news 2026/10/13 12:23:57

借助 ModelEngine 这类可视化编排工具,升级“历史文学探索者“智能体,集成Http工具库插件

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张小明

前端开发工程师

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借助 ModelEngine 这类可视化编排工具,升级“历史文学探索者“智能体,集成Http工具库插件

ModelEngine 通过可视化拖拽 + 模块化设计 + 实时调试能力,将大模型应用的开发效率提升 10 倍以上。

在大模型(Large Language Model, LLM)开发的浪潮中,越来越多的开发者、研究员和企业团队正面临一个共同的困境:开发效率低、调试成本高、协作困难。你是否也曾经历过以下场景?

  • 花了三天时间调试一个提示词(prompt),却始终得不到理想输出;
  • 想构建一个多步骤的推理链(Chain-of-Thought),却在代码中写得一团乱麻;
  • 团队成员之间对模型流程理解不一致,沟通成本飙升;
  • 想快速尝试不同的模型组合(如 GPT-4 + Claude + 自研模型),但每次都要重写大量胶水代码。

而今天我们要聊的,正是解决这些问题的“利器”:ModelEngine 可视化编排平台。


端到端的AI开发流程

从数据处理到行业应用落地的全流程解决方案

1. 可视化应用编排

通过可视化编排,大模型流式开发关键特点,实现低码化应用开发,降低开发门槛

2. 一站式开发平台

面向普通用户提供零代码拖拽式编排;企业级场景可编排复用,支持多知识库和多模型配置,模型流式输出内置支持;提供北向API被上层集成

3. 声明式开发框架

自研声明式框架,提供多种调用方式,缺省支持模型流式输出;内置10+大模型原语;解耦模型服务与知识库服务,换模型和知识库不改应用,整体开发与维护效率可提高30%+

4. 多语言插件

提供插件开发SDK,面向Java与Python开发者提供Java与Python两种语言的插件开发能力


构建懂业务的超级AI应用

Aido 专为工程团队打造:拉取源码即可本地运行,开箱支持 ETL + RAG、智能体编排、MCP工具接入、插件体系与企业级监控,帮助你在自有环境快速落地复杂 AI 应用。

如何使用工具并且自己创建一个工具库:

在智能体中经常会有一些满足不了的需求,有时候需要跟我们自己的系统打交道,这里我们自己来创建插件/工具。

我们从网站找了一个电商的接口,可以获取古代可以有什么衣服来穿的样式:

通过以下postman的请求,可以看到接口在postman中请求是成功的,也得到了数据返回值。

接口地址:http://suggest.taobao.com/sug?code=utf-8&q=女装

{"result":[["女装冬季外套","191076.2718726978"],["女装外套2025新款","332460.74190320715"],["女装2025新款冬装","209423.27597909025"],["女装2025新款今年流行爆款","25119.382706662982"],["女装2025新款","195610.47593953265"],["女装套装","198070.10437850177"],["女装上衣","175579.4435741688"],["女装羽绒服","50979.09514297729"],["女装冬装套装","213698.85398550724"],["女装连衣裙","22790.437464468447"]]}

接下来,我们可以在更多插件中,点击“创建”即可进行插件的创建,包含工具、Http插件、Mcp、工作流之类的。

这里我们因为是http的接口,所以,我们选择到添加http工具中,点击添加http工具。

创建Http插件后,这里有3步操作,第一步是输入名称、描述:

接着就是方法定义,我们可以对请求的参数和返回的参数进行定义:

这里我们先定义2个请求参数,一个是code,表示返回utf8的数据,另外一个是q表示请求的名称参数,接着返回的值是一个对象中包含数组的数据结构:

最后就是http信息配置,可以定义方法与url,另外再定义一些请求的数据类型:


可以不用在url上带get参数,这样会报错,可以直接写上url即可。

点击确定后,就可以创建一个http的工具库,显示已经创建成功了,也显示已发布。

在右边的按钮中,可以使用"test"进行http工具的测试。


点击测试后,发现测试是成功的,连接成功,没有发现问题。

同时,http可以查看一些参数,传参是什么,返回值是什么,都可以查看到。


接下来,我们通过智能体中直接搜索并添加这个插件即可使用。

下图表示已经添加成功到智能体中:

进行测试:


通过构建这个智能体应用,我们发现 ModelEngine 不仅仅是一个生产力工具,更是一个创意放大镜。它将天马行空的想象,通过可视化编排和智能体,变成了可触摸、可交互的现实。

这个项目完美地证明了:

技术的温度:AI 技术可以不只是处理枯燥的报表,更能用来创造快乐和惊喜。

开发的敏捷:从“灵光一现”到“产品上线”,零代码/低代码平台将开发周期缩短到了令人惊叹的程度。


ModelEngine是一款可视化大模型开发平台,通过拖拽式编排和模块化设计显著提升开发效率。该平台提供一站式解决方案,支持零代码开发、多模型配置和知识库管理,内置声明式框架和10+大模型原语。开发者可快速创建自定义插件(如HTTP工具),并集成到智能体应用中。平台还支持本地部署,开箱即用ETL+RAG、智能体编排等功能,使复杂AI应用的开发效率提升10倍以上,调试时间减少30%+,特别适合企业级AI应用快速落地。

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