第一个 Agent · 接知识库

把通用客服 Agent 升级为真正能回答你公司问题的助手。预计 10 分钟。

你将完成

1. 创建知识库，上传 1–3 个 PDF/Markdown 文档
2. 创建 Agent,绑定知识库
3. 配置提示词，让 Agent 在不知道时承认“不知道”
4. 在工作台验证

前置条件

• 已完成 SaaS 5 分钟跑通 或 私有化最小部署
• 准备好 1–3 个企业文档（产品手册 / FAQ / 政策)

步骤

1 · 创建知识库（2 分钟)

1. 空间 → 数据 · 知识库 → 新建
2. 输入名称:产品 FAQ
3. 选择 Embedding 模型(默认即可)
4. 点击创建

2 · 上传文档（2 分钟)

1. 进入刚创建的知识库 → 上传文档
2. 拖入 PDF / Markdown / Word / Txt,系统会:
   • 解析 → 自动分块(默认 1000 token / 块，200 token 重叠)
   • 向量化写入 pgvector
3. 等状态变为 就绪(通常 30 秒以内，大文件可能 1–2 分钟)

3 · 创建 Agent(3 分钟)

1. 空间 → Apps · 智能体 → 新建 → 空白 Agent

2. 名称:产品客服 Pro

3. 角色提示词:

   你是 {公司名} 的产品客服,使用知识库中的资料准确回答用户问题。
   
   规则:
   - 仅根据知识库内容回答;知识库外的内容,明确告知"我不确定,建议联系人工客服"。
   - 回答简洁,先给结论,再给依据。
   - 引用知识库中的具体段落作为依据。

4. 绑定知识库:勾选 产品 FAQ

5. 基础模型:选你认为最强的 LLM(常用 Claude / GPT-4 类)

6. 温度:0.2(客服场景需要稳定)

7. 点击 保存

4 · 调试（2 分钟)

在 Agent 编辑页内置的 调试面板:

你: 你们的退货政策是?
Agent: ……(应当用知识库内容回答,并附段落引用)

如果回答不理想:

→ Agent 调试详解

5 · 发布并验证（1 分钟)

1. 编辑页右上角 → 发布到工作台
2. 设置可见范围（默认仅自己；可加成员或角色)
3. 切到 工作台 · 任务,在“产品客服 Pro”里再次提问验证

看 Trace 理解 Agent 在做什么

空间 → 空间管理 · 观测 · Traces,找到刚才的对话。你会看到:

Agent.run
├─ retrieve(knowledge_base="产品 FAQ", query="退货政策", topK=5)
│   ├─ chunk_1: 0.87 → "我们的退货政策……"
│   ├─ chunk_2: 0.81 → "发货后 7 天内……"
│   └─ ...
├─ llm.complete(model=..., temperature=0.2, ...)
│   └─ tokens: in=480, out=120
└─ output: "根据知识库 [doc:FAQ.pdf p.3]……"

每一步都看得见，排错效率非常高。

接下来

• 想加工具 → Agent + 工具 · MCP 工具
• 想做多步流程 → 第一个 Workflow
• 想分享给团队 → 资源策略 ACL