AgentArts最佳实践汇总
本文汇总了AgentArts常见场景的操作实践，为每个实践提供详细的方案介绍和操作指导，帮助您深入了解AgentArts的功能。
| 分类 | 最佳实践 | 说明 |
|---|---|---|
| 运行时实践 | 本实践以基于LangChain的对话智能体为例，介绍如何使用AgentArts运行时SDK，通过命令行自动完成镜像构建、推送SWR镜像仓库及部署到运行时的全流程操作，帮助开发者快速将本地智能体发布到云端运行环境。 | |
| 本实践介绍如何自行制作Agent镜像并推送到SWR镜像仓库后，通过AgentArts控制台可视化界面创建运行时，适合已有成熟Agent镜像、需要部署至云端环境的场景。 | ||
| 本实践基于LangGraph框架构建出行规划智能体，集成AgentArts平台的记忆库、网关（高德地图的MCP）、代码沙箱等核心能力，部署于AgentArts运行时，对外提供多轮对话式出行规划服务。 | ||
| 观测实践 | 本实践介绍如何将智能体Skill的调用链路（Trace）与运行指标（Metric）上报至AgentArts观测平台，实现Skill链路定位、稳定性监控、性能分析与Token成本治理。 | |
| 评估实践 | 本实践详细介绍通过AgentArts平台的智能体评估功能，实现自动化、多维度、高覆盖率的智能体评估和持续优化，确保智能体在真实业务场景中长期稳定运行。 | |
| 本实践介绍了如何设计高质量的智能体评测集，通过明确智能体类型、核心评估目的和选择合适的评估器，构建包含正向用例、边界用例、对抗用例和安全合规用例的全面评测集，确保智能体在真实业务场景中稳定运行并持续优化。 | ||
| 本实践介绍了如何在AgentArts平台中选择和组合最优的评估器，通过结合结果导向型、工具调用链类型和体验感知型评估器，确保智能体在不同业务场景中不仅回答正确，而且风格自然、过程无误、安全合规，从而全面衡量智能体的真实能力，避免单一评估维度带来的局限性。 | ||
| 本实践介绍了如何对智能体进行全面评估，通过创建高质量的评测集、选择合适的评估器（如幻觉检测、正确性、拒答检测等）、创建评估任务并分析评估报告，确保智能体在企业知识问答场景中避免幻觉、拒答能力弱和检索噪声等问题，实现从数据解读到智能体优化的闭环，保障智能体在真实业务环境中的稳定运行和持续迭代。 | ||
| API调用实践 | 本实践介绍如何使用IAM认证（AK/SK签名）方式调用已部署的智能体运行时API。 | |
| 本实践介绍如何通过API Key认证方式调用AgentArts平台中运行时API。 | ||
| 本实践介绍如何通过API调用AgentArts平台中观测功能的接口。 | ||
| 本实践介绍如何通过API调用AgentArts平台中评估功能的接口。 | ||
| 本实践介绍如何通过API调用单智能体和多智能体应用。 | ||
| 本实践介绍如何通过API调用工作流应用。 | ||
| 本实践中搭建图像理解工作流，并通过API进行调用。 | ||
| 本实践中搭建一个文档解析智能体，并通过API进行调用。 | ||
| 本实践中搭建一个文档解析工作流，并通过API进行调用。 | ||
| 本实践介绍如何通过IAM认证（AK/SK签名）方式调用AgentArts智能体的运行时执行接口。与API Key认证相比，IAM认证直接使用华为云账号的访问密钥进行请求签名，无需在平台单独管理API Key，权限管控由统一的IAM服务管理，更适合企业级应用集成场景。 | ||
| 模型实践 | AgentArts支持一键接入华为云MaaS服务预置模型，平台默认提供200万Tokens免费额度，可直接用于模型调测与智能体试运行。 | |
| 当免费Tokens用尽、智能体发布或需生产环境稳定调用时，需接入MaaS付费模型。本文指导完成模型服务开通、API Key鉴权配置。 | ||
| AgentArts支持接入兼容OpenAI接口规范的第三方大语言模型。本实践以自定义接入和使用DeepSeek为例，指导您完成从获取API密钥、接入自定义模型到创建问答助手智能体的完整流程。 | ||
| 需使用平台未预置的模型或自建模型时，可通过自定义方式接入。本文以GLM模型为例介绍如何接入兼容OpenAI协议的第三方模型。 | ||
| 低码智能体实践 | 本实践将帮助您在AgentArts中搭建一个智能客服智能体应用，提供全天候的在线咨询服务。 | |
| 本实践将详细介绍如何利用不同的节点搭建一个知识问答助手的工作流，通过该案例能够详细了解如何在工作流中使用意图识别节点、提问器节点、大模型节点、判断节点、消息节点和变量聚合节点等。 | ||
| 本实践将详细介绍如何通过多智能体搭建一个茶叶销售助手。 | ||
| 本实践将详细介绍如何通过多智能体搭建一个手机银行助手。 | ||
| 本实践以创建语文知识库为例进行介绍，主要完成语文知识文档的上传，对文档进行层级分段切分，并对切片的内容进行命中测试。 | ||
| 本实践将详细介绍如何利用大模型节点、消息节点搭建一个辅助批改作业的工作流。 | ||
| 本实践将详细介绍如何利用不同的节点搭建一个语文知识智能助教的工作流，通过该案例能够详细了解如何在工作流中使用知识库节点、判断节点和代码节点等。知识库节点预先需要创建知识库，然后在知识库节点使用该知识库。 | ||
| 本实践将详细介绍如何利用大模型节点，搭建病历生成助手工作流。 | ||
| 本实践介绍如何在工作流中配置文件解析插件节点，实现对word文件的自动解析与内容提取。 | ||
| 本实践介绍如何结合代码节点与大模型节点，以销售部门需要将CRM导出的JSON数据转为可读的周报表格为例，构建一个用于数据格式转换与智能分析的工作流。 | ||
| 本实践以搭建“智能办公助手”为例，介绍如何通过意图识别节点精准判断用户问题：如果识别为“文本翻译”或“内容润色”，则自动分发至对应分支处理；如果均不匹配，则统一交由大模型进行日常闲聊处理，从而实现高效、精准的智能交互。 | ||
| 本文以“景点旅游推介助手”为例，结合大模型节点（图像理解模型+文本生成模型），构建一个用于景点图像自动识别与旅游推介文章生成的工作流。 | ||
| 插件实践 | 本文介绍了AgentArts平台插件的概念、类型与创建方法，帮助您理解如何通过插件扩展智能体与外部系统的交互能力。内容涵盖官方预置与自定义API两类插件的区别，以及自定义插件中插件与工具的关系、URL 拆分原则和路径变量配置。 | |
| 本示例演示如何从零创建联网搜索插件并应用到智能体中，涵盖准备第三方搜索 API、创建插件与工具、调试发布，以及在单智能体中挂载插件的全流程操作。 | ||
| RAG应用实践 | 本实践从RAG技术原理出发，分析影响检索与生成效果的关键因素，系统性地提供从源文档写作规范、知识库配置优化到智能体评估持续优化的全链路实践指导，帮助开发者在不改动技术架构的前提下提升RAG应用的回答准确率与检索质量。 | |
| Agentic AI落地实践 | 本实践围绕从对话式AI到自主执行智能体的落地路径，介绍如何基于AgentArts平台的智能体开发、运行时与观测与优化的核心能力，构建具备目标拆解、工具调用与端到端任务闭环能力的Agentic AI应用。 |
