引言

在这两年里的ToB AI产品中，“AI Agent智能体平台”几乎成了高频关键词，不少厂商把它作为市场宣传重点。但真正把这类平台拆开来看，你会发现它并不神秘，反而非常“产品经理”。

本文基于一个墨刀素材广场公开的AI Agent智能体应用开发平台案例，它涵盖了从应用构建、逻辑编排到运维监控的全生命周期。下面我们就从页面结构和模块设计入手，完整拆解一个典型智能体平台的产品设计逻辑。

一、探索页面

探索页是平台的“应用商店”或者“模板市场”，主要为了降低用户第一次上手AI Agent开发平台的心理门槛。在探索主页，顶部直接展示总模版数、热门模板数、收藏数等关键KPI，这类数据放在首页，是先告诉新用户：这个平台不是空的，有人在用。

• 中部筛选与检索：采用“搜索+Tag标签（如AI助手、内容创作）”的组合导航，满足模糊搜索和精确筛选两种场景。
• 下方卡片式展示：采用内容丰富的卡片设计（图标+名称+简介+评分+热度），让用户在点击前就能大致判断模版的价值。

另外，一个很小的设计亮点是，卡片右上角使用“Hot”角标和爱心收藏交互，不仅突出了优质内容，也为后续的个性化推荐积累数据。

二、工作流页面

工作流基本决定了这个平台“能不能玩得起来”，它把原本写在代码里的业务逻辑，直接摊到界面上，支持创建工作流设置节点。

在工作流列表页，字段设计明显偏运维视角，强调“节点数量”、“状态（已发布/草稿）”和“成功率”。这些字段可以让开发者第一眼就能判断哪个流程有风险，哪个需要排查。

在创建工作流页面，并没有直接进入空白画布，而是提供了场景化引导（如智能客服、文档问答、数据分析）。采用分步引导模式，像RAG、多步执行、多模型协作这种原本偏后端的能力，被直接包进模板里，用户其实感觉不到这些差异。

三、应用中心页

应用中心是AI应用的交付与运维控制台。它管理的是最终打包完成、面向终端用户发布的成品应用。整体采用经典的B端管理列表设计，核心目的是“一目了然”。虽然是普通的列表设计，但是也有很多亮点：

1. 它的关键信息做了前置，第一列采用“标题+描述”的组合布局，让管理者不需要点击进入详情就能知道这个应用是做什么的。
2. 另外状态标签很直观，通过“运行中”（绿）、“维护中”（橙）、“测试中”（灰）三种状态标签，清晰展示了应用的生命周期阶段，方便运维人员快速识别异常或正在迭代的项目。
3. 在列表中特意突出了“使用次数”这一数据指标，这与技术视角的“API调用量”不同，更侧重于反映该应用在业务场景中的实际热度和价值，帮助决策者判断哪些应用需要重点维护或推广。

四、知识库

知识库模块是RAG架构的核心，在设计上，采用数据化列表，重点展示“文档数量”、“大小”和最重要的“向量化状态”。使用不同颜色的标签（如绿色-已完成、橙色-处理中、红色-失败）展示处理进度，点击知识库名称可以查看文档详情。

在设计上，将后端晦涩的数据处理流程（清洗、切片、Embedding）抽象为简单的“状态”，让用户对知识库的可用性一目了然。右上角设有创建知识库快捷按钮。

五、Agent

Agent是AI应用的“大脑”配置，它是整个系统里核心模块之一。这里着重看Agent创建页面的设计，遵循“身份+指令+能力”的逻辑：

• 左侧为主配置区：上部定义基础身份，中部通过“系统提示词”注入灵魂（定义角色与规范），下部“工具配置”赋予其实际操作能力（如联网搜索、代码解释器）。
• 参数调优区在右侧：将温度、Token数等技术参数收纳于侧边栏，避免干扰主要创作流程，同时提供“配置摘要”实时预览。

最值得注意的是底部的工具能力拼装。它把原本需要写代码的工具调用，封装成一块块“功能积木”。对用户来说，只需要勾选就代表获得能力。

六、提示词工程

在这个平台里，Prompt被当成一种资产，而不是一段临时文本。并且根据场景分类，提供翻译、摘要、写作等经典场景预设。

在设计上强调复用性，通过将优质Prompt模板化，用户可以在不同Agent间快速复用，体现出将提示词视为可复用、可迭代的工程资产的设计理念。

七、LLMOps监控

LLMOps运维中心是AI应用的生产仪表盘，用户在这里可以关注稳定性与成本。它分为概览、模型监控、成本管理、A/B测试、安全合规5个Tab。以概览页面为例：

• 上方展示关键指标卡片，尤其是Token消耗、平均延迟时间、错误率几个指标，体现成本、体验、质量三大核心维度。
• 右侧独立的“活跃告警”列表，符合SRE的操作习惯。

这一模块传递的信息很清楚，你花了多少钱，系统现在健不健康。这也是企业评估平台价值、决定是否付费的核心考量之一。

八、插件市场

插件市场是AI的能力扩展中心，连接外部SaaS生态。这里用应用商店模式，用卡片形式展现插件信息，Logo+名称+一句话描述。分类清晰，设有AI模型、数据库、API集成、语言处理、数据分析、安全工具等分类导航。

通过“安装”按钮，封装了API鉴权与对接流程。给AI加一个搜索或消息推送等功能，变得像安装应用一样直观快捷。

九、数据集

数据集模块支持文本、图像、视频、音频和结构化数据。这在产品层面已经暗示：平台并不只做文本Agent，而是为多模态智能体预留空间。

在“最后更新”列中巧妙地嵌入了百分比进度条。因为处理大规模非结构化数据（如解析视频、清洗清洗）通常是耗时的异步任务，进度条设计能有效缓解用户的等待焦虑。

这个页面还有一个设计亮点是，利用不同颜色的胶囊标签（紫色文本、绿色视频、蓝色音频等）对数据类型进行强区分，让用户在浏览大量混合数据资源时，能迅速通过颜色定位到所需的素材类型。

十、工具页

区别于外部插件，这里更多是系统级或自定义的函数工具。在列表中展示工具的类型（API）、输入参数要求和输出格式，以及明显的状态。支持操作暂停开关。

十一、模型厂商

在模型厂商页面，展示模型提供商，分为4个Tab分类：所有提供商、已连接、云服务和本地部署。在这个页面厂商聚合展示，将OpenAI、Anthropic、Google等主流厂商及本地模型（Ollama）以卡片形式展现出来，设有分类标签与连接状态。点击重新配置，可以进入详细配置页。

这里将应用层与模型层分离，用户可以根据性价比随时切换底层大模型，避免厂商锁定（Vendor Lock-in），这一点尤其受企业客户重视，因为它直接保障了系统的长期灵活性和成本可控性。

总结

从这个案例里，其实能看到一些很一致的设计规律，比如：

• 一切复杂能力，需要被模板化
• 所有AI成本，要可视化清晰展示
• Agent设计几乎是“拼装式”的
• 平台要优先解决不会用，再谈高级能力

AI Agent应用开发平台设计真正的难点，是产品抽象能力。谁能把这些能力拆到普通人敢点、敢用、不怕出错，才会更接近下一阶段的生产力工具。

如果你正好在做AI应用平台、智能体、或相关产品设计，希望这篇文章拆解的案例能给你提供一些思路。

注：文中案例来源于墨刀素材广场，仅用于学习交流，无其他目的。