从零上手阿里云百炼：一场直播看懂智能体、工作流与外部模型接入

2025 年 9 月 5 日，WaytoAGI 社区「晚八点共学」邀请许键、朱一鸣、银海、一枚扣子、小鱿鱼、林建、陈凤等多位嘉宾，围绕阿里云百炼平台展开了一场近三个小时的实战分享。从最基础的模型体验、智能体创建，到进阶的 API 接入、工作流搭建，再到钉钉 AI 表格的批量应用，内容覆盖了百炼平台从入门到进阶的主要玩法。本文适合刚接触百炼、想从零搭建第一个智能体的新手，也适合想了解如何通过 API 接入外部模型、用工作流提升效率的进阶玩家。

平台初体验：从模型广场到第一个智能体

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许键开场介绍了阿里云百炼平台的基本情况。平台集成了通义千问家族的多款新模型，包括 8 月 13 日发布的千问 image 画图模型、8 月 18 日发布的图像编辑模型，以及常用的千问 plus、coder 模型等，其他开源模型也较为齐全。他现场演示了用千问 image 生成国庆海报，效果良好，并强调「人民需要什么，百炼就开源什么模型」。

进入平台的方式很简单：通过课程主页链接，或直接搜索「阿里云百炼」，用支付宝或淘宝扫码即可登录。在模型广场，大部分模型都可以直接在线体验，许键建议新手先开通通义千问 plus 模型，「开通这一个模型的话，大部分情况下就够用了」。

创建第一个智能体的流程非常轻量：在应用管理点击创建应用，选择模型后编写提示词即可。许键特别强调了提示词的价值：「千万不要觉得它只是一个文字，它就不值钱，因为很多时候这些文字代表了你的认知。」他现场演示了如何用「优化」功能快速生成提示词，再结合自己的认知进行修改——比如创建一个「温柔的班主任老师」，要求它用苏格拉底式提问引导孩子解决鸡兔同笼问题，而不是直接给答案。这个例子展示了智能体在生活场景中的实用价值。

工作流与变量：从搭积木到开放配置

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许键接着介绍了工作流应用的创建方式。工作流有一定门槛，但「理论上这里的一些组件你只要用得比较多了，你也就大概知道它是什么了」，可以把它理解为搭积木连线——拖放组件、连线、配置提示词和模型即可。

工作流与普通智能体的核心区别在于变量。许键演示了如何在提示词中添加变量：点击添加后，输入的内容会自动替换到对应位置。这样做的好处是「这个地方它是可以开放给用户去使用的，而这个提示词本身只有我们开发提示词的人能够去配置」——相当于把提示词中的某些参数开放给终端用户，而不是由开发者写死。

他还提到，百炼平台支持通过支付宝 MCP 实现付费功能，比如设置充值金额范围、生成支付宝付款链接、查询余额，甚至类似 GitHub 上「buy me a coffee」的点赞付费功能。

API 接入：把外网模型接进百炼

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朱一鸣讲解了如何通过 API 方式在百炼工作流中调用外部模型。他先用大模型解释了 API 的概念——「API 就是餐馆的服务员，你不用进厨房，他就会帮你搞定一切」，核心是代码与代码之间的通信。

具体接入步骤为：在左侧工具找到 API 节点，配置请求方法（如 POST）、请求地址、请求头和输入参数。百炼平台的一个优势是「只需要一个 API key 就全部满足了」，可在左侧导航的密钥管理中创建获取。

朱一鸣重点演示了用 API 生成视频的工作流。由于模型广场暂不支持视频生成，通过 API 可以提前使用该能力。工作流分为两个部分：上传任务到云端，以及循环检查任务是否完成（每隔 5 秒查询一次）。生成视频需要填三个参数：图片、API key 和提示词。他提到生成视频有免费额度，大约 50 次左右，具体可在模型详情页查看。

「你懂 API key，你懂怎么接 API，那么大概率你所有的大模型各种各样的工具你都可以用起来了。」朱一鸣总结道。

钉钉 AI 表格 + 百炼：批量干活的组合拳

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银海分享了钉钉 AI 表格与百炼工作流结合的使用方法。核心场景是：在钉钉 AI 表格中输入需求文档，利用自动需求拆解功能，让 AI 程序员批量写代码并在线运行，还能自动分类运行结果（成功或失败）。

具体配置流程为：在百炼创建应用（如 Python 代码生成器），选择千问 code 模型，发布后获取应用 ID 和 API key；回到钉钉 AI 表格，新增一列，选择字段模板中的「百炼工作流」，填入应用 ID 和 API key，再引用需求字段即可。「钉钉 AI 表格目前其实跟阿里云百炼是已经全部打通了」，银海说。

他还演示了搭建多语言翻译工作流的过程：开始节点输入原始语言，大模型节点执行翻译，结束节点引入翻译结果，测试通过后发布，再接入钉钉 AI 表格即可实现批量翻译。「你可以同时地去输入不同的需求」，这种并行处理能力是 AI 表格的核心价值。

外部模型接入：文生图、图生图与视频生成

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一枚扣子分享了如何将外部 API（如 Gemini 的 flashed 2.5 模型）接入百炼工作流，实现文生图、图生图和多图多参处理。她原本做了一个完整的工作流，支持意图识别、接口参数处理、多参文生图/图生图，最后返回图片 URL——「这个里面实际上是没有用到模型能力的，我只是用它来去做一下这个工作流的驱动跟封装」。

拆解后的工作流更简洁：一个 prompt、一个接口、一个参数处理节点，配上 key 和 URL 即可。图生图与文生图的区别在于参数中增加 image 地址，接口或封装会相应变化；多图多参则需要对多个 URL 做拆分，转成多图传入模型。

她展示了实际效果：给人物戴帽子、在咖啡图中添加一支英雄牌钢笔（放大后能看到「hero」字样）、让小猫小狗在多图参考下「站起来拥抱」。进阶用法包括：基于百炼视频模型和外部 API 生成视频，保持生图一致性，可用于短剧分镜处理；电商场景的多图融合等。「所有各位大神的玩法，你都可以直接用多维表格批量地去把它实现出来。」

从零搭建工作流：小鱿鱼的简化版实战

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小鱿鱼最后带领大家从零到一搭建了一个简化版工作流，步骤如下：

1. 进入应用管理，创建「工作流应用」，删除开始节点中不需要的变量。
2. 添加左侧大模型节点，选择通义千问 Max 模型（不选视觉模型即可）。
3. 区分「提示词」和「用户提示词」：系统提示词固定不变，用户提示词选择内置变量 query，随用户输入变化。
4. 添加 MCP 节点，开通通义万象的文生图功能，设置固定提示词、规格（如 1024×1024）和图片张数。
5. 添加大模型节点，用 Markdown 语法整理图片链接。
6. 添加变量处理节点，将图片链接格式化为可直接显示的 Markdown 图片格式——格式为英文感叹号加中括号加小括号，中间填入图片链接。

她特别提醒，如果不加格式化处理，输出的是链接而非图片预览。她还介绍了高级玩法：接入 API 后工序更简单，直接返回图片链接；通过流式输出提升用户体验；用条件判断区分不同输入情况（如同时上传图片和输入提示词时走图生图流程）。

现场问答

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不走意图识别会怎样？

小鱿鱼：不走意图识别意味着闲聊也会出图片。理想状态是无论用户说什么，都会生成一张对应的人设图片，相当于现场出一个表情包。但提示词需要优化，目前还不够完整。

MCP 后面几个步骤没看清？

小鱿鱼：文生图之后加一个大模型节点，用 Markdown 语法整理图片链接，只输出图片内容；然后加变量处理节点，将链接格式化为可显示的图片格式。

Banana 模型在哪找？

许键：Banana 是谷歌 Gemini 的最新模型，直接去谷歌官网查找即可。陈凤补充了 Banana MCP 的地址。

变量处理的作用是什么？

小鱿鱼：因为前面已经转化为 Markdown 图片链接，但直接输出显示不出来，需要加变量处理（或样式）把格式加进去，让图片能直接显示。这个节点也可以在结束节点加。

MCP 的 API key 和模型名称怎么配置？

银海：创建 MCP 服务时，FC（函数计算）是 serverless 框架，不需要操心服务器部署；网关方式更复杂，适合已有网关实例的场景。常用的是脚本部署方式，通过 NPX 或 UVX 安装，或通过 HTTP 方式远程对接第三方接口。在魔搭社区的 MCP 广场可以找到现成的服务，支持一键配置到 Cherry studio、课设等工具。

要点回顾

• 阿里云百炼平台集成千问家族多款模型，用支付宝或淘宝扫码即可登录，新手建议先开通通义千问 plus 模型。
• 创建智能体只需三步：创建应用、选择模型、编写提示词；提示词代表认知，可用「优化」功能辅助生成再自行修改。
• 工作流应用通过拖放组件、连线、配置提示词和模型搭建；变量可将部分配置开放给用户。
• 通过 API 节点可接入外部模型（如 Banana/Gemini），配置请求方法、地址、请求头和参数即可；百炼平台一个 API key 通用。
• 钉钉 AI 表格与百炼已打通，可批量执行需求拆解、代码生成与运行、多语言翻译等任务。
• 文生图、图生图、多图多参可通过外部 API 在工作流中实现，配合钉钉多维表格可批量操作，用于短剧分镜、电商多图融合等场景。
• 图片链接需格式化为 Markdown 图片格式（英文感叹号 + 中括号 + 小括号）才能直接显示。
• MCP 服务可通过脚本部署（NPX/UVX）快速创建，也可在魔搭社区找到现成服务一键配置到常用工具。