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插件 插件是一种用于扩展大模型功能的工具集合,让大模型与外部系统进行交互,快速扩展智能体能力,平台提供了丰富的内置插件,开箱即用。
资产中心 Versatile资产中心提供应用、MCP、插件、提示词等AI资产的共享,包括系统预置资产、开发者上传资产等,加速AI应用的开发以及公共资产的沉淀。
系统异常,请联系客服解决。 大模型节点 101561 大模型节点初始化失败。 检查大模型节点配置是否正确。 代码节点 101591 代码组件初始化失败。 检查代码节点配置是否正确。 101592 代码节点安全沙箱请求失败。 代码沙箱执行代码异常,请确认代码语法正确。
调测成功后,单击“自动解析”系统会自动生成响应参数。 单击“确定”完成插件创建。 父主题: 创建插件
AccessKeyId=8SL1ZFP1ELHHMAWYJHCJ&Expires=1758282352&Signature=r02Qxi3%2Bhv1FtnMo3XcCvReBQGo%3D", "headers" : [ { "Host" : "test-agent-poc.obs.cn-north
表1 调整模型生成倾向参数 配置项 说明 温度 即temperature,用于控制结果的随机性。 调高温度会使得模型的输出更多样性和创新性,反之,降低温度会使输出内容更加遵循指令要求但减少多样性。建议不要与核采样同时调整。
请参考产品文档解决或联系系统管理员。 图1 运行失败 问题原因 配置的知识库不存在。 解决方案 登录Versatile智能体平台,在左侧导航栏“个人空间”区域,选择进入所需空间。 如果已选择团队空间,界面显示为实际的团队空间名称,而非“个人空间”。
MCP介绍 什么是MCP MCP(Model Context Protocol)是一个开放协议,旨在打通大语言模型(LLM)应用与外部数据源、工具之间的交互壁垒。在传+-统的开发场景中,由于每个数据源、工具或服务都有独立的格式规范、对接协议和认证体系,开发者往往需要为每个API单独编写代码
了解Versatile空间 什么是Versatile空间 Versatile空间是集成通用型AI助手和领域专家Agent的智能协同工作空间,通过自主任务规划及多工具协同,实现复杂任务的智能化处理,从而提升工作效率。 功能优势 智能任务执行 基于平台开发的AI Agent拥有自主任务规划与拆解能力
提示词类型 在构建和使用智能体时,提示词分为两大类:系统提示词和用户提示词。了解这两者的区别和作用,有助于用户更好地设计和利用智能体。 系统提示词:系统提示词是在搭建智能体时,开发者为大语言模型设定的初始参数和行为准则。
添加工作流 工作流是Versatile中用于设计和实现复杂任务自动化的核心工具,它通过任务编排、条件判断以及多种组件的协同功能,帮助开发者高效处理复杂任务。工作流中包含大模型节点、知识检索节点、意图识别节点、判断节点、代码节点等多种节点,每个节点都具有特定的功能,能够处理数据、执行任务和运行算法
Versatile的API调用是应用开发中的强大工具,可以帮助用户快速集成功能和服务,同时支持与其他系统或服务进行交互,提升应用性能和用户体验。合理设计和管理API是确保应用安全和稳定的关键。通过API,用户可以构建功能丰富、高效的应用,满足多样化的用户需求。
使用API调用多智能体应用 Versatile的API调用是应用开发中的强大工具,可以帮助用户快速集成功能和服务,同时支持与其他系统或服务进行交互,提升应用性能和用户体验。合理设计和管理API是确保应用安全和稳定的关键。
第三方:将第三方系统中的知识库接入到Versatile中。当前支持对接开源第三方知识库RAGFlow。 父主题: 知识库
导入导出多智能体应用 Versatile支持将多智能体应用在环境中导出,导入至另一个环境中,无需用户重复构建,快速完成多智能体应用跨环境构建或复用。 使用的业务场景如下: 从测试环境导出多智能体,到生产环境上部署。 在不同的开发环境之间迁移多智能体应用。 将多智能体应用下载到本地进行代码归档
返回结果 请求发送以后,您会收到响应,包含状态码、响应消息头和消息体。 状态码 状态码是一组从1xx到5xx的数字代码,状态码表示了请求响应的状态,完整的状态码列表请参见状态码。 对于管理员创建IAM用户接口,如果调用后返回状态码为“201”,则表示请求成功。 响应消息头 对应请求消息头
接入预置的供应商模型服务流程 Versatile平台接入了多种供应商的模型服务,这些服务由供应商部署,系统通过接入其API实现对接,用户只需配置模型鉴权参数,即可便捷地调测和使用。
为应用添加MCP服务 Agent工具调用支持MCP协议,并提供了一个丰富的MCP服务生态系统,以增强智能体的功能。
模型服务介绍 模型服务(Model Serving)是指将机器学习模型部署为服务,以便其他应用程序或系统可以调用这些模型进行预测或决策。模型服务是机器学习生命周期中的一个重要环节,它使得模型能够从开发环境顺利过渡到生产环境,从而实现商业价值。
搭建病历生成助手工作流场景介绍 当前医生面临门诊量大、问诊时间有限、病历书写负担重等挑战,为提升诊疗效率与病历质量,降低医疗误差,我们搭建一款能够实时理解医患对话、自动生成“一诉五史”(主诉、现病史、既往史、个人史、家族史、过敏史)、关键查体要点及初步诊断的智能辅助系统,从而优化诊疗流程