阿里云亿元投资揭秘：BetterYeah AI Agent平台全方位深度评测 | AI新闻

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引言

近期，AI Agent赛道迎来一则重磅消息：BetterYeah AI宣布完成了由阿里云领投的超亿元融资，这也是目前国内AI Agent领域公开的最大规模融资之一。在业界普遍预测2025年将成为AI Agent商业化元年的背景下，这笔投资无疑为整个行业注入了一剂强心针。企业界对能够无缝嵌入工作流、真正解放生产力的AI应用翘首以盼，但现实中，从炫酷的Demo到可靠的企业级应用之间，却横亘着巨大的鸿沟。本文将深入解读BetterYeah AI平台，探讨它为何能获得巨头青睐，并通过上手体验，全方位评测其如何破解企业AI落地的核心难题。想获取更多关于人工智能和大模型的前沿AI资讯，欢迎访问AIGC导航站（aigc.bar）。

不只是Demo：为何BetterYeah能赢得企业级市场的青睐？

许多AI Agent产品面临“Demo即巅峰”的窘境，一旦接触到企业真实、复杂、海量的业务场景，便暴露出种种不足。企业需要的远不止一个能对话的机器人，而是能深刻理解业务、保障数据安全、并能与现有IT系统高效协同的生产力工具。

BetterYeah之所以脱颖而出，关键在于其产品设计的核心逻辑——始终聚焦于企业级落地。它解决了三大核心痛点：

专业性不足：面对企业海量、格式不一的知识库和复杂的业务逻辑，通用型Agent往往力不从心。BetterYeah的核心团队源自阿里达摩院、字节跳动等，其技术基因决定了他们更懂企业级场景的严苛要求。

落地方法论缺失：企业管理者知道AI是未来，但如何将其融入现有IT架构和业务流程却是一头雾水。BetterYeah提供的是一套从搭建、部署到管理的完整解决方案，而非零散的功能点。

开发与部署的黑箱：技术团队自建Agent不仅成本高昂，更在知识库解析、模型版本管理、数据安全与权限控制等方面面临巨大挑战。BetterYeah则提供了一个稳定、透明且功能完备的底层平台。

凭借对企业需求的深刻理解，BetterYeah早已在赛道中积累了显著优势，吸引了近10万企业团队使用，其月度AI任务调用量激增400倍，这正是其获得资本青睐的坚实基础。

上手体验：从“一句话创建”到专业工作流的全覆盖

为了验证其“企业级”的成色，我们对其进行了深度体验。最大的感受是：上手门槛低，功能上限高，实现了业务人员与开发者的完美协同。

平台的设计充分考虑了不同角色的使用习惯：

为业务人员设计的Copilot模式：这是最令人惊喜的功能之一。只需用自然语言描述需求，如“创建一个处理售前咨询的客服Agent”，并上传相关产品文档，平台便能在一分钟内自动完成意图识别、角色设定、插件组合甚至UI设计。这种“Vibe Agenting”的模式，让不具备编程能力的业务人员也能快速搭建应用原型。

为快速部署设计的模板中心：平台内置了大量按岗位和场景分类的Agent模板，如人事、客服、销售等。用户可以一键取用，并在模板基础上进行定制化修改，包括更换LLM、调整角色设定、添加知识库或调用插件等，极大加速了从0到1的过程。

为开发者设计的高阶Code模式：对于追求更高自由度的专业开发者，BetterYeah提供了Code模式，可以自定义插件、编写脚本、设计复杂的工作流逻辑。这种“低代码入门 + 高代码进阶”的模式，完美适应了企业内部不同技术水平团队的协作需求。

打通孤岛：强大的连接、协同与A2A能力

一个Agent的价值，不仅在于其自身智能，更在于它与外部世界连接和协同的能力。BetterYeah在这一点上表现得尤为出色，它真正做到了为Agent“安上手脚”，打通企业内外的数据与流程孤岛。

1. 丰富的系统连接能力 Agent创建后，不仅能通过网页链接使用，更能无缝对接到企业已有的工作台中，如微信、钉钉、飞书，甚至可以嵌入到企业的小程序商城中。更重要的是，任何Agent都能一键“发布为API服务”，这使得将其集成到企业自有的ERP、CRM等核心业务系统中变得轻而易举。

2. 强大的多Agent调度与A2A协同 在测试中，我们构建了一个“跨流程客服-物流系统”。当用户咨询物流问题时，【售前客服Agent】能自动唤醒【售后客服Agent】查询订单状态；当用户请求修改地址时，【售后客服Agent】又能进一步调用【物流Agent】来执行操作。整个过程通过平台内置的工作流和调度机制实现，无需编写一行代码，真正实现了跨业务系统的智能体协作。

更具突破性的是其新上线的A2A（Agent to Agent）能力，这也是行业内首个支持该功能的开发平台。它允许企业将内部的Agent注册为服务接口，甚至可以跨空间、跨组织调用其他团队的Agent，整个配置过程如同“填表”一般简单，为构建超大规模的智能体协同网络提供了可能。

企业级基石：稳健的开发运维与数据洞察

对于企业而言，应用的稳定性和可管理性是生命线。BetterYeah将成熟的软件工程实践融入到了Agent的开发全流程中，确保其不仅“能用”，更能“管好”。

多环境隔离与版本控制：平台提供“开发-测试-生产”三套独立环境，并支持对每个Agent进行版本管理与一键回滚。这规范了开发流程，有效避免了误操作对线上业务造成影响。

批量调试与模拟调用：开发者可以使用测试集对Agent的功能进行批量自动化测试，确保在复杂场景下的响应稳定性和准确性，极大提升了测试效率。

精细化的数据分析：平台内置了强大的数据分析模块，可以从项目、Agent、团队成员等多个维度，追踪AI应用的调用量、用户满意度、token消耗、异常次数等关键指标。这使得团队能够持续运营和优化Agent，实现数据驱动的决策，让AI变现不再是空谈。

结论

经过深度体验，BetterYeah AI Agent开发平台无疑是当前市场上完成度最高、最贴近企业真实需求的解决方案之一。它不仅通过低门槛的搭建方式和强大的连接能力解决了“用起来”的问题，更通过企业级的开发运维体系和数据洞察能力解决了“管得好”和“持续优化”的难题。

阿里云的超亿元投资，不仅是对BetterYeah过去成绩的肯定，更是对其未来潜力的重金押注。随着这笔资金的注入，BetterYeah将重点投入新一代智能体平台的研发，我们有理由相信，它将继续引领企业级AI Agent赛道的发展。对于正在寻求AI落地、希望将ChatGPT、Claude等大模型能力转化为实际生产力的企业和开发者而言，BetterYeah提供了一个值得深入探索的范式。想要了解更多AI新闻和Prompt工程技巧，请持续关注AIGC导航站（aigc.bar）。