智谱清流

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智谱清流是智谱AI推出的一站式AI智能体构建平台,支持工作流编排、知识库、MCP服务等能力,助力企业快速落地AI应用。

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详细介绍

工具简介

智谱清流(官网地址:bigmodel.cn/agent)是智谱AI面向企业与开发者推出的一站式AI智能体(Agent)构建与工作流编排平台。它依托智谱GLM系列大模型(包括GLM-5.3、GLM-5.3-Flash、GLM-5.2等)的强大推理能力,将大模型能力封装为可视化、可配置的智能体应用,让用户无需深入底层算法即可快速搭建属于自己的AI助手与自动化流程。作为智谱开放平台(BigModel)的重要组成部分,智谱清流与模型体验中心、API调用、知识库、模型微调、MCP服务等能力深度打通,形成从模型选型、应用编排到上线部署的完整闭环。

在AI应用开发领域,传统方式往往需要编写大量代码、处理复杂的上下文管理与工具调用逻辑。智谱清流的核心价值在于降低AI应用开发门槛:通过可视化的工作流画布、丰富的预置节点、灵活的知识库接入以及标准化的MCP工具生态,用户可以用拖拽和配置的方式完成复杂业务流程的自动化编排。无论是客服问答、文档处理、数据分析,还是多步骤任务规划,都可以在清流平台上以较低成本实现。

 

主要功能

1. 可视化智能体编排

智谱清流提供图形化的工作流编辑器,用户可以通过拖拽节点的方式构建智能体执行逻辑。每个节点可代表大模型调用、条件判断、工具调用、知识检索、代码执行等不同动作,节点之间通过连线定义数据流转顺序。这种方式让复杂的多步骤任务变得直观可见,便于调试与迭代,也方便团队成员协作维护。

2. 多模型接入与灵活选型

平台内置智谱GLM系列多款模型,包括面向复杂推理的GLM-5.3、兼顾性能与成本的GLM-5.3-Flash、以及稳定版本GLM-5.2等。用户可以根据任务复杂度、响应速度要求和预算,在不同节点选择不同模型,实现效果与成本的最优平衡。同时平台提供模型体验中心,方便用户在正式接入前进行效果对比测试。

3. 知识库与RAG检索增强

智谱清流支持接入企业自有知识库,将文档、网页、结构化数据等内容进行向量化处理后,供智能体在回答问题时检索引用,从而显著提升回答的准确性和专业性,减少模型幻觉。知识库能力与智谱开放平台的知识库控制台打通,支持文档管理与更新维护。

4. MCP服务与工具生态

平台支持MCP(Model Context Protocol)服务接入,用户可以在MCP市场中选用各类标准化工具,让智能体具备调用外部服务、查询实时数据、执行具体操作的能力。MCP作为开放协议,极大扩展了智能体的能力边界,也便于开发者将自己开发的工具接入生态。

5. 模型微调与定制化

针对有特定领域需求的用户,智谱清流所在平台提供模型微调功能,用户可以使用自有数据对基础模型进行微调,使模型更贴合业务场景的术语体系和表达习惯,再结合智能体编排实现高度定制化的AI应用。

6. 应用体验与快速验证

平台提供应用体验中心,用户可以在构建过程中随时预览智能体的实际表现,通过对话测试验证工作流逻辑是否正确、知识库检索是否精准、工具调用是否顺畅,从而在正式发布前完成充分验证。

 

使用方法

使用智谱清流的基本流程如下:

  1. 注册与登录:访问智谱开放平台官网完成注册,新用户可领取免费Tokens资源包用于体验。
  2. 创建智能体:进入Agent构建页面,新建一个智能体项目,设定其角色定位与基础提示词。
  3. 编排工作流:在画布中添加节点,配置模型调用、知识检索、条件分支、工具调用等逻辑,并连接节点形成完整流程。
  4. 接入知识库:上传业务文档或接入已有知识库,配置检索参数,让智能体能够引用专业知识作答。
  5. 测试与调试:在应用体验中心与智能体对话,检查各节点执行结果,根据反馈调整提示词或流程逻辑。
  6. 发布与调用:验证通过后发布应用,可通过API等方式集成到自有业务系统中使用。

 

产品优势

对比维度 智谱清流 传统开发方式
开发门槛 可视化拖拽,无需深度编程 需编写大量代码与调试
模型能力 直接接入GLM-5.3等旗舰模型 需自行部署与适配
工具扩展 MCP市场标准化接入 需自行开发对接
知识增强 内置知识库与RAG能力 需自建检索系统

此外,智谱清流背靠智谱AI完整的大模型技术栈,模型迭代更新可第一时间同步到平台,用户无需担心底层能力落后。平台还提供Coding Plan等套餐选择,以及丰富的文档、FAQ和工单支持体系,帮助用户快速上手并解决使用中的问题。

 

应用场景

  • 企业客服:构建基于知识库的智能客服,自动回答产品咨询、售后问题。
  • 文档处理:编排文档摘要、信息抽取、格式转换等自动化流程。
  • 数据分析:结合工具调用能力,让智能体查询数据并生成分析结论。
  • 内容生产:搭建多步骤写作助手,完成选题、撰写、润色全流程。
  • 业务流程自动化:将重复性办公任务编排为智能体工作流,提升效率。

核心功能

1
可视化工作流编排
提供图形化画布,用户通过拖拽节点构建智能体执行逻辑,支持模型调用、条件判断、工具调用、知识检索等多种节点类型,让复杂多步骤任务直观可见,便于调试与团队协作维护。
2
多模型灵活接入
内置GLM-5.3、GLM-5.3-Flash、GLM-5.2等多款智谱大模型,用户可按任务复杂度与成本预算在不同节点选择不同模型,实现效果与成本的最优平衡,并可在体验中心对比测试。
3
知识库与RAG检索增强
支持上传企业文档构建知识库,通过向量化检索让智能体在回答时引用专业知识,显著提升回答准确性与专业性,有效减少模型幻觉,适用于客服、法务等专业场景。
4
MCP服务与工具生态
支持MCP协议服务接入,用户可在MCP市场选用标准化工具,让智能体具备调用外部服务、查询实时数据、执行具体操作的能力,大幅扩展智能体能力边界。
5
模型微调定制
提供模型微调功能,用户可用自有数据对基础模型进行训练,使模型更贴合业务术语体系和表达习惯,再结合智能体编排实现高度定制化的AI应用落地。
6
应用体验与快速验证
提供应用体验中心,用户可在构建过程中随时与智能体对话测试,验证工作流逻辑、知识库检索精度和工具调用效果,在正式发布前完成充分验证与迭代。
7
API集成与部署
智能体验证通过后可发布并通过API方式集成到自有业务系统中,支持与智谱开放平台的模型API、知识库等能力打通,形成从开发到上线的完整闭环。

优缺点分析

优点
+背靠智谱GLM-5.3等旗舰大模型,模型能力持续迭代并第一时间同步到平台,用户无需担心底层技术落后
+可视化拖拽式编排大幅降低AI应用开发门槛,非专业开发者也能快速搭建智能体工作流
+与知识库、MCP服务、模型微调等能力深度打通,形成从模型选型到应用部署的一站式闭环
+新用户注册可领取免费Tokens资源包,便于低成本体验和验证产品效果
缺点
-目前主要面向Web端使用,缺少移动端App等更便捷的客户端形态
-平台功能体系较为丰富,新用户需要一定学习成本才能熟练掌握工作流编排与各模块配合

适用人群

希望快速落地AI应用但缺乏深度算法团队的企业需要构建智能客服、文档处理等自动化流程的业务运营人员使用智谱GLM模型进行应用开发的开发者与技术人员需要将企业知识库与大模型结合使用的知识管理团队探索AI智能体与工作流自动化的产品经理和创业者

常见问题

Q: 智谱清流和直接调用智谱API有什么区别?
直接调用API需要开发者自行编写代码处理上下文管理、工具调用、多步骤逻辑等,开发成本较高。智谱清流则提供可视化编排界面,将模型调用、知识检索、条件判断、工具调用等封装为可拖拽节点,用户无需大量编码即可搭建复杂智能体应用。同时清流与知识库、MCP市场等能力打通,更适合快速构建和验证完整AI应用,而API更适合已有系统做轻量集成。
Q: 使用智谱清流需要付费吗?价格如何?
智谱清流依托智谱开放平台的计费体系,具体价格与所选模型、调用量相关。平台提供API价格页和Coding Plan套餐供选择,新用户注册可领取免费Tokens资源包及图像视频资源包用于体验。由于计费方式可能随平台政策调整,建议以官网定价页面显示的最新信息为准,或通过工单咨询官方客服获取准确报价。
Q: 智谱清流支持接入自己的知识库吗?
支持。智谱清流提供知识库能力,用户可以将企业文档、网页内容、结构化数据等上传并进行向量化处理,智能体在回答问题时可通过RAG检索引用这些知识,从而提升回答的专业性和准确性。知识库可在智谱开放平台控制台中进行管理和更新维护,适合客服问答、内部知识助手等需要专业内容支撑的场景。
Q: MCP服务是什么?在智谱清流中有什么作用?
MCP(Model Context Protocol)是一种标准化协议,用于让大模型安全地调用外部工具和服务。在智谱清流中,用户可以通过MCP市场选用各类预置工具,让智能体具备查询实时数据、调用外部API、执行具体操作等能力。这相当于为智能体装上了可扩展的“手脚”,使其不再局限于文本生成,而能完成更复杂的实际任务,同时标准化协议也便于开发者将自己的工具接入生态。
Q: 智谱清流适合没有编程基础的人使用吗?
相对友好。智谱清流采用可视化拖拽式编排,用户通过配置节点和连线即可构建智能体工作流,无需编写大量代码,降低了使用门槛。但要充分发挥平台能力,仍需理解提示词设计、知识库检索、工作流逻辑等基本概念,因此有一定学习成本。对于完全没有技术背景的用户,建议先从应用体验中心和简单模板入手,逐步熟悉后再构建复杂流程。