程或快速實驗。
擁有超過九年的 AI 智能代理開發經驗,並服務超過一百萬名用戶,我們親眼見證了低程式碼 AI 智能代理平台真正擅長的領域。
低程式碼與無程式碼有何不同?
重點整理:無程式碼隱藏了程式與邏輯,讓任何人都能快速建構;低程式碼則公開程式與邏輯,讓你能自訂並發揮更大彈性。
無程式碼工具是為非技術用戶設計的。你可以利用範本和視覺化區塊組裝應用程式,但無法查看或修改底層邏輯。這類工具操作快速,但一旦超出預設情境就會受限。
無程式碼平台適合:
- 常見問答/潛在客戶收集機器人
- 簡單自動化流程
- 基礎客服分流
但通常會限制:
- 深度工具協調
- 執行可見性(為什麼代理做了某件事)
- 擴充性(自訂邏輯、複雜整合)
低程式碼工具同樣採用視覺化建構器,但會公開邏輯。你可以檢查工作流程、處理條件、操作資料結構(如 JSON),並在需要時撰寫程式碼。
低程式碼平台需要一定的技術理解,但比無程式碼工具提供更多彈性與功能。這些彈性平台讓你能打造自主 AI 智能代理,能夠:
- 多步驟、多任務推理能力
- 可使用外部工具、API 與資料來源
- 能在真實商業流程中自主行動
「我們定義的低程式碼 AI 代理,是指建構者無需從零思考協調、記憶體或工具串接,但在需要時仍可檢查或覆寫行為的系統。」- Ajaykumar Mudaliar,Botpress 技術產品經理
低程式碼 AI 代理平台精選推薦
- Botpress — 生產等級對話代理:視覺化流程、原生工具/API 呼叫、持久記憶體、多通路部署。
- Langflow — 適合熟悉 Python+LLM 串接者的 LangChain 風格系統視覺化原型設計。
- Dify — 快速上線 AI 應用(流程+RAG+應用骨架),並提供開源選項。
- n8n — 當你的「代理」其實是自動化流程:400+ 整合,AI 僅為確定性流程中的一個步驟。
- Copilot Studio — 若代理需運作於 Microsoft 365/Power Platform,並需租戶控管與原生連接器。
- IBM Watsonx AgentLab — 著重治理的環境(安全/合規優先,自主性其次)。
- Dialogflow CX — 大規模結構化對話,特別適合語音/IVR與多語 CX。
七大低程式碼 AI 代理平台

1. Botpress

Botpress 是一個低程式碼平台,專為打造可正式上線的 AI 智能代理而設計,能夠推理、執行動作,並與你現有系統整合。
它結合視覺化流程編輯器、LLM、記憶體與原生 API/工具呼叫,讓團隊能精確控制對話,或讓代理在防護機制下自主行動。
非技術用戶可用拖拉設計流程,開發者則可用程式擴充邏輯,或使用完整程式碼的代理開發套件(ADK)。
超過百萬人已在 Botpress 上打造代理。閱讀我們客戶的故事請點此。
Botpress 優點:
- 內建除錯工具,精確顯示機器人每個決策的原因,並有詳細對話紀錄可追蹤每一步。
- Discord 上有30,000+ 建構者的活躍社群,提供同儕支援與問題協助。
- 完整學習資源,包括每日員工 AMA、Youtube 教學、詳細文件,以及Botpress Academy。
- 提供100+ 預建整合,支援 Telegram、WhatsApp、Discord、Facebook Messenger 等平台。
- 內建分析套件,可追蹤對話、用戶互動與機器人效能。
Botpress 缺點:
- 進階應用(如自訂程式碼、複雜工具鏈或企業部署)需開發者參與。
- 不適合純自動化、無對話的流程。
Botpress 價格:
Botpress 價格頁提供免費方案,付費級距有Plus($89)、Team($495)、Managed($1495),依用量調整。Botpress 不加收 LLM API 成本(你直接付費給模型供應商)。
2. Langflow

Langflow 是LangChain 風格 LLM 系統的視覺化建構器,最適合想用視覺化方式原型設計鏈結、工具應用與 RAG,同時緊貼 Python 生態系的團隊。
Langflow 更像是LLM 串接工具,而非完整對話代理平台。
當你想最大化 LLM 架構彈性時,Langflow 表現最佳。它採用拖拉邏輯,創建易用節點。
但你需要自行組裝更多「應用層」(UI、部署模式、防護機制),並以「自訂元件」節點插入原始 Python 程式。
Langflow 優點:
- 開源(MIT 授權)且可自行部署。
- 非常適合以 Python 為主的團隊打造 LangChain 類系統。
- 流程可輕鬆轉為可呼叫端點(有利於系統組合)。
Langflow 缺點:
- 對產品經理/營運人員來說學習曲線較陡,需具備更多 AI 素養。
- 通常需自行建構或整合聊天 UI 與執行模式。
- 非開發團隊可用的「快速上線」範本較少。
Langflow 價格:
自行部署免費;成本為基礎設施+模型/API 用量。
3. Dify

Dify 是一個開源平台,適合產品負責人與低程式碼團隊,讓你無需拼湊多個工具,從想法到成品應用一站完成。
Dify 結合了通常需分開處理的三層:
- 視覺化流程,定義 AI 推理方式
- 基於你的 PDF 或資料夾的知識(RAG)
- 應用介面。每個專案都會有託管網頁 UI、API 與可嵌入的聊天元件。
功能強大,但因涵蓋流程+知識+工具應用,整體感覺較「龐大」。
Dify 優點:
- 快速展示與迭代(應用、流程、知識庫)。
- 內建 RAG 與記憶體模式。
- 開源+可自行部署。
Dify 缺點:
- 自行部署時操作複雜(應用伺服器+資料庫+向量資料庫等)。
- UI 因涵蓋多面向,可能顯得複雜。
- 支援成熟度依社群/方案而異(Dify 仍處於早期階段-2025)。
Dify 價格:
Dify 免費使用與自行部署。但若選擇雲端託管方案,Dify 提供免費 Sandbox 方案,還有專業方案每月 $59,以及團隊方案每月 $159。
4. n8n

n8n 是一個開源工作流程自動化平台,讓你能在傳統自動化中插入 AI 驅動步驟。
根據我們內部測試,n8n 將 AI 視為預設自動化中的一個步驟。你決定何時呼叫 LLM、給它什麼輸入,以及接下來要做什麼,不受模型「意願」影響。
相較之下,代理平台將對話與推理作為控制層,讓模型決定要呼叫哪些工具、採取哪些行動。
「在 n8n 中,工作流程決定邏輯。AI 很強大,但它只在預設自動化內運作,而非作為決策層。」-前 n8n 用戶
n8n 優點:
- 適合跨數百種工具的端到端自動化(400+ 整合)。
- 可自行部署與擴充(自訂節點、JS 程式片段)。
- 若團隊具備技術能力,n8n 可能比多個 SaaS 訂閱更省成本。
n8n 缺點:
- 它是後端引擎,無法直接提供給客戶或用戶的現成聊天視窗。
- RAG 設定需手動且耗時(向量儲存、文件載入、分段、嵌入等需逐步串接)。
- 大型流程視覺上容易雜亂。
n8n 價格:
n8n 免費使用與自行部署。但若選擇雲端託管方案,n8n 依工作流程執行次數計價。方案有入門每月 $23、專業每月 $59、商業每月 $790,以及企業(自訂價格)。
5. Microsoft Copilot Studio

Microsoft Copilot Studio(前身為 Power Virtual Agents) 是 Microsoft 針對Microsoft 365+Power Platform生態打造的低程式碼代理建構環境。若你的組織已在 Teams、Power Automate 與 Azure 管理下運作,這是最自然的選擇。
但需注意:Microsoft 平台更適合企業團隊打造內部代理。如果你想為公開網頁建構代理,Microsoft Copilot Studio 並非最佳選擇。
Microsoft Copilot Studio 優點:
- 深度整合 Microsoft 生態(Microsoft 365、Teams、Power Platform、Azure 服務)。
- 針對企業內部情境的引導式、範本驅動建構器。
- 企業級安全與合規(繼承 Microsoft 身分、存取控管與治理)。
Microsoft Copilot Studio 缺點:
- 高度依賴 Microsoft(整合非 Microsoft 生態會增加阻力)。
- 授權複雜且經常變動,價格與權益常有調整。
- 擴充性有限(比 DIY 框架或開放代理平台受限)。
Microsoft Copilot Studio 價格:
Microsoft 價格為用量計價,並有基本授權。Microsoft 365 Copilot(初期必須)每月 $30。之後,Copilot Studio用量約每則訊息 $0.01。
6. IBM Watsonx.ai(AgentLab)

IBM Watsonx.ai(Agent Lab)專為重視安全合規與易用性高於深度自訂的企業設計。
IBM AgentLab 非常適合醫療、金融等受規範產業,平台強調精確定義代理行為,而非廣泛實驗。
IBM 平台與 DIY 代理平台完全相反,開發者給模型的自由度低,風險也較低。
在 AgentLab 中,你透過選擇推理框架、連接核准工具與資料來源,以及 UI 設定來組裝代理。
IBM Agent Lab 優點:
- 強大的存取控制與治理,具備角色型權限與對話管理。
- 符合合規需求的基礎,適用於受監管環境(GDPR、醫療資料的 HIPAA 合規準備)。
- 原生整合 IBM 生態系,涵蓋資料平台與 AI 服務。
IBM Agent Lab 缺點:
- 主要針對大型、受監管的組織優化,不適合中小企業或原型開發。
- 若需完整平台功能,必須投入 IBM Cloud。
- 由於 Agent Lab 仍處於測試階段且經常更新,易用性與穩定性可能有所不同。
IBM Agent Lab 價格:
IBM 提供免費方案,以及多種付費方案,例如Essentials(按用量付費)和Standard(按用量付費),每月 $1050。
7. Google Dialogflow CX

Google 的 Dialogflow CX 是專為大型、結構化、高規模系統打造的企業級對話式 AI 平台。
特別適合語音機器人(IVR)、多語言客服,以及長時間、多輪對話。
Dialogflow CX 採用低程式碼設計,將自訂對話邏輯以視覺化狀態機取代。你不需寫程式追蹤用戶在長對話中的位置,而是透過 Flows 與狀態視覺化設計邏輯。
它與 Dialogflow ES(Essentials)不同,採用視覺化、狀態機為基礎的對話設計,更適合多輪對話。
Dialogflow CX 優點:
- 先進的 NLU(自然語言理解),由 Google 模型驅動,能精確辨識意圖與處理上下文。
- 內建 Gemini 生成式 AI,可將確定性流程與生成式回應結合。
- 廣泛支援 Google Cloud、訊息平台與電信供應商等多種通道與雲端整合。
Dialogflow CX 缺點:
- 預設情況下代理自主性有限,除非結合外部工具使用。
- 若需記憶體和檢索增強生成(RAG),需在基本 Dialogflow 控制台之外額外設計架構。
- 產品路線圖仍在演進中,Google 停用平台時可能帶來不確定性。
- 按用量計費在大規模使用時可能比固定授權方案更昂貴。
Google Dialogflow CX 價格:
Google Dialogflow CX 主要採用用量計價。「聊天」代理型態:$0.007 / 1 次。「語音」代理型態:$0.001 / 1 秒。
低程式碼 AI 代理平台比較
針對自主性、推理、記憶體、擴充性、部署與企業就緒度,全面比較低程式碼 AI 代理平台。

常見問題
低程式碼 AI 代理平台能用於正式環境嗎?
可以——但僅有重視執行力的平台才適合正式環境。這些平台具備持久記憶、工具協作,以及事件與成本可視性。缺乏原生代理執行環境或可觀測性的原型工具,在規模化時風險較高。
AI 代理平台與自動化工作流程工具有何不同?
自動化工具遵循預設步驟。AI 代理平台則採用循環:代理會推理、執行、評估並決定下一步。如果所有路徑都預先設計好,那就是自動化,不是代理。
低程式碼 AI 代理如何處理記憶體與上下文?
低程式碼 AI 代理平台有不同的記憶體處理方式。有些僅維持短期會話上下文,有些則能跨對話與通道儲存長期記憶。沒有持久記憶時,代理行為會像聊天機器人,而非自適應系統。
低程式碼 AI 代理平台會限制自訂或控制權嗎?
不會——關鍵在於平台是否允許存取與修改代理邏輯,通常透過程式碼擴充。彈性平台會開放這些行為,無程式碼解決方案則多半隱藏。
如何避免低程式碼 AI 代理平台的廠商綁定?
為避免綁定,請選擇可存取程式碼、多家 LLM 供應商與彈性部署(如自架)的平台。代理邏輯可匯出/重複使用非常重要。若平台掌控基礎設施,轉換會很困難。







