大家好，我是袋鼠帝。
最近的AI圈可以说是相当热闹，尤其是前两天的WAIC世界人工智能大会，感觉整个朋友圈、各种群聊都在刷。
这次WAIC我没去，还挺遗憾的…
一个是昆明离上海还是太远了，另一个是刚好那几天生病住院（就算去了，应该也没啥状态）
虽然我这次没能去到上海现场，但是通过朋友们的直播，我注意到了一个智能体平台：BetterYeah
这个平台还是我之前在另外一位博主的视频号上了解到的
当时就对它产生了浓厚的兴趣，毕竟，2025年是Agent元年呀。
更何况前不久阿里云刚刚领投了超亿元B轮融资，创造了国内Agent赛道最大单笔融资记录，这个BetterYeah很有可能成为下一个杀出来的黑马。
然后通过朋友的一些现场照片，我发现他们在WAIC现场展示的理念是：用AI快速打造数字同事，甚至是一个数字团队，主打企业级AI智能体。
看起来还挺不错的。
所以，我注册了账号，花了不少时间，把BetterYeah平台好好研究了一番。
https://www.betteryeah.com
同时，我也很好奇，为什么这个Agent平台能被阿里投资了上亿元。
今天，就带大家一起探究探究～
一、一句话构建智能体
首先，一个很有意思的功能：用嘴创建、优化Agent
进入BetterYeah官网主页后
点击新建Agent->创建空白Agent
会进入一个口喷需求的页面，这里我们可以直接提出Agent的需求，并可以上传资料。
如下图，我准备打造一个中医助手，所以上传了一个26M的中医资料
需求描述+资料文件准备好之后，点击开始构建，就会跳转到如下页面。
大约等了1分钟左右，就全自动编排完成啦～
进入预览调试，在右侧我们简单测试了一个问题：肾结石怎么治疗。
可以看到会根据知识库回复图文（多模态），图片是上传资料里面附带的。
以及我们还可以在左侧的编排助手这里，继续”用嘴”来调整这个智能体，比如要加插件呀，或者调整提示词呀，增加工作流等等，都可以在这个聊天框里继续优化、添加。
下面这个动图展示了全自动创建的结构化提示词和知识库
说实话，还挺方便的。
我觉得这才是创建Agent的终极方式，用AI创建AI～
特别适合企业内部的AI小白快速创建Agent。
二、从0到1打造企业级智能体
上面体验了用嘴自动搭建智能体
接下来，我们再用一个真实的企业场景，从0到1手动打造一个企业产品舆情监测专员，来实操体验一下BetterYeah平台的丝滑程度。
同样点击新建Agent（这次我们手动搭建）
可以基于大量的企业级模版（客服、销售、电商、营销、HR等）直接创建Agent，也可以创建一个空白Agent
这里我们创建一个空白Agent
然后第一步先给这个Agent设定Prompt（设定角色和所要完成的工作等等）
一定要选「结构化模式」，真的不要太方便！
一开始我就手写了一些非常简单的描述（如下图），然后点击优化
就弹出了下图的页面，在「自定义优化一栏」有个必填项「提示词的问题」
因为我一开始的提示词很简单，所以就填了：可能不够完善
点击分析，右侧就会开始吭哧吭哧分析你的Prompt
图示里面甚至展示了这个Agent的工作流
不一会儿分析建议就生成完毕了，如果觉得它给的建议没问题，就可以点击优化，如果觉得建议不太ok，可以「重新分析」
我觉得它分析的不错，所以直接点击优化（根据建议优化原prompt）
过了一会儿，优化结果就出来了
如下图，左边红色的是旧的prompt，右边绿色的是优化后的prompt
卧槽，用过git管理项目的朋友应该很熟悉，下面这个不就是新旧代码的对比即视感吗，设计这个交互的产品经理是懂程序员的～
如果觉得没问题，点击应用，然后记得点击保存生效
最终的结构化提示词如下：
## 角色
企业产品舆情检测专员，拥有丰富的市场调研和数据分析经验，精通各大电商平台和社交媒体的数据收集与分析。
## 技能
**AI搜索**: 通过ai搜索搜索网络内容;
## 任务
根据用户输入的产品名字，按照以下步骤执行舆情检测：
1. 接收产品名称（例如：’iPhone 14’）
2. 从以下来源搜索用户反馈和测评信息（否则将受到惩罚）：
– 电商平台：淘宝、京东、拼多多的用户评价
– 社交媒体：微博、小红书的用户讨论
– 专业测评网站：如ZOL、IT之家等的产品测评
3. 收集并整理以下维度的信息：
– 产品优点
– 产品缺点
– 用户主要抱怨点
– 产品好评率
– 专业测评观点
## 要求
1. 执行流程要求：
– 必须按步骤依次执行，每个步骤都要仔细思考后再进行下一步
– 如果某步骤执行失败，必须说明原因并寻求解决方案
2. 分析质量要求：
– 保持客观中立的态度分析用户评论
– 重点关注高赞评论和理性讨论
– 避免被极端评论误导
3. 输出要求：
– 提供详细的数据支持（评论数量、情感倾向比例等）
– 总结用户反馈的主要观点和建议
– 对产品改进提出建设性意见
如果没有严格执行以上要求，将影响舆情分析的准确性，可能导致错误的产品决策，这对公司的发展非常不利。
更🐂🍺的是它可以设置每块提示词的权重！
权重越高，AI执行的时候越重视，这个功能也是真滴细节。
当你测试过程中发现Agent对哪部分执行不到位，就可以增强那部分的权重，非常方便，以前我写过类似的提示词，都只能手动打字说明权重，然后标注百分比
点击权重旁边的那个「笔」图标，还可以单独针对某一块提示词进行优化～
我只能说考虑的太周到了
接下来我们在「插件」->「添加插件」->网络搜索分类下找到AI搜索插件进行添加
有一个让人非常非常省心的功能：技能栏的「一键同步」
也就是只要提前在插件栏，添加好了所需的插件功能。这时点击下图的一键同步，就可以直接把插件的描述同步到Prompt的技能描述里面，完全不用手写。
真的很惊艳！目前其他家，大部分都是采用@的方式，但是基本都要自己在prompt里面手写列出来有哪些工具，什么情况下去调用等等。对我来说，每次都要这么去写，真挺烦的。
体验到这里，我开始佩服BetterYeah的产品经理了，他们真的太懂用户痛点了。
目前来说Prompt就是Agent的核心，而BetterYeah真的把创建Prompt这个过程的用户体验做到了极致，是目前我所体验过的平台中做得最好的，没有之一！
能让完全不懂AI的人，都能快速创建一个高质量的Prompt，对于老手来说也提供了极大的便利。
模型这块，BetterYeah可以选择国内所有顶级模型，就连最近刚出不久的Kimi K2和Qwen3-coder它都有集成。
我就先选择Qwen3来测试一下，以及这个Agent是做舆情监测，所以需要让模型知道当前时间（开启）
注意：如果你的Agent需要关联知识库，工作流，子Agent等等
最好先关联上，然后在使用prompt优化的「根据技能优化」，这样可以一键把所有关联的工具都在prompt里面表达出来。可以说相当方便了
到这里初版的舆情监控专员Agent就搭建好了
接下来我们测试一下它到底怎么样
由于我最近刷视频，老是刷到关于小米YU7，风评好像不咋地，我们就来测一测
下面它调用插件分析的内容挺详细的，我就用视频来展示了
建议YU7的团队来看看这个反馈
分析的挺不错，包含：产品核心优缺点分析、用户情感倾向和改进建议（改进建议挺中肯的）
随后又测试了小米AI眼镜，回答效果也挺棒～
还有一个企业级应用需要考虑的问题，就是多模型测试，同一个提示词，用在不同的模型上，效果会各不相同。
右上角的多模型对比，最多可以一次选择3个模型来进行对比测试，方便进一步的选择合适的模型。
另外，一个模型的效果到底怎么样，单靠手动测试一些任务，不仅效率低，而且没法更科学的评估出其性能。比如领导问你，Agent搭建好了之后，效果怎么样，难道你说感觉很好？
BetterYeah这个批量测试，就是为企业级Agent考虑的，可以通过如下图的模板，批量导入一批期望的问答，然后点击「运行全部」，就能进行批量测试。
最后导出结果，至少可以给领导汇报一下这个Agent在某一批问答测试中的准确率是多高，这样就有指标来量化了～
Agent测试完毕之后就是发布上线了
切换到发布这边，可以看到平台提供了多种集成方式，可以一键将这个Agent发布为API、或者直接内嵌到官网、微信、钉钉/飞书机器人里，真正实现上岗干活。
另外，网页链接还有权限管理，其他人访问需要提交申请，可以用于内部小范围使用的场景。
在效果监控一栏，还支持对回答效果进行监控
可以配置监控规则，而规则是自然语言描述，所以我推测这个监控应该是AI监控，用AI监控AI，秒呀～
关键不用像传统的系统监控去写复杂的监控规则表达式了，感觉人人都可以成为Agent的运维人员。
下方还有一些监控规则的模板可以一键配置。
另外还有详细的Agent分析和使用日志记录
三、细粒度的权限控制
最后，还有一个非常重要的功能，如果这个功能没做好，就不能说是一个为企业打造的Agent平台。
于是我打开了BetterYeah的权限管理功能（如下图）
不得不服，这个权限控制太细了
我还记得之前找我私有化部署开源Dify的一些客户，他们都有非常强烈的诉求，就是Dify能不能实现细粒度的权限控制呢，比如某些智能体，只能给给定的人看到，或者编辑？答案是不行。
而BetterYeah可以，并且非常细节，你甚至可以细粒度的控制单个用户能看到的Agent、工作流、数据库、知识库。
然后开发者可以编辑和使用，以及邀请其他用户加入。使用者就只有使用的权限。
最后
体验下来，BetterYeah AI给我的整体感觉是两个词：细节和全面。
同时，给了我不少惊喜。
它不是一个只能做Demo Agent的玩具，而是真正站在企业的视角，系统性地思考了AI Agent从开发、管理、部署到运营的全链路问题。
并且通过No-Code、Low-Code、Pro-Code的分层设计，让业务人员和开发者都能参与进来。
它解决了如何落地、如何评估智能体效果，以及落地后如何监控的痛点，并且有企业级的细粒度权限控制，这些在让整个BetterYeah Agent平台更稳定可靠，让它真正能在严肃的商业场景中易落地、真干活。
这次WAIC上，BetterYeah还预发布了下一代产品Nova Agent。它主打多智能体协作和持续学习进化的能力，这正是我在文章开头提到的，从AI数字同事到AI数字团队的进化。
想象一下，未来的招聘流程可能不再是一个招聘助手单打独斗。
当它收到一份顶尖技术大牛的简历时，它会自动@技术面试官Agent来评估技术深度、生成合适的面试问题，@面试安排Agent来预约面试官时间，@薪酬福利Agent来初步测算薪酬包…多个Agent像一个真正的团队一样，自主协作，完成一个复杂的任务。
BetterYeah AI无疑走在了一条正确的道路上。
也许在不远的将来，就会诞生真正由AI数字团队驱动的超级个体。
这也是我从入行AI之初，就一直追求的。
对于这个赛道，对于BetterYeah，我充满期待。
如果你也想亲自打造一个属于自己的数字同事，推荐去他们的官网体验一下。
文章来自于“袋鼠帝AI客栈”，作者“袋鼠帝”。