使用 Nexent 平台构建 AI 智能体管理文档实战指南

前言

上周末，我花了整整一天时间，在 Nexent 平台上从零开始构建了一个能处理工作文档的智能体。整个过程有惊喜也有期待，想把这些第一手的实操感受记录下来，希望能给同样对这类平台感兴趣的朋友一些参考。

我的目标很明确：做一个能真正'吃'进杂乱文档，并能准确回答问题的智能助手。我把它命名为'项目知识助手 001'，希望它能成为我的第二大脑。

第一步：让智能体'长脑子'——模型接入

打开 Nexent 首页，左侧导航栏功能分区清晰。直接找到'快速配置'入口，引导按顺序完成模型、知识库和智能体的设置。

进入'模型管理'，为智能体配置'大脑'。平台支持接入多种模型。我使用了硅基流动的 API key，填入模型名称和 API 地址。整个过程复制粘贴关键信息，点击启用，零代码接入即可完成。这里使用的是 DeepSeek-V3.2，API 秘钥直接在硅基流动复制。填完信息后点击验证出现可用时点击添加即可完成模型的添加。

可以选择自定义的大语言模型。

第二步：喂给智能体'养料'——知识库实操

接下来是核心步骤：构建知识库。这部分重点体验了 Nexent 处理不同类型、不同风格文档的能力。

在添加知识库之前，需要先配置系统模型——也就是 Nexent 平台各个功能默认调用哪个模型进行 Embedding（向量化处理）。这里使用硅基流动 API key，模型选用了 Qwen/Qwen3-Embedding-8B，这是一个专门针对中文优化的 embedding 模型。点击验证显示可用后添加，过程同样简单。

选好所需的模型后，点击下一步，就进入了知识库配置模块。

在'知识库配置'模块，点击'新建知识库'，开始上传文件。特意挑选了两种不同类型的文档：

**项目报告：**一个包含项目总结的 PPT 文件，里面有文字描述、数据表格、流程图和截图，结构复杂，信息密度高。 **用户手册：**一个纯文本的 Word 文档，纯文字但篇幅较长，章节清晰，是典型的技术文档。