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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。

如何在智能体中使用知识库功能：

百度千帆知识库是百度智能云推出的一款专门面向大语言模型知识问答场景，旨在管理客户上传的知识并提供快速查询检索功能的产品。

如何获取百度千帆知识库的 API Key

1. 访问千帆知识库官网：

首先进入千帆知识库官方网址。若您是首次访问该网址，页面将会跳转至 登录 页面，详情可参照下图所示。

2. 完成登录及二次验证：

在登录页面，输入您的手机号和验证码。成功登录后，系统将引导您进入百度智能云的登录保护环节，此时需要您再次对相关信息予以验证，具体验证界面可参考下图展示内容。

3. 进入千帆知识库官网首页：

待信息验证成功后，页面将自动跳转至百度千帆知识库的官网首页，如以下示意图所示。

4. 查看 API Key 相关信息：

进入官网首页后，在页面左侧的侧边栏中，找到 “API Key” 一栏并点击进入，在此页面您能够查看 API Key 的相关信息。需要注意的是，若您是首次进入该页面，API Key 栏显示为空，此时则需要您手动进行创建，详情可参考下图。

5. 进入创建页面并配置信息：

点击 “创建 API Key” 按钮，页面将跳转至创建页面。在该页面中，您可按照要求填入相应的名称，并在 “权限配置” 一栏，选择 “全部产品权限” 选项，相关操作界面可参照下图内容。

6. 完成创建并复制 API Key：

完成上述信息填写及配置后，点击 “确定” 按钮，即可成功创建 API Key。创建成功后，相应的 API Key 将会显示在页面上，您只需点击 “复制” 按钮，便可轻松复制已创建好的 API Key，具体操作界面可参考下图示例。

接下来，可以通过添加知识库来完善知识库，可以直接点击“新建知识库”按钮：

先进行定义知识库，然后添加名称、备注，再进行上传本地的文件：

最后直接默认的参数，直接点击确认配置即可完成配置。

隔几分钟后，这本书就已经完成解析文档完成，我们可以直接在智能体中进行使用了。

点击详情可以看到切片相关的的切片的详情，可以看到文档被已经切片了。

在智能体中我们可以直接在知识库中点击选择知识库，将刚刚的文档上传的知识库，选中这个知识库。

选中知识库后，就可以看到这个知识库加入到了这个智能体中。

接下来，可以看到这通过智能体进行测试，我们可以看到已经命中到了知识库。

过去两年，大模型相关的技术文章和 Demo 层出不穷，但很多团队在真正落地智能体应用时，会共同遇到几类现实问题：

从0到1门槛高

业务方只会说需求：“做个知识库助手”“做个智能报表分析”；
技术同学需要在模型、工具、数据、部署之间来回决策，试错成本极高。
“能跑”但不可控

本地试出来一个还不错的 Prompt 或智能体配置，上线之后各种“翻车案例”不断；
知识库内容一更新，效果成谜，没人知道到底哪里变坏了。
开发–评测–迭代脱节

评测数据和线上日志割裂，优化靠“感觉”和几次手测；
Prompt 调一调、多加一个工具节点，效果到底更好还是更差，很难形成数据闭环。
多智能体协作难以工程化

理论上“规划智能体 + 执行智能体 + 评审智能体”很美好；
实操时流程可视化混乱、状态难以追踪，团队协作成本高。
在这样的背景下，我在一个企业级内部项目中，尝试使用 ModelEngine 智能体与可视化编排能力，构建了一套从 0 到 1 再到可迭代优化的完整实践路径。