交融智能体建设

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2025-04-29

交融 Agent 服务基于交融智能体建设对外提供 Agent 创建服务。

平台介绍

交融智能体平台以 “可视化 + 低代码” 为核心设计理念，凭借拖拽式操作与可视化配置功能，即便没有专业编程基础，也能快速搭建自主规划智能体、工作流智能体，还能实现多智能体协同开发，显著降低 AI 应用开发的复杂度。

依托组件（工具）广场，整合了多样化的 AI 能力组件、数据库连接及第三方服务接口，能够灵活拓宽应用的功能边界。同时搭配组织用户权限管控、知识库管理、数据库整合等配套功能，形成从智能体创建、部署到运维的全流程闭环管控，有效保障数据安全与使用规范。不仅打破了 AI 开发的技术壁垒，让非技术背景的使用者也能直接参与 AI 应用构建，真正实现 AI 开发的 “全员可用”；还大幅压缩了项目周期，提升了任务执行效率，降低了开发与运行成本，灵活适配多类业务场景，帮助使用者快速落各类 AI 应用，高效推进数字化升级。

使用方式

一、集团人员使用：

1、交建通内搜索交融 AI 门户。

2、点击交融智能体平台即可跳转。

二、外部人员怎么申请使用：

1、申请表单链接：https://f.kdocs.cn/g/6mJgH2mA/。

2、进入链接填写申请表单。 3、申请经审批通过后会有专人联系，告知账号密码；

功能介绍

1.自主规划智能体

一、它是什么？

自主规划智能体是一种具备自我思考、任务分解、决策推理与执行调度能力的 AI 应用。它不依赖预设流程，而是根据用户输入或目标，自主规划实现路径，并调用工具或子任务完成复杂工作。

二、为什么需要它？

传统方式	自主规划 Agent
需人工设计固定流程	可动态生成最优路径
仅能处理简单任务	能应对复杂、多变场景
缺乏灵活性	具备推理与适应能力

实际应用场景示例

写周报
用户说：“帮我写本周销售总结”
Agent 自动执行：
1. 查数据库 → 提取数据
2. 分析趋势 → 撰写结论
3. 格式化输出 → 发送邮件
旅行计划
用户说：“我要去杭州玩 3 天”
Agent 自动执行：
1. 规划路线
2. 预订酒店
3. 推荐景点
4. 输出行程单

三、它是如何工作的？

工作原理：[用户输入]→[理解意图]→[拆解任务]→[选择工具/动作]→[执行并反馈]

四、例子

2.工作流智能体

工作流 Agent 是一种基于预设流程的智能体。它按照开发者事先定义好的步骤顺序执行任务，每一步做什么、调用什么工具、如何传递数据，都是固定且可配置的。

核心特征：

流程驱动
像流水线一样，A → B → C，每一步按既定顺序自动推进。
人工设计
需开发者手动搭建节点与逻辑，确保流程贴合业务需求。
强可控性
每一步均可监控、调试、干预，运行过程透明可见。
适合标准化任务
针对重复、规则明确的场景，提供稳定、高效的自动化能力。

二、为什么需要它？

传统方式	自主规划 Agent
多个 AI 工具/系统割裂，需人工串联	自动串联 API、数据库、大模型等
业务流程复杂但重复，易出错	固化最佳实践，减少人为失误
缺乏执行记录，难排查问题	全链路日志追踪，支持回放与调试
合规性要求高（如金融、医疗）	流程可控，符合审计标准

典型应用场景：

企业审批流
请假 → 主管审批 → HR 备案 → 系统打卡
客户服务
用户投诉 → 情感分析 → 分配工单 → 回访反馈
数据处理
上传文件 → OCR 识别 → 结构化提取 → 存入数据库
营销自动化
用户注册 → 打标签 → 推送欢迎邮件 → 引导完成首单

三、它是如何工作的？

用户触发
↓
开始节点
↓
节点 1：调用工具 A（如身份验证）
↓（成功？）
是 → 节点 2：查询数据库
否 → 异常处理：返回错误/重试
↓
节点 3：调用大模型生成报告
↓
节点 4：发送邮件通知
↓
结束

四、例子

3.知识库

一、它是什么？

知识库是为 AI 提供准确、可溯源的外部专业知识的数据集合。简单来说就是，你问 AI 问题，AI 去查找的资料

核心特征：

内容来源明确
企业文档、产品手册、FAQ、数据库导出等
支持高效检索
通常结合向量数据库（如 Milvus、FAISS）实现语义搜索
与模型解耦
知识可独立更新，无需重新训练模型
格式多样
支持 PDF、Word、Markdown、网页、数据库表等

三、它是如何工作的？

用户提问 → “公司年假怎么算？”
↓
智能体触发检索
↓
向量数据库搜索 → 将问题转为向量，匹配最相关片段
↓
召回结果 → 返回《员工手册》“休假制度”章节
↓
大模型生成回答 → 结合原文+自然语言组织，输出精准答案
↓
返回用户 → “根据公司规定，入职满 1 年享 5 天年假，每满 1 年+1 天，上限 15 天。”

创建知识库

4.组件

一、它是什么？

组件是 AI 应用平台中封装了特定功能的独立模块，开发者可通过配置或拖拽方式将其接入智能体流程，实现如上网搜索、调用 API、处理文本、连接数据库等能力。

核心特征：

功能单一明确
每个组件只做一件事（如“发送邮件”、“调用天气 API”）。
可插拔复用
一次开发，多处使用。
参数化配置
通过输入/输出变量与其他组件连接。
隐藏技术细节
无需写代码即可使用复杂能力（如向量检索、OCR）。

二、为什么需要它？

传统开发痛点	组件化带来的价值
每次都要重复写 API 调用代码	一次封装，到处复用
非程序员无法参与 AI 应用搭建	可视化拖拽，降低门槛
多个智能体功能重叠，维护困难	统一管理，集中升级
工具与模型耦合度高，难替换	解耦设计，灵活组合

对开发者：提升效率，避免重复造轮子

对企业：沉淀组织级能力资产（如“公司报销审批组件”）

对业务人员：像搭乐高一样构建 AI 应用，无需懂代码

三、它是如何工作的？

组件在智能体中的运作机制：

[用户输入]
↓
[工作流/规划引擎]
↓
调用 → [组件 A：查询数据库] → 输出 {user_id: 123}
↓
调用 → [组件 B：调用 LLM] ← 输入 {user_id: 123} → 生成个性化推荐
↓
调用 → [组件 C：发送短信] ← 输入推荐内容 → 用户收到消息

组件的关键要素：

输入：接收上游数据（如字符串、JSON、文件）
逻辑：内部执行（调 API / 运行脚本 / 调模型）
输出：返回结构化结果供下游使用
配置项：如 API Key、超时时间、重试次数等

创建组件

5.记忆管理

一、它是什么？

记忆管理是智能体对交互历史、上下文信息和关键数据进行存储、组织与调用的机制，使 AI 能“记住”过去对话或任务状态，实现连贯、个性化的交互。

核心特点：

短期记忆 当前会话的上下文（如用户刚说的需求）
长期记忆 跨会话存储的重要信息（如用户偏好、项目进度）
结构化存储 通常使用向量数据库、键值对或图数据库
按需检索 在需要时自动召回相关记忆

二、为什么需要它？

无记忆的 AI	有记忆管理的 AI
“我叫张三” → “你好，张三。”	“我叫张三” → “你好，张三”
5 分钟后，“我叫什么？” → “我不知道”	5 分钟后，“我叫什么？” → “你叫张三”
无法跟踪多轮任务进度	能续接上次中断的任务：“上次你说要订机票，现在确认吗？”
回答缺乏个性化	根据历史偏好推荐：“你喜欢川菜，附近有家新开的…”

实际价值

提升用户体验：对话更自然、连贯、贴心
支持复杂任务：如分步填写表单、多轮审批
减少重复输入：用户不用反复说明背景
增强信任感：AI 显得“靠谱”“懂你”

三、它是如何工作的？

用户输入 → “帮我查上周的会议纪要”
↓
记忆读取 → 检索长期记忆库 → 找到“2025-11-18 项目 A 会议记录”
↓
上下文注入 → 将纪要内容加入当前对话上下文
↓
大模型生成回答 → “上周会议决定：1. 上线时间推迟… 2. 预算增加…”
↓
记忆更新 → 若用户补充新信息（如“下次会议改到周五”），存入记忆库

四、记忆管理种类记忆变量

记忆变量是用来存储单一、具体的信息值，比如用户的姓名、偏好、订单号等

通过添加记忆变量可以让智能体记住用户的关键信息，生成更符合用户特征的回答。

核心特点：

存储单个数据项（如字符串、数字）
支持动态更新（比如用户改了昵称）
可在后续对话中直接调用

优点：

简单高效，适合存储关键字段
易于在 Prompt 中引用（如 {{name}}）

记忆表

记忆表是用来存储多维度、结构化、大量信息的表格形式的数据，相当于一个小型数据库。

优点：

适合管理用户画像、订单记录、项目进度等
支持高级检索与分析
可用于构建“知识 + 记忆”混合系统

记忆片段

记忆片段可以让智能体记住非结构化的信息，并根据记忆生成更个性化的回答。

6.发布中心

发布管理是将开发完成的智能体应用（Agent）从测试环境安全、可控地部署到生产环境，并进行版本控制、访问配置和运行监控的一整套流程与机制。

多渠道发布管理

网页版：一键生成独立访问链接，用户可直接在浏览器打开使用。
应用广场：将智能体上架至交融应用广场，供集团或外部用户搜索、收藏、调用。
网站嵌入：复制一段 <iframe> 代码，即可把智能体嵌入到企业官网、OA 门户等任意页面。

如何发布到「交融问之」？

点击下方申请链接
👉 https://f.kdocs.cn/ksform/w/write/MlD8fWi3#routePromt

7.API 与 SDK 支持

API

交融 Agent 开发在提供零代码、低代码的 AI 原生应用搭建功能之外，也提供全代码灵活开发与集成能力。交融 Agent 开发所提供的 API 包括应用、组件、知识库管理等类型，具体场景、使用方式如下。

应用

接口名称	接口描述
新建对话	该接口用于新建 conversation_id，有效期 7 天，过期需重新生成。
会话文件上传	在对话中上传文件供大模型处理；文件有效期 7 天且不超过对话有效期，一次仅支持单个文件。
对话	在一轮对话中向 Agent 应用发送消息，可通过传递 app_id 调用应用。
查询用户应用详情	查询用户下状态为“已发布”的应用详情。
查询用户应用列表	查询用户下的应用列表。
点赞点踩	对 Agent 返回的对话内容进行评价（点赞、点踩或取消评价），可附加标签与评论文本，用于细化反馈数据。

组件

接口名称	接口描述
官方组件调用	支持调用文本翻译-通用版、文生图、通用物体和场景识别-高级版、通用文字识别-高精度版、菜品识别、地标识别、短语音识别-极速版、短文本在线合成、图像内容理解、手写文字识别、动物识别、植物识别、表格文字识别、二维码识别、身份证混贴识别、文档矫正增强、文字识别等组件。
AI 搜索	AI 搜索组件将搜索能力与大模型技术结合，提供参考全网实时信息的智能回复功能，可支撑各行业丰富的场景应用。
工作流组件调用	调用通过工作流创建的组件。注意，组件中包含记忆节点和搜索组件时，不支持 API/SDK 调用。

知识库管理

接口名称	接口描述
知识库检索	从指定的知识库中进行自定义检索。
创建知识库	为当前用户创建知识库。
更新知识库	更新指定知识库。
删除知识库	删除指定知识库。
知识库详情	获取指定知识库详情。
知识库列表	获取知识库列表。
知识库文件上传	上传文件到知识库。
知识库 url 导入	导入 url 到知识库。
删除知识库文档	删除知识库中的指定文档。
查询知识库文档列表	查询指定知识库中的文档列表。
新增知识库切片	为当前知识库中指定文档新增切片。
更新知识库切片	更新指定切片内容。
删除知识库切片	删除指定切片。
查询知识库切片详情	获取指定切片详情。
查询知识库切片列表	获取指定切片详情。