Tại sao xây dựng một đại lý AI RAG trên EdgeOne Makers
Nền tảng cung cấp khả năng xử lý tệp, bộ nhớ dính phiên cho Q&A nhiều lượt và gọi công cụ LLM để truy xuất — xây dựng kiến trúc rag tác nhân hoàn chỉnh mà không cần cơ sở dữ liệu vector hoặc dịch vụ bên ngoài.
Triển khai Một Lệnh
Triển khai với `git push` để tự động triển khai hoặc `edgeone makers deploy` qua CLI — không Docker, không Kubernetes, không cấp phát máy chủ.
Thời gian chạy tác nhân tích hợp sẵn
Thời gian chạy được quản lý với định tuyến giữ trạng thái phiên, tối đa 1 giờ thời gian thực thi, và tái sử dụng trạng thái trong bộ nhớ — được xây dựng đặc biệt cho các cuộc gọi LLM và vòng lặp tác nhân nhiều bước.
Mô hình AI Tích hợp
Truy cập DeepSeek, MiniMax, Hunyuan và nhiều hơn nữa thông qua cổng AI thống nhất. Tài khoản mới nhận 500K token miễn phí mà không cần cấu hình.
Quan sát đầy đủ
Theo dõi phân tán không cần công cụ — xem chuỗi cuộc gọi hoàn chỉnh, tương tác LLM, gọi công cụ và số liệu độ trễ trong bảng điều khiển cục bộ và đám mây.
Cách xây dựng một tác nhân AI RAG trong 3 bước
Xử lý tài liệu thành cơ sở tri thức, xác định các công cụ truy xuất và triển khai — nền tảng sẽ xử lý bộ nhớ, định tuyến và phối hợp LLM cho chatbot cơ sở tri thức của bạn.
1
Viết đại lý của bạn
Xây dựng trong thư mục `agents/` với bất kỳ framework nào (OpenAI SDK, Claude SDK, LangGraph, CrewAI, DeepAgents).
2
Triển khai vào sản xuất
Đẩy lên Git (GitHub/GitLab/Gitee) để tự động triển khai, hoặc chạy `edgeone makers deploy` qua CLI.
3
Phát trực tiếp
Triển khai toàn cầu trong vài phút với SSL tự động và định tuyến biên.
Năng lực nền tảng cho RAG AI Agent
Cách EdgeOne Makers cho phép đại lý rag ai của bạn — lưu trữ tệp cho cơ sở tri thức, gọi công cụ để truy xuất, bộ nhớ phiên cho Q&A nhiều lượt, và các mẫu rag của đại lý AI.
Tính năng | Mô tả |
|---|---|
| Agent Runtime | Chủ trì các cuộc gọi LLM, phối hợp vòng lặp Đại lý và logic kinh doanh, với định tuyến theo phiên và tự động mở rộng. |
| Công cụ Sandbox | Cung cấp hai lớp API riêng biệt nhưng tương tác cho cả LLM và nhà phát triển. Tự động hóa trình duyệt, thực thi mã, Shell và các thao tác tệp đều chạy trong môi trường sandbox cách ly. |
| Lưu trữ Cuộc trò chuyện | Cung cấp quản lý bộ nhớ tương thích với khung, với các API thống nhất cho phiên và tin nhắn. |
| Khả năng quan sát | Tự động thu thập dấu vết cuộc gọi với thiết bị không xâm nhập, cho phép xem dấu vết thống nhất trong cả bảng điều khiển địa phương và đám mây. |
| Mô hình tích hợp sẵn | Truy cập Hunyuan và các mô hình Trung Quốc chính thống khác thông qua Cổng AI với hạn mức token miễn phí trong thời gian có hạn. |
Tôi cần khả năng nền tảng nào cho một đại lý AI rag?
Lưu trữ/xử lý tệp cho cơ sở kiến thức, gọi công cụ LLM (tìm kiếm + lấy) để truy xuất, và bộ nhớ giữ phiên cho ngữ cảnh nhiều lượt. EdgeOne Makers cung cấp cả ba — cho phép kiến trúc rag đại lý mà không cần dịch vụ bên ngoài.
Tôi có cần cơ sở dữ liệu vector để xây dựng chatbot cơ sở kiến thức không?
Không. Hệ thống tệp của nền tảng và việc gọi công cụ cho phép kiến trúc rag đại lý nhẹ - xử lý PDF thành văn bản có cấu trúc, xác định các công cụ tìm kiếm/lấy, và để LLM lấy các trang liên quan. Không cần Pinecone hay Weaviate.
Làm thế nào bộ nhớ phiên giúp ích cho đại lý rag ai của tôi?
Định tuyến cố định phiên giữ cho ngữ cảnh cuộc trò chuyện của chatbot cơ sở tri thức của bạn sống động qua nhiều câu hỏi — đại lý nhớ những gì đã được thảo luận và có thể tinh chỉnh câu trả lời mà không cần truy xuất lại.
Có phải việc xây dựng ai agents là miễn phí trên EdgeOne Makers không?
Có. 500K token mô hình/tháng, lưu trữ tệp lâu dài, bộ nhớ cố định theo phiên và hỗ trợ cuộc hội thoại nhiều lượt — tất cả các thành phần cho ai agents rag với chi phí bằng không.
Tôi có thể tùy chỉnh logic truy xuất trong đại lý rag ai của mình không?
Có. Bạn định nghĩa các chức năng công cụ của riêng mình (tìm kiếm, lấy, lọc) — nền tảng cung cấp thời gian chạy và truy cập LLM. Xây dựng bất kỳ mẫu kiến trúc rag đại lý nào: từ khóa, ngữ nghĩa, kết hợp hoặc tùy chỉnh.