背景与目标
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,检索困难。目标是构建一个能处理杂乱工作文档的智能助手,命名为'项目知识助手',希望成为第二大脑。
第一步:让智能体'长脑子'——模型接入
打开平台首页,找到'快速配置'入口,引导完成模型、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。填入模型名称和 API 地址,点击启用即可完成零代码接入。选择 DeepSeek-V3.2 作为对话模型,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
核心步骤是构建知识库。在添加知识库之前,需要先配置系统模型——也就是平台各个功能默认调用哪个模型进行 Embedding(向量化处理)。使用 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。
在'知识库配置'模块,点击'新建知识库',开始上传文件。挑选了两种不同类型的文档进行测试:
- 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,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'。
全部上传后,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。对于项目报告,它能描述文字,还能总结表格里的数据趋势和图表代表的流程;用户手册这种 Word 纯文本文件自然不在话下。
值得强调的是,平台还可以为每个知识库配置准确且完整的知识库总结,提取了每个文档的核心要点和关键词,这样后续检索时能更快定位到相关内容。具体操作:当上传成功后,点击右上方的概览,选择需要使用的模型后点击自动总结,即可自动进行知识库总结,生成知识库总结后点击保存即可。
保存知识库总结成功后,点击下一步即可。
第三步:给智能体'装工具'——MCP 服务初探
Nexent 的'MCP 工具'模块是让智能体具备行动能力的关键。想让智能体不仅能读文档,还能帮我查询一些外部信息。尝试了'接入第三方工具'。找到了一个由 Modelscope 提供的公开天气查询 API 的 URL 地址。将 URL 地址填入并填写服务器名称,点击添加,等待一段时间,上方提示添加 MCP 服务器成功时表示成功添加。
点击连通性校验,上方会提示'mcp 服务器连接成功',再次验证 MCP 服务器配置成功。
第四步:开发与调试——让智能体'干活'
模型、知识库、工具都备齐了,终于进入最后组装环节——'智能体开发'模块。
点击'新建智能体',命名为'项目知识助手 001'。配置界面很清晰,分为几个区域:
- 基础设置:填写名称、描述、头像等基本信息。
- 模型选择:选择之前接入的 DeepSeek-V3.2 作为对话模型。


