AI Agent节点使用指南
AI Agent 节点使用指南
概述
适用场景
节点配置
基本配置
| 参数 | 说明 | 必填 |
|---|---|---|
| 节点名称 | 为节点设置一个描述性名称 | 是 |
| 模型选择 | 选择使用的大语言模型 | 是 |
| 工具绑定 | 配置 Agent 可以调用的工具/子节点 | 否 |
模型配置
支持的模型
| 模型 | 提供商 | 特点 |
|---|---|---|
| DeepSeek | 深度求索 | 性价比高，中文理解能力强 |
| 通义千问 | 阿里云 | 阿里系产品集成方便 |
| GPT-4 | OpenAI | 通用能力强 |
| Claude | Anthropic | 长文本处理能力强 |
模型参数
| 参数 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
| Temperature | 控制输出的随机性（0-1） | 0.7 |
| Max Tokens | 最大输出 token 数 | 2048 |
| Top P | 核采样概率 | 1.0 |
工具 绑定
内置工具
| 工具类型 | 说明 | 用途 |
|---|---|---|
| HTTP 请求 | 发送 HTTP 请求 | 调用外部 API |
| 数据库查询 | 执行数据库查询 | 获取业务数据 |
| 文件读写 | 读取或写入文件 | 处理文件数据 |
配置工具权限
1.
2.
3.
4.
使用示例
示例：构建智能客服 Agent
步骤一：准备知识库数据
1.
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步骤二：创建 Agent
1.
2.
3.
你是一个专业的客服助手，负责回答用户关于产品的问题。
- 如果用户问题在知识库中有明确答案，直接回答
- 如果需要查询数据，使用工具调用相关接口
- 如果遇到无法回答的问题，礼貌地转人工服务步骤三：绑定工具
1.
2.
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步骤四：连接对话入口
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3.
示例代码配置
{
"model": "deepseek",
"system_prompt": "你是一个专业的客服助手...",
"tools": [
{
"type": "http",
"name": "query_knowledge_base",
"endpoint": "https://api.example.com/knowledge/search",
"method": "POST",
"headers": {
"Authorization": "Bearer ${knowledge_base_token}"
}
}
],
"parameters": {
"temperature": 0.7,
"max_tokens": 2048
}
}输出说明
| 输出字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| result | string | Agent 的最终回复文本 |
| tool_calls | array | 调用的工具列表及其结果 |
| reasoning | string | Agent 的推理过程（可选） |
| tokens_used | number | 消耗的 token 数量 |
最佳实践
1. 精心设计系统提示词
2. 合理绑定工具
3. 设置安全防护
4. 控制成本
常见问题
Q1：Agent 回答不准确或偏离主题
Q2：工具调用失败
Q3：如何提高 Agent 的响应速度
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修改于 2026-05-07 01:44:57