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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。