基于 Nexent 平台的 AI 智能体构建与知识库应用实战

全部配置好后，开始了测试：

• 知识库问答：问'水下地形设备参数'，它很快从知识库里定位到相关信息，并总结。
• 工具调用：问'南京明天适合户外活动吗？'，它识别了意图，调用了天气查询工具，并返回了白天天气，夜间天气，最高温度，白天风力等信息，最后给出了自己的建议。 接着说'帮我记下明天上午 10 点开会讨论这个'，它调用待办工具，并模拟了添加成功的反馈。
• 混合问题：问'结合我们用户手册里的资源情况，明天南京的天气适合去户外团建吗？'，它能综合知识库里的'项目资源清单'和查询到的天气，给出一个初步建议。

第五步：发布与体验——智能体'上岗'

在测试阶段，可以随时与智能体对话，体验它的能力。测试完成后，这个智能体就正式出现在'智能体空间'里——一个属于个人的智能体列表。

随即打开'开始问答'，以普通用户的身份正式与它对话。它表现得和在调试时一样稳定，响应速度也很快。试了几个日常问题，比如'最近有哪些待办事项？''项目文档里提到过 XX 设备的备件吗？'，都能准确回应。

还特意去'智能体市场'逛了逛，想看看有没有别人分享的有趣智能体。市场里目前有一些官方示例和早期用户创建的实用工具，比如一个专门做会议纪要整理的智能体、一个能生成日报的智能体、还有几个行业知识问答助手。获取一个现成的智能体非常简单，点击'使用'就可以直接开始对话，也可以在此基础上二次修改。

总结与展望

经过实践，对平台有了具象的感受。它不是那种花哨的概念演示，而是真正能落地的生产力工具。

核心优势

1. 流程极其顺畅：从模型、知识库到工具，再到智能体开发，路径清晰，逻辑严密，几乎没有学习成本。非技术背景的用户，也能在一天内完成从 0 到 1 的搭建，这种'低门槛 + 高天花板'的设计非常难得。
2. 知识库能力扎实：对不同格式文档的处理效果很实用，这是智能体价值的基础。特别是对 PPT 中表格和图表的理解，超出了预期。如果未来能支持更多格式（比如扫描件 PDF、图片 OCR），覆盖面会更广。
3. 工具接入的想象力：无论是接入公开 API 还是自己的本地服务，都打开了无限的自动化空间。未来如果能轻松接入企业内部系统（比如 OA、CRM、数据库），价值会更大。
4. 提示词自动生成：对小团队和个人开发者是福音，降低了写出高质量提示词的门槛，同时保留了手动修改的灵活性。

改进建议

1. MCP 工具生态：目前还是'即将上线'状态，期待正式上线后，能有一个丰富的、可直接'安装'的公共工具市场。
2. 调试过程的可视化：在调试时，智能体调用工具和知识库的过程如果能更可视化——比如在界面上高亮显示'正在调用天气工具'、'从知识库检索到 3 个相关片段'——会更有助于理解和排查问题。
3. 记忆能力的深入体验：目前体验了对话中的短期记忆。文档里提到的'记忆管理'，可以控制长期记忆——比如记住偏爱简洁回答、记住常问的项目类型。期待未来能让智能体记住偏好，让对话真正'越用越懂我'。
4. 多模态能力：目前知识库主要处理文本，但工作文档里还有很多图片、截图。如果未来能直接理解图片内容（比如架构图、截图中的文字），那会是质的飞跃。

总的来说，该平台是一个成熟度高、前瞻性强、但又对普通用户很友好的平台。它把构建智能体的复杂过程简化成了搭积木，让想法到落地的距离变得很短。虽然一些高阶功能还在路上，但已经展现出的核心能力，足够用来改造工作方式。后续可进一步扩展投喂更多文档，如过去一年的项目资料、行业报告、技术手册，并尝试接入公司内部工具，如企业微信、Jira、Confluence，看能否成为更得力的'数字员工'。