TL;DR：现有的 Agent 构建方案普遍陷入两难：Workflow 工具上手容易，却难以支撑复杂能力的 Agent；而专业框架虽然上限很高，但上手难度又将大量 Creator 拒之门外，且这两种方式都尚未打通从构建到变现的完整链路。为了解决这个困境，MuleRun推出了 Mule Agent Builder，它将业界正在兴起的「Base Agent + Skills + Knowledge」新范式产品化，让你可以通过自然语言对话，构建具备强推理和丰富工具调用能力的 Agent。这套范式在大幅降低构建门槛的同时，也显著抬升了 Agent 能力的上限。更关键的是，Mule Agent Builder 与 MuleRun 的商业化生态深度集成，实现了从创意到收益的一键闭环。Mule Agent Builder 即将开启首批内测，官方诚邀你作为共建者，一起定义下一代 Agent 的构建与变现范式。
Agent 构建的「最后一公里」困境
如果你曾因为「n8n 无法操作本地软件」或「LangGraph 编码复杂」而搁置过某个不错的 Agent 想法，那么你遇到的，正是当前 Agent 构建的普遍困境。对于很多 Creator 来说，真正的难点不在于没有清晰的 Agent 想法，而是在于很难把它变成一个真正可运行、可维护、可变现的产品。
伴随着 2025 AI Agent 元年的结束，我们见证了过去 3 年 Agent 技术的快速发展。Agent 这个词语在 AI 领域从无到有地出现，然后不断地被新技术所重新定义。从最早的 Chatbot，到后来辅助人类工作的 Copilot，再到如今具备自主感知、规划、记忆并调用工具去解决复杂问题的 Agent，Agent 正在不断突破人们对 AI 的期待。
作为一个面向全世界 Creator 的 Agent 变现平台，MuleRun 一直致力于探索如何能够帮助更多 Creator 以更低的成本、开发出更优质的 Agent。在平台上线的早期，MuleRun的选择是拥抱现有的 Agent 开发生态，努力让 MuleRun 的底层 Infra 能够适配更多的现有的 Agent 开发框架，支持像 n8n、Dify、ComfyUI 这样门槛较低的 Workflow 编辑器，也支持通过 LangChain/LangGraph、ADK 这些编程框架来从 0 开发一个 Agent，甚至还能支持用 iframe 的形式接入一个已经开发完毕的独立站点。
除了增强 Infra 的适配性，去支持这些异构 Agent 在 MuleRun 上的运行之外，还深入地学习、探索这些 Agent 开发方案的上手门槛和能力上限，制作教程、Demo，邀请不同工具的专家来到官方社区分享经验。
同时，MuleRun致力于提供 Agent 开发过程中所需要的、框架之外的工具，比如 LLM 的 API，MCPs 和 Runtime。所有的一切都为了最初的目标：帮助更多 Creator 以更低的成本、开发出更优质的 Agent。然而，经过 2 个多月与社区的共创，遗憾地发现：现有的 Agent 开发方案，都很难实现这个目标。从 2025 年年底的视角看过去，这些 Agent 开发框架都有点跟不上模型发展的步伐。
更现实的一点是：
- Workflow 工具很好上手，但较难构建出功能强大的 Agent；
- 框架 / SDK 能做功能强大的 Agent，但对没有工程背景的 Creator 来说门槛太高；
- 几乎没有任何一套工具，能够闭环完成「构建 → 部署运行 → 上架变现 → 数据驱动迭代」这一链路
在这样的困境下，MuleRun开始思考思考：是否需要一种新的 Agent 构建范式？
一种新的 Agent 构建范式的出现
在过去的半年中，MuleRun不断地和中国以及湾区的 AI 从业者们交流，探讨 Agent 未来的发展方向。在思维的碰撞中发现了一个正在形成的共识：
Agent = 具备自主决策能力的 Loop Core + 指导 Core 如何完成垂直任务的 Knowledge + 完成垂直任务所需的其他 Tools + 链接各个部分的接口 + 持续的性能优化
该共识的的一个最典型的组合就是：Claude Agent SDK + Skills + Tools + Programmatic Tool Calling
换个更直观的说法，很多人心目中的“真正 Agent”，正在从「一堆 prompt + 复杂的workflow/代码」演化为「Base Agent + Knowledge + Tools + Runtime」这样的范式。
举一个具体的例子来帮你快速理解，假设我要在2025年末制作一个填报个人所得税汇算清缴的Agent：
1、首先，我会选择一款适合国内开发环境的Agent框架作为基础。它已经内置了完整的思维链推理循环，能够自动处理意图识别、任务规划、动作执行、结果反思、上下文管理与错误重试等基础流程，无需编写大量代码或拼接模块即可实现这些核心功能。
2、接着，我需要准备一些规范或文档，清晰描述个税申报所需的专业知识，例如年终奖计税方式选择、专项附加扣除填报规则、股权激励税收处理等。这些知识通常是当前大模型尚未掌握的，可以来自个人申报经验或税务专家的指导。总之，这些垂直领域的专业知识是必需的。
3、然后，为Agent配置一些传统工具，因为在填报过程中可能需要读取Excel表格中的数据，或进行一些计算，调用Excel或执行代码的工具将是必要的。如今，你可以通过一个技能仓库来统一封装这些工具与税务知识。由于使用技能来组织知识及工具，你的基础Agent天然具备调用它们的能力。框架自带的渐进式披露功能，还能在持续运行过程中显著节省token消耗。
到此为止，你已经完成了这个 Agent 1.0 版本的构建。它能够接受多模态的输入，基于你赋予它的丰富的报税知识，熟练地使用 Excel 等工具，帮助你完成报税单的填写。而回顾你所做的所有事情，开发成本可能只是半年前使用传统架构的 1/5 或更少。
此外，可以展望一下未来：你的 Agent 制作得非常成功，你推广给了身边的人使用。随着用户越来越多，你希望能够对 Agent 的运行效率和成本进行优化，因为这个时候优化的边际效应很高。一种可选的优化方向是，利用 Anthropic 的
Programmatic Tool Calling 能力，把 Agent 运行过程中的多步 Tool Calling 转换成代码的方式来实现，以此来降低这部分的 Token 成本，并提升运行效率。
上面这个例子反复提到了 Anthropic 相关的工具和基建，但是这不代表你只能使用 Claude 相关的生态来践行这套全新的 Agent 范式。事实上，我们看到越来越多的公司开始在这个方向进行投入，比如 OpenAI Codex、Gemini CLI、Azure Agent Service 等等。通过一些内部的实践，也相信这样的一种范式会成为明年 Agent 构建的标准方式之一，但是，这个共识仍然没有完全形成，生态还处于发育过程中。另外，也还没有看到一个像 n8n、LangGraph 一样面向Creator比较友好、繁荣的社区方案，能够接入 MuleRun 的商业化体系。因此，这次MuleRun决定自己动手，去实践这样一种全新的 Agent 构建范式——在此，向你介绍即将推出的全新 Agent 构建工具：Mule Agent Builder。
Mule Agent Builder 不仅是对上文所描述的全新 Agent 开发范式的一种实践，而是一个具备更强易用性、对 Creator 更友好、与 MuleRun Agent 商业化生态结合更紧密的全新的 Agent 构建体验。换句话说，MuleRun 希望把这套「Base Agent + Knowledge + Tools + Runtime」的新范式，做成一个任何 Creator 都能上手、并且可以一键上架变现的 Builder。
Mule Agent Builder：把新范式做成人人可用、可变现的构建工具
一个真正优秀的构建工具，必须在这几个层面同时为 Creator 创造价值：构建体验要极致简单、产物的上限要足够高、运维负担要趋近于零、商业闭环要无缝衔接。Mule Agent Builder 正是围绕这些设计哲学构建的，提供了以下核心能力。
由自然语言驱动的 SOTA Agent 构建能力
在过去，有两类典型的 Agent 构建方式：以 n8n、Dify 为代表的低门槛低上限 Workflow 开发工具，以 LangGraph、ADK 为代表的高门槛高上限 Agent开发工具。
新范式给了大家一个新的可能：用接近无代码的方式，构建一个具备浏览器操作、复杂 Tool Calling 等能力的高上限 Agent——也就是在「门槛」和「能力上限」之间找到一个新的平衡点。
新范式的出现，在两者之间进行了融合。大家能够以接近无代码的低门槛，开发一个具备 Browser Use 等复杂能力的高上限 Agent。但是，对于 MuleRun 来说这还不够。打造 MuleRun 的初衷是希望能够将 Agent 的Creator群体扩大至那些没有技术能力的垂直领域专家，对于一个税务咨询专家来说，虽然已经不需要写代码，但是理解并正确选择 Base Agent、Skills、MCP 的难度还是有点太高了（比如，如何从 https://skillsmp.com/上的 30901 个 Skills 中选择报税所需要的 Skill）。
因此，在打造 Mule Agent Builder 的过程中，MuleRun 希望对Creator隐藏这些技术细节，让所有对 Agent 感兴趣的人都能够参与到构建 Agent中来。Mule Agent Builder 会提供完全由自然语言驱动的 Agent 构建路径，基于你想要实现的能力，通过 Interview 式的多轮对话，帮助你一步一步完成新范式 Agent 的构建。你不需要关心技术细节，只需要关注你想要 Agent 完成的工作，像培训一名新入职的员工那样，完成 Agent 的构建。
从 Creator 的视角看，这意味着：
- 入门开发路径是「通过自然语言和一个Builder进行多次对话」，而不是「先学会一整套复杂框架」——门槛足够低
- 而「Base Agent + Knowledge + Tools + Runtime」的新范式，又使得你制作的Agent天然支持规划推理以及工具调用——能力上限足够高
完全云端化的一站式 Agent 构建、测试、迭代体验
尽管构建 Agent 的过程不断地被新技术重塑和简化，但是 Agent 仍然是一种复杂度高于传统应用软件/网站的新应用形态。一个 Agent 的运行依赖多样化的 LLM API、依赖稳定的 Sandbox 环境、依赖丰富的 Tools 供给。
除了比较简单的 Workflow 构建工具，很少看到 LangGraph、ADK 这类复杂的 Agent构建工具能够提供全托管的运行环境。Creator往往需要在本地完成 Agent 的开发与调试，然后再在云端环境中重新完成各种 Infra资源的接入和整合，这个 Agent 才算具备被其他人访问的能力。
在过去的3个月中，MuleRun 已经完整地构建了支撑多种异构 Agent 的云端运行环境，能够完全自动化的实现 Agent 在全球范围内的稳定分发与被访问。同时，MuleRun 也为 Creator 提供一站式的 LLM API 和 MCPs 资源支持。
Mule Agent Builder 将在 day1 就接入这些能力，让 Creator 能够体验到纯云端的 Agent 构建、测试、迭代体验，完全不需要占用本地的计算资源，也不需要去寻找、采购各种 API，就在 MuleRun 上就能完全闭环的实现新范式 Agent 的开发闭环。
无缝接入 MuleRun Agent 商业化体系，实现一键变现
MuleRun 和其他 Agent 平台最大的区别在于 MuleRun 是一个以 Agent 商业化为导向的变现平台，Agent 的构建只是 Agent 变现的起点，MuleRun 的终极目标是激励更多的人利用自己的领域知识来构建独特的 Agent，并从中获取回报，这样一种由市场经济驱动的「开发→变现→再开发」的循环，是 MuleRun 生态蓬勃发展的核心源动力。
因此，Mule Agent Builder 也将在 day1 就接入 MuleRun 现有的全球 Agent 分发与变现网络，你开发出来的新范式 Agent，能够在第一时间就得到商业化的检验。你可以在这种新 Agent 范式的共识还没有完全形成时，就抢占先机，在最真实的用户声音中去获取市场反馈，不断的打磨你的产品，直到它能够为你带来源源不断的正反馈。
成为 Agent 新范式的首批共建者
MuleRun 更关心的是：你真正想做、又总是被现有工具卡住的那些 Agent。
如果你脑子里已经有了一个 Agent 想法，却一直找不到顺手的工具，或者你正在用现有框架做 Agent，但在上线、变现、迭代上总觉得不够顺畅。欢迎来和MuleRun一起，把下一代 Agent 构建范式，做成一个真正能帮你变现的 Mule Agent Builder。MuleRun Community 上开了一个讨论帖（https://community.mulerun.com/t/topic/73），欢迎来这分享你的看法，包括：
- 你觉得什么样的 Agent，是真正值得付费的？
- 为了做出这些 Agent，需要哪些 Skills / 能力？
- 如果你用 Mule Agent Builder 构建这些 Agent，你需要它提供什么功能？
目前，Mule Agent Builder 已进入内部预览阶段。MuleRun计划在 2026 年 1 月 15 日开始首批内测，高质量的回复会优先进入首批内测邀请名单。
欢迎加入MuleRun，一起在真实场景中打磨 Agent 新范式的早期生态！
