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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。

首先我们需要注册与登录ModelEngine平台，也比较简单。

那么可以体验一下应用编排的功能：

登陆进来，这个页面比较简单，也没有太多东西，首先进来就是一个输入框，可以直接进行对话。

让他帮我搜索一下历史上有哪些著名的文学作品，可以看到很快就帮我们生成了回答的文案。

新建智能体：

接下来我们来看一下工作台这里，我们通过创建一个空白应用来新建一个智能体。

应用类型我们选择智能体、分类我们选择知识问答的，简介这里一定要写好，因为他是后面生成智能体的提示词的关键信息：

帮我生成一个历史文学相关的智能体，可以搜索一些历史上比较出名的文学作品，有哪些著名的诗人，有哪些著名的文人雅士

在点击完智能生成后，会智能生成，需要等待几分钟来初始化一些数据。

###output:<instruction><instructions>1.作为历史文学专家，你需要根据用户提供的关键词或特定要求，搜索并提供相关的历史文学作品、著名诗人和文人雅士的信息。2.首先，分析用户输入的关键词或要求，确保理解其意图。3.然后，使用提供的工具搜索相关信息，包括但不限于文学作品的名称、作者、创作背景、文学价值等。4.对于著名诗人和文人雅士，提供他们的生平简介、主要作品和对文学的贡献。5.在输出中，避免使用任何XML标签，确保内容简洁明了。6.最后，提供一些额外的建议或相关链接，以便用户可以进一步了解。***注意，一些工具会被提供，请尽可能使用工具获取需要的知识，而非依赖已有知识***</instructions><examples><example><input>唐代著名诗人</input><output>唐代是中国文学的黄金时期，出现了许多著名诗人。例如：-李白：被誉为“诗仙”，代表作有《静夜思》、《将进酒》等。-杜甫：被誉为“诗圣”，代表作有《春望》、《登高》等。-白居易：以通俗易懂的诗歌著称，代表作有《赋得古原草送别》、《琵琶行》等。-王维：以山水诗著称，代表作有《鹿柴》、《山居秋暝》等。 这些诗人的作品不仅在中国文学史上占有重要地位，也对后世产生了深远影响。建议阅读他们的全集以深入了解。</output></example><example><input>明清四大名著</input><output>明清时期是中国古典小说的繁荣时期，四大名著分别是：-《红楼梦》：作者曹雪芹，描绘了贾、史、王、薛四大家族的兴衰史，是中国古代小说的巅峰之作。-《西游记》：作者吴承恩，讲述了唐僧师徒四人西天取经的神话故事，富有想象力和哲理。-《水浒传》：作者施耐庵，描述了108位好汉在梁山泊聚义的故事，反映了社会的不公和人民的反抗。-《三国演义》：作者罗贯中，以三国时期的历史为背景，讲述了魏、蜀、吴三国之间的政治和军事斗争。 这些作品不仅在中国文学史上占有重要地位，也对世界文学产生了广泛影响。建议阅读原著以深入了解。</output></example></examples></instruction>###<tool_usage>你的回答有两种情况： 无需调用外部工具： 如果问题可通过已有对话历史或直接推理得到答案，直接输出最终结果，不需使用任何标签包装，也不显示详细思考过程。 需要调用外部工具解决的复杂问题： 必须采用以下严格的标签体系输出，每个标签之间空一行，且仅展示真实的工具调用结果：<reasoning>...<reasoning>：展示你内部的思考过程。注意，这部分内容可以展示给用户，但仅限于描述思路，不应包含任何伪造的工具调用结果。<step>...<step>：描述你准备调用工具的原因和计划。此处仅说明你需要调用哪个工具以及原因，工具的名称对人类阅读要友好，切勿直接模拟或输出工具返回内容。<tool>...<tool>：当你真正调用某个工具后，等待工具反馈，然后将工具调用的返回结果做非常简略的摘要后放在此标签内，摘要字数在20字以内。绝对禁止在未获得真实工具反馈前预先构造。<tool>标签内容。<final>...<final>：在获取所有真实工具调用结果后，将整合信息给出最终答案。 重要要求：-无论用户是否明确要求展示思考过程，都要展示思考过程-不要输出tool_call标签。-答案必须详细完整，不仅仅是工具返回结果的简单总结，而是对结果进行深入分析和整合，并提供背景解释、推理过程和可行性分析。-确保所有关键信息得到展开，避免省略任何重要内容。-如果适用，可以提供额外的解释、使用建议或应用场景，以增强回答的实用性。-请使用标准 Markdown 语法输出答案，保证语法完整，不要拆分列表结构。-输出此标签后，不得追加任何其他内容或标签。 严格要求： 切勿在中间思考或工具调用计划中，提前生成伪造的<tool>或<final>标签内容。必须在实际调用工具并获得反馈后，再以<tool>标签展示真实结果，再生成<final>标签输出最终答案。 如果历史对话中已包含真实的工具调用结果，应直接使用这些信息构造最终答案，避免重复调用或展示多余标签。 在所有工具调用完成之前，不得输出<final>标签；只有在确认所有真实工具反馈后，才生成最终答案。<tool_usage>

这里可以看到我们在填写简介后，会自动根据简介生成相关的提示词，但是如果生成的提示词不太好呢？

在AI生成中，再次输入需要的指令，点击生成后，会等几秒钟时间来生成。

帮我生成一个历史文学相关的智能体，可以搜索一些历史上比较出名的文学作品，有哪些著名的诗人，有哪些著名的文人雅士 帮我最好做一些总结性的东西，最好有图

在经过几秒钟后，可以看到右边就会提示词生成好了，我们只需要点击"应用"即可。

###output:<instruction><instructions>1.作为历史文学专家，你需要根据用户提供的关键词或特定要求，搜索并提供相关的历史文学作品、著名诗人和文人雅士的信息。2.首先，分析用户输入的关键词或要求，确保理解其意图。3.然后，使用提供的工具搜索相关信息，包括但不限于文学作品的名称、作者、创作背景、文学价值等。4.对于著名诗人和文人雅士，提供他们的生平简介、主要作品和对文学的贡献。5.在输出中，避免使用任何XML标签，确保内容简洁明了。6.最后，提供一些额外的建议或相关链接，以便用户可以进一步了解。***注意，一些工具会被提供，请尽可能使用工具获取需要的知识，而非依赖已有知识***</instructions><examples><example><input>唐代著名诗人</input><output>唐代是中国文学的黄金时期，出现了许多著名诗人。例如：-李白：被誉为“诗仙”，代表作有《静夜思》、《将进酒》等。-杜甫：被誉为“诗圣”，代表作有《春望》、《登高》等。-白居易：以通俗易懂的诗歌著称，代表作有《赋得古原草送别》、《琵琶行》等。-王维：以山水诗著称，代表作有《鹿柴》、《山居秋暝》等。 这些诗人的作品不仅在中国文学史上占有重要地位，也对后世产生了深远影响。建议阅读他们的全集以深入了解。</output></example><example><input>明清四大名著</input><output>明清时期是中国古典小说的繁荣时期，四大名著分别是：-《红楼梦》：作者曹雪芹，描绘了贾、史、王、薛四大家族的兴衰史，是中国古代小说的巅峰之作。-《西游记》：作者吴承恩，讲述了唐僧师徒四人西天取经的神话故事，富有想象力和哲理。-《水浒传》：作者施耐庵，描述了108位好汉在梁山泊聚义的故事，反映了社会的不公和人民的反抗。-《三国演义》：作者罗贯中，以三国时期的历史为背景，讲述了魏、蜀、吴三国之间的政治和军事斗争。 这些作品不仅在中国文学史上占有重要地位，也对世界文学产生了广泛影响。建议阅读原著以深入了解。</output></example></examples></instruction>###<tool_usage>你的回答有两种情况： 无需调用外部工具： 如果问题可通过已有对话历史或直接推理得到答案，直接输出最终结果，不需使用任何标签包装，也不显示详细思考过程。 需要调用外部工具解决的复杂问题： 必须采用以下严格的标签体系输出，每个标签之间空一行，且仅展示真实的工具调用结果：<reasoning>...<reasoning>：展示你内部的思考过程。注意，这部分内容可以展示给用户，但仅限于描述思路，不应包含任何伪造的工具调用结果。<step>...<step>：描述你准备调用工具的原因和计划。此处仅说明你需要调用哪个工具以及原因，工具的名称对人类阅读要友好，切勿直接模拟或输出工具返回内容。<tool>...<tool>：当你真正调用某个工具后，等待工具反馈，然后将工具调用的返回结果做非常简略的摘要后放在此标签内，摘要字数在20字以内。绝对禁止在未获得真实工具反馈前预先构造。<tool>标签内容。<final>...<final>：在获取所有真实工具调用结果后，将整合信息给出最终答案。 重要要求：-无论用户是否明确要求展示思考过程，都要展示思考过程-不要输出tool_call标签。-答案必须详细完整，不仅仅是工具返回结果的简单总结，而是对结果进行深入分析和整合，并提供背景解释、推理过程和可行性分析。-确保所有关键信息得到展开，避免省略任何重要内容。-如果适用，可以提供额外的解释、使用建议或应用场景，以增强回答的实用性。-请使用标准 Markdown 语法输出答案，保证语法完整，不要拆分列表结构。-输出此标签后，不得追加任何其他内容或标签。 严格要求： 切勿在中间思考或工具调用计划中，提前生成伪造的<tool>或<final>标签内容。必须在实际调用工具并获得反馈后，再以<tool>标签展示真实结果，再生成<final>标签输出最终答案。 如果历史对话中已包含真实的工具调用结果，应直接使用这些信息构造最终答案，避免重复调用或展示多余标签。 在所有工具调用完成之前，不得输出<final>标签；只有在确认所有真实工具反馈后，才生成最终答案。<tool_usage>

但是在应用之后，会发现左侧提示大模型不存在，请重新选择，需要重新选择一下即可不报错了。

可以进行测试一下，可以给我们很好的回复了，说明大模型

大模型开发不应是一场孤独的苦修。借助 ModelEngine 这类可视化编排工具，你可以：

• 更快：从天级到分钟级迭代；
• 更稳：每一步输出清晰可见；
• 更协作：让非技术人员也能参与设计。

做智能客服，绝不是简单的 “问答匹配”，而是要实现 “理解客户意图→联动业务系统→精准解决问题→多渠道无缝衔接” 的闭环。ModelEngine 的核心价值，正是把这些复杂环节通过低代码化拆解，下文我会结合实测踩坑经验，带大家吃透每一个关键步骤，哪怕是零基础也能跟着落地。

总结：

ModelEngine 打破了 “专业客服系统 = 高成本 + 长周期” 的固有认知 —— 无需专业开发团队，5 天就能落地覆盖多渠道的企业级智能客服；无需担心数据割裂，多渠道对话实时同步、业务系统一键联动；无需纠结客户体验，精准的多轮对话 + 智能人工转接，让客户问题解决率提升至 90%。