Por que Construir um Agente de IA RAG no EdgeOne Makers
A plataforma oferece capacidades de processamento de arquivos, memória aderente à sessão para perguntas e respostas multi-turno, e chamadas de ferramentas LLM para recuperação — construa uma arquitetura completa de agente rag sem bancos de dados ou serviços de vetor externos.
Implantação com um comando
Implemente com `git push` para auto-implementação ou `edgeone makers deploy` via CLI — sem Docker, sem Kubernetes, sem provisionamento de servidor.
Tempo de Execução de Agente Integrado
Tempo de execução gerenciado com roteamento fixo de sessão, até 1 hora de tempo de execução e reutilização de estado em memória — projetado especificamente para chamadas LLM e loops de agentes de múltiplas etapas.
Modelos de IA Integrados
Acesse DeepSeek, MiniMax, Hunyuan e mais através de um gateway de IA unificado. Novas contas recebem 500K tokens gratuitos sem configuração.
Total Visibilidade
Rastreamento distribuído sem instrumentação — veja cadeias de chamadas completas, interações LLM, invocações de ferramentas e métricas de latência em painéis locais e na nuvem.
Como Construir um Agente de IA RAG em 3 Passos
Processe documentos em uma base de conhecimento, defina ferramentas de recuperação e implante — a plataforma cuida da memória, roteamento e orquestração de LLM para seu chatbot de base de conhecimento.
1
Escreva Seu Agente
Construa no diretório `agents/` com qualquer framework (OpenAI SDK, Claude SDK, LangGraph, CrewAI, DeepAgents).
2
Implantar na Produção
Envie para o Git (GitHub/GitLab/Gitee) para auto-implantação, ou execute `edgeone makers deploy` via CLI.
3
Ir ao Vivo
Implanta globalmente em minutos com SSL automático e roteamento de borda.
Capacidades da plataforma para Agente de IA RAG
Como a EdgeOne Makers habilita seu agente rag ai — armazenamento de arquivos para base de conhecimento, chamada de ferramentas para recuperação, memória de sessão para perguntas e respostas de múltiplas turnos, e padrões rag de agentes ai.
Recurso | Descrição |
|---|---|
| Tempo de Execução do Agente | Hospeda chamadas LLM, orquestração de loop de Agente e lógica de negócios, com roteamento baseado em sessão e escalonamento automático. |
| Ferramentas Sandbox | Fornece duas camadas de API separadas, mas interoperáveis, tanto para LLMs quanto para desenvolvedores. Automação de navegador, execução de código, Shell e operações de arquivo são executados em um ambiente isolado de sandbox. |
| Armazenamento de Conversas | Fornece gerenciamento de memória compatível com framework, com APIs unificadas para sessões e mensagens. |
| Observabilidade | Coleta automaticamente rastros de chamadas com instrumentação de zero-invasão, permitindo visualização unificada de rastreamento em painéis locais e na nuvem. |
| Modelos embutidos | Acesse Hunyuan e outros modelos chineses mainstream através do AI Gateway com uma cota de token gratuita por tempo limitado. |
Quais capacidades de plataforma eu preciso para um agente de IA rag?
Armazenamento/processamento de arquivos para base de conhecimento, chamada de ferramenta LLM (busca + recuperação) e memória fixa para contexto de múltiplas interações. EdgeOne Makers fornece todos os três — possibilitando a arquitetura rag de agente sem serviços externos.
Preciso de um banco de dados vetorial para construir um chatbot de base de conhecimento?
Não. O sistema de arquivos da plataforma e a chamada de ferramentas permitem uma arquitetura de agente leve — processe PDFs em texto estruturado, defina ferramentas de busca/busca e deixe o LLM recuperar páginas relevantes. Nenhum Pinecone ou Weaviate necessário.
Como a memória da sessão ajuda meu agente de IA rag?
O roteamento persistente de sessão mantém o contexto da conversa do chatbot da sua base de conhecimento ativo em várias perguntas — o agente se lembra do que foi discutido e pode refinar as respostas sem precisar recuperar novamente.
Construir agentes de IA é livre de RAG no EdgeOne Makers?
Sim. 500K tokens de modelo/mês, armazenamento de arquivos persistente, memória de sessão fixa e suporte a conversas de múltiplas rodadas — todos os componentes para agentes de IA rag a custo zero.
Posso personalizar a lógica de recuperação no meu agente rag ai?
Sim. Você define suas próprias funções de ferramenta (pesquisar, buscar, filtrar) — a plataforma fornece o tempo de execução e acesso ao LLM. Construa qualquer padrão de arquitetura de agente rag: palavra-chave, semântico, híbrido ou personalizado.