AI 智能體

在明確的資料、工具和審核權限範圍內，讓模型多輪推理並呼叫工具。

任務需要多輪推理或多次使用工具時，可以使用 AI 智能體（Agent）節點。宣告的模型、工具、帳號、固定參數和審核策略，共同限定模型能夠執行的操作。

設定任務

編寫提示詞，選擇可用模型，並綁定 Agent 所需的資訊。

{
  "op": "node.add", "as": "reply", "type": "agent", "name": "Draft a reply",
  "prompt": "Draft a brief reply. Identify facts that need confirmation. Do not invent a resolution.",
  "config": { "model": "deepseek-v4-flash", "maxRounds": 5 },
  "inputs": { "input": { "kind": "value", "value": "The customer's parcel has not arrived." } }
}

模型必須由目前部署環境支援。可以直接綁定具名業務輸入，需要明確約束時使用 config.inputs。Agent 預設回傳文字；需要結構化 JSON 時，應設定 config.resultSchema，無需宣告內部輸出連接埠。

輸入

{"text":"My parcel has not arrived. Can you confirm its status?"}

預期結果

生成回覆草稿並指出需要確認的事實，不會寄送郵件。

執行前準備

執行前，設定部署端模型服務，並選擇可用模型。

下載工作流程

宣告工具

工具可以是應用操作，也可以是選定的已發布工作流程。每個工具都要設定對外名稱、說明、帳號和審核策略。參數可以來自固定值、Agent 輸入，或由模型填寫。

平臺會生成應用操作和工作流程的輸入定義。模型不能自行獲得新帳號、修改固定參數或關閉審核。被推遲設定且尚未就緒的工具，不會出現在可呼叫工具列表中。

等待與恢復

工具可以要求人工審核。待處理決定和受支援的 Agent 後續執行資訊由本次執行管理。工具結果持久化後，恢復時可以繼續執行，無需為了重建資料而重複已完成的外部呼叫。

Agent 暫時執行程式碼計算，不會修改工作流程，也不會自動繼承外部能力。需要時，應明確設定受支援的程式碼工具。

限制

Agent 的輪數、節點執行時間和整次執行時間都有上限。它不支援程式碼和 LLM 節點使用的一般節點重試及 onError 處理。模型生成的回覆不能證明外部操作已經成功，應檢視實際工具結果。