基础创建Agent
基础创建Agent
- 在AI Sudio页面的右上角,点击“创建”创建基础智能体

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创建步骤
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输入助手名称、选择助手头像、选择模型组、选择助手分类、添加助手描述:
① 助手名称:输入助手的名称,作为助手标识。
② 助手头像:选择助手默认头像,目前不支持上传头像。
③ 模型组:为助手配置合适的模型组。
④ 助手分类:选择新建助手所在的组,可多选。
⑤ 助手描述:输入简要描述,说明助手的功能和用途。 -
点击“创建”,助手创建后进入基础编排助手配置页面,配置并发布后可投入使用。
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- 助手配置

助手配置进入方式有两种:
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创建助手后直接进入助手配置页面;
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将鼠标悬停在助手卡片上方,即可看到“✏️”图标,点击它可进入配置页面。
① 提示词:输入助手提示词,也支持将现有提示词进行智能生成,提示词限制字数2000字。
② 开场白:输入助手开场白,也支持根据提示词或已有开场白进行智能生成,开场白限制字数2000字。
③ 模型组:点击“+”添加模型组,支持多种可选模型。
备注:模型组首先需要管理员在系统管理中进行添加模型组,将多个不同的模型添加到同一个模型组中,再将模型组配置到助手中。

添加模型组
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路径:管理 → 模型管理 → 模型组 → 新建模型组(仅管理员可添加模型)
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添加步骤:
- 点击“新建模型组”
- 完成以下配置:
- 输入模型组名称
- 选择要加入模型组的模型,可选择多个
- 选择是否开启自适应模型部署
- 选择是否启用深度思考模型
- 点击“保存”
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自适应模型部署:能根据流量自动调整计算资源,确保服务稳定流畅;
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深度思考模型:在遇到复杂问题时智能调用更强大的AI,显著提升回答质量。



④ 技能:点击“+”添加一种或多种技能,也可以添加推荐技能

默认技能有 5 个:Google搜索、腾讯搜索、文生图、新闻查询工具、网页读取。
- Google搜索:通过Google搜索引擎获取实时、准确的网络信息,支持全球范围内的网页内容检索。
- 腾讯搜索:基于腾讯搜索技术,提供针对中文互联网环境的搜索服务,特别优化了对中文内容的检索效果。
- 新闻查询工具:用于搜索、获取各类新闻资讯的专用工具。
- 网页读取:提取网页文本、数据等内容,解析网页信息的功能。
- 文生图:基于文本描述自动生成对应的图像内容,将文字创意转化为视觉呈现。
备注:支持追加其他技能,需管理员进行操作与配置。
⑤ MCP服务
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MCP服务管理系统内AI助手与外部工具、数据源的连接权限
- 能力扩展:让AI助手具备搜索、计算、可视化等实用功能。
- 生态丰富:持续集成各类工具服务,满足多元化需求。
- 标准化接入:通过个人MCP集成内部系统资源。

⑥ 对话体验:
- 对话设置:可以开启“用户问题建议、问题引导、聊天记录、对话反馈、关键词审查”等设置
- 用户问题建议:在助手回答后,根据前文为用户提供一些问题建议。
- 问题引导:在用户与助手对话时,会有相关的问题引导,利用模型能力推测用户可能提问的问题以及对用户问题的补全。
- 聊天记录:是否留存助手的聊天记录,关闭后,将无法查到助手的聊天记录。
- 对话反馈:对助手的回答可以进行点赞、点踩等交互操作,用于优化助手回答。
- 开启关键词审查:审查输入内容和审查输出内容至少启用一项。开通后将对提示词或 AI 反馈结果都进行敏感词检测,敏感词可提前进行维护。

⑦ 知识库:
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知识库:点击“+”添加知识库
- 是否允许文件上传:
- 打开允许文件上传后,无法再添加知识库的内容作为知识来源
- 关闭允许文件上传后,可以选择性添加个人空间或企业空间的知识库作为知识来源
- 是否允许文件上传:
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知识库配置:可以修改知识库的“检索策略、私域问答、检索方式”等详细设置
1)检索策略:混合搜索、嵌入搜索、文本搜索- 混合检索:综合向量检索和全文检索的查询结果,返回重排后的结果
- 嵌入检索:通过相似性进行片段查找,有一定的跨语言泛化能力
- 文本检索:通过关键字进行片段查找,适用于含有特定关键字、名词片段的检索
2)最大召回数量:范围 1–10,不建议设置过高或过低,建议值为 3–5
3)元数据过滤:无、过滤、权重
4)强制私域文件问答:打开后不会使用联网搜索等技能,助手的回答只针对知识库内容
5)文档匹配近似度:范围 0–1,匹配近似度越高,说明召回文档内容越相似,建议值约为 0.8(即 80%)
6)QnA 匹配近似度:范围 0–1,类似于文档内容的近似度匹配,建议值约为 0.9(即 90%)
7)显示参考文献:打开后,助手在回答时会列出所参考的文献,提高回答可信度
💡 提示:不论是最大召回数量、文档匹配近似度,还是 QnA 匹配近似度,都不是越高越好或越低越好,建议根据实际需求进行设置。如无特殊需求,建议保持默认值。

⑧ 数据来源
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数据来源:点击“+”添加数据源,作为助手问答数据来源
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是否启用模板:是否启用自然语言与SQL之间的预设映射模板。
- 当用户输入一个自然语言问题(比如:“
上个月销售额是多少?”),系统会先尝试 匹配一个预设好的模板。 - 如果找到匹配的模板(比如“
查询某个时间段的销售额”这种通用问题),就会使用模板中已有的 SQL 结构 作为参考,再结合具体的字段/表名等来生成最终的SQL语句。
- 当用户输入一个自然语言问题(比如:“
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是否启用参数化模板:开启后,在模板基础上启用参数化查询,增强查询的灵活性和安全性。
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问题改写:开启后,将自动对用户输入的问题进行优化,以确保准确地数据查询
- 用户原始提问:
查一下销售额(信息不完整) - 问题改写后:
查询2024年7月份所有产品的总销售额(补充了时间和范围)
- 用户原始提问:
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分步思考:开启此功能后,在生成最终查询结果之前,系统会输出详细的思考步骤,解释它是如何分析问题并构造SQL查询语句。
- 步骤 1:识别关键词“
2024年7月”“销售额” - 步骤 2:确定数据表
Orders,字段order_date和sales_amount - 步骤 3:构造日期范围条件
2024-07-01到2024-07-31 - 步骤 4:生成SQL
- 步骤 1:识别关键词“
