1. 前言
上周末，我花了整整一天时间，泡在 Nexent 平台里，从零开始构建了一个能处理杂乱工作文档的智能体。整个过程走下来，有惊喜也有期待，有踩坑也有顿悟，想把这些第一手的实操感受完整记录下来。
动手之前，我想先聊聊为什么想做这个智能体。日常工作会积累大量的项目文档、会议记录、技术资料和客户反馈，散落在各个文件夹、云盘和聊天记录里，命名混乱、格式不一，想找个东西经常要翻半天。这种"信息囤积却检索困难"的状态困扰了很久。所以目标很明确：做一个能真正"吃"进这些乱七八糟的文档，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"，希望它能成为第二大脑。
2. 第一步：让智能体'长脑子'——模型接入
打开 Nexent 首页，界面设计简洁清爽，左侧导航栏的功能分区很清晰。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。使用硅基流动 API key，填入模型名称和 API 地址。整个过程就是复制、粘贴几个关键信息，点击启用，零代码接入就完成了。这一步的感受是非常干脆利落，没有复杂的参数需要理解，选一个自己顺手或性价比较高的模型即可。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。
3. 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。为了让测试更有代表性，特意挑选了两种完全不同的文档类型：
**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。
将上述文件直接拖入上传区，平台开始自动解析和入库。两个文件加起来有几十页，但处理速度很快，几分钟后状态就显示为"已就绪"。上传过程中，注意到平台会实时显示解析进度，还能看到文档被拆分成了多少个"块"，这种透明感让人心里有数。
全部上传后，迫不及待地开始测试。在知识库的"预览"模式下，可以直接对每个文档提问，查看检索效果。
