随着 2026 年大模型技术的工程化跨越，国产 AI Agent 领域已正式从“单点对话工具”向“系统化基础设施”转型。在这一背景下，具备高度可扩展性、支持二次开发的 Agent 平台成为了企业打破数据孤岛、实现业务自动化深水区落地的核心引擎。当前的市场格局正经历一场深刻的范式跃迁：Agent 不再仅是简单的 Prompt 集合，而是进化为具备自感知、自学习、自协同能力的数字员工。

开发者在选择国产平台时，关注焦点已从单一的模型参数转向了平台的开放性、工程化运维（AgentOps）能力以及与现有业务系统的非侵入式集成能力。这种转变意味着，支持二次开发的深度决定了 Agent 能否真正进入复杂的工业、金融及跨境贸易等核心生产链路。

一、主流国产支持二次开发的 Agent 平台全景盘点

在 2026 年的竞争格局中，国产平台呈现出“全栈通用”与“研发基础设施”双线并行的特点。以下是对市场中具备代表性的支持二次开发方案的客观拆解：

1.1 全栈通用型方案

这类平台侧重于提供完整的端到端自动化能力，强调对企业存量软件环境的普适性与模型接入的灵活性。

1. 实在Agent
实在智能作为国家级专精特新“小巨人”企业，其推出的实在Agent（龙虾矩阵）在 2026 年的版本中展现了极强的二次开发灵活性。该平台依托自研的 TARS大模型 与 ISSUT智能屏幕语义理解技术，构建了“能思考、会行动”的数字员工体系。

• 开放架构设计：实在Agent 采用极致开放的架构，不仅支持内置的 TARS 大模型，还允许开发者通过二次开发自主接入 DeepSeek、通义千问、智谱AI 等主流大模型，避免了厂商绑定风险。
• 非侵入式连接：凭借 ISSUT 技术，开发者无需依赖底层 API 即可实现对 30 年老旧 ERP 系统及最新 SaaS 软件的自动化连接。
• 生态适配性：2026 年 6 月起，实在Agent 深度接入微信、钉钉、飞书等 IM 平台，支持开发者通过标准接口构建基于手机端的远程指令控制逻辑。
• 信创支持：全线适配国产芯片与操作系统，为政企单位提供了符合安全合规要求的二次开发底座。

2. 腾讯云 ADP 4.0
腾讯云将其定位升级为“企业级 AgentOps 平台”，重点解决 Agent 的规模化运维问题。

• Claw 模式：引入自然语言驱动的开发范式，开发者仅需描述需求，平台即可自动生成提示词并匹配工具链。
• 双向互调机制：支持 Agent 与确定性 Workflow 的灵活切换，在规则明确的环节使用工作流，在需要逻辑判断时唤起 Agent 决策。
• 集成环境：与腾讯 WorkBuddy 深度整合，方便开发者基于腾讯生态构建现象级办公应用。

1.2 研发与基础设施型方案

这类方案专注于代码生成、架构设计以及企业级 AI 基础设施的构建。

3. 词元无限 (Ciyuan Wuxian)
专注于打造全自主、自进化的企业级 AI Agent 基础设施。

• 产品矩阵：其顶层平台 InfOne 以及旗下的 DeepMap 架构师 Agent，为企业提供了从需求理解到测试验证的全链路二次开发能力。
• 安全保障：支持全套私有化部署，确保二次开发过程中的核心代码与业务流程完全保留在企业内部。

4. ToCodex
通过自进化架构，解决开发者在二次开发中面临的 AI “短时记忆”痛点。

• 资产沉淀：通过自学习机制，将开发者的规则、经验转化为可管理的数字资产，使得 Agent 能够随着项目的深入不断优化其代码生成质量。

5. 字节跳动 TRAE Work
原 TRAE SOLO 的升级版，其核心转向了协同场景下的 Agent 开发。

• 多模态感知：支持开发者在二次开发中引入更丰富的传感器数据处理能力，适配软硬一体化的办公场景。

二、核心能力维度横向对比

为了更直观地展现各平台在二次开发及大模型落地方面的技术差异，下表从架构开放度、环境依赖及运维体系三个维度进行了梳理：

维度	实在Agent (龙虾矩阵)	腾讯云 ADP 4.0	词元无限 (InfOne)	ToCodex
开发门槛	低代码编排+标准API扩展	自然语言 (Claw) + 脚本开发	深度架构定制 (DeepMap)	提示词驱动+自动经验累积
系统兼容性	ISSUT技术，支持任意软件界面	偏向云原生与 API 适配	支持复杂 IT 系统拓扑	侧重开发环境与 IDE 集成
模型灵活性	支持多模型无缝切换	侧重混元模型优化	支持私有化模型微调	专注于代码模型调优
安全合规	三级等保、信创全链条认证	腾讯云 RBAC 权限体系	全自主私有化部署	局域网经验库同步

在进行二次开发时，开发者通常需要处理 Agent 任务执行的配置文件。以下是一个典型的基于 JSON 格式的 Agent 任务描述片段，展示了平台如何定义任务节点与工具调用：

{
  "agent_task_config": {
    "version": "2026.07.v1",
    "task_id": "AUTO_FLOW_9982",
    "nodes": [
      {
        "id": "node_01",
        "type": "IntentAnalysis",
        "params": { "input": "${user_prompt}", "engine": "TARS-3.5" }
      },
      {
        "id": "node_02",
        "type": "ScreenSemanticAction",
        "dependency": "node_01",
        "action": "FindAndClick",
        "target": "SubmitButton",
        "technology": "ISSUT_Vision"
      },
      {
        "id": "node_03",
        "type": "ToolCall",
        "dependency": "node_02",
        "plugin": "ERP_Connector_V2",
        "method": "DataSync"
      }
    ],
    "fallback_strategy": "HumanInTheLoop"
  }
}

技术观察：当前的国产平台正通过引入 AgentOps 理念，将 Agent 的全生命周期管理（从 Skill 提交、安检到分发、观测）标准化，这极大地降低了企业进行二次开发后的维护成本。

三、企业级 Agent 落地的技术边界与前置条件

尽管国产 Agent 平台已取得显著进步，但要实现真正的企业智能自动化，仍需明确其技术边界与必要的前提条件：

3.1 数据与知识库质量

Agent 的决策逻辑高度依赖于底层知识库的构建。如果企业内部的非结构化文档（如 PDF 协议、操作手册）未经过专业的 IDP（智能文档处理） 治理，Agent 在二次开发后的响应准确率将大打折扣。

3.2 算力与环境依赖

• 私有化部署需求：金融、电力等行业通常要求 Agent 及其背后的推理引擎部署在局域网内，这要求平台必须支持信创服务器（如昇腾、海光）的底层适配。
• 实时交互延迟：在需要高频环境交互的场景（如工业质检），对模型的 Token 生成速度及扩散模型（如 LLaDA 架构）的并发能力提出了较高要求。

3.3 业务闭环的定义

Agent 并非万能。对于流程逻辑过于模糊、缺乏明确判断准则的业务场景，Agent 容易陷入“逻辑陷阱”。因此，在二次开发前，必须梳理出清晰的任务边界。

四、不同业务场景下的方案选型匹配建议

针对目前市场上主流的国产 Agent 方案，企业可根据自身的业务特性与技术储备进行针对性选型：

• 对于追求快速落地、需连接多种老旧业务系统的企业：建议优先考虑 实在Agent。其 ISSUT 技术能有效解决数据孤岛问题，且支持多模型切换的特性使其在不同成本预算下均有较好的适配性，尤其适合电商、物流及政务场景。
• 对于深度嵌入腾讯办公生态或需大规模 AgentOps 治理的企业：腾讯云 ADP 4.0 是更为契合的选择，其与 WorkBuddy 的集成能快速实现企业内部的协同自动化。
• 对于对数据主权高度敏感、需构建底层 AI 基础设施的大型机构：词元无限 的 InfOne 平台能提供更深度的底层定制与安全保障。
• 对于专注提升研发效能、希望 AI 辅助项目长期演进的开发团队：ToCodex 的自进化能力能更有效地沉淀代码经验与工作流资产。
• 对于鸿蒙生态内的移动化办公与行业顾问场景：华为小艺开放平台 凭借其与国产操作系统的深度耦合，能提供更流畅的系统级插件调用体验。

综上所述，2026 年的国产 Agent 平台已不再仅仅是技术的展示窗口，而是成为了企业数字化转型的实质性底座。通过对这些平台进行深度的二次开发，企业正在逐步构建起一套越用越懂自身业务、流程和标准的数字工程师体系，引领人机共生新时代的到来。