不写代码也能搭 Agent：文心 5.0 与千帆平台实战全记录
2026 年 1 月 28 日，WayToAGI 社区「晚八点共学」邀请社区 Agent 版主、齐芯智光联合创始人许键，围绕百度文心大模型 5.0 与千帆智能体平台做了一场实战分享。许键不仅拆解了千帆平台在当下 Skill 热潮中的独特价值，还带来了四个由杭州云谷学校一线教师深度参与的教育领域智能体案例——作文批改、教案生成、个性化错题练习、班主任教练导师，全部现场演示。适合想了解 Agent 落地方法、关注国内大模型能力，或对教育场景智能化感兴趣的读者。
千帆平台为什么在 Skill 时代反而更重要
许键开场先回应了一个普遍疑问：在 Skill 已经大热的当下，像百度千帆这样的智能体平台还有用吗？他的结论是：不仅有用，反而更重要。
千帆平台提供大量 MCP 工具、自主规划的智能体模板、workflow 以及多智能体协同能力，形态上跟社区里学过的很多平台类似。但许键强调，它与 Skill、AI 编程之间是互补关系，而非替代关系。原因有三：
第一，稳定性。许键指出，指令遵循这件事「依旧是一个不稳定的事，它是取决于咱们大模型本身的特性，决定了它就不可能稳定」。而在金融、会计、法律等场景，不稳定是致命伤，企业不敢接受。workflow 的固定流程恰好能满足这种对稳定性的要求。
第二，门槛。实现复杂智能体时，直接用 Skill 写会「无从下手」，而且上下文足够长时模型能力会下降，调提示词「很有可能我调好了后面，前面又坏」。workflow 的拖拉拽方式对非开发者友好得多。
第三，落地主体。许键分享了过去一年跟大量企业、事业单位探讨的观察：「真正能把智能体落地的，大多其实不是开发者，反而就是一些行业的专家。」这些专家行业知识深厚，但往往没有太强的智能体经验，workflow 的入门门槛远低于包含大量代码逻辑的 Skill。
许键还提到一个组合思路：用秒搭这类 AI 编程工具搭整套系统，把其中需要稳定性的部分拆出来用千帆这类平台搭建，「利用 skill 的一部分长项，加上这个 workflow 的稳定性，两者结合反而能够做到一个比较好用的智能体」。
深度研究智能体：多智能体协作的免费样本
千帆平台上的「深度研究」智能体让许键印象深刻，因为它把多智能体协作和持续自我规划都落地了，而且提供 100 次免费额度。
他以固态电池投资调研为例演示：这个智能体全程只用百度搜索和获取网站内容的工具，但核心逻辑在于——获得和检索一部分信息后，它会继续思考「我还缺哪些信息才能完成」，然后更新任务规划、拆解更精确的子任务、再做更多搜索，多个智能体之间互相协同，直到拿到足够信息才输出完整报告。
许键说，这份报告把固态电池上中游核心企业都列出来了，「以前我做这份调研报告，整整花了将近大半周的时间，但是如果用这样的工具，它能帮我准备百分之七八十的实时信息」。他建议大家去观察这个智能体的运作过程，「不一定要去实现它，但是去观察它的运作本身就是一件非常有趣的事」。
智能体的三层能力与真实落地场景
许键把智能体的能力总结为三层，并认为理解这三层能帮助判断 Agent 能解决什么问题：
基础能力是组织语言与沟通。进阶能力是整理和检索文本资料——检索本身不是大模型的能力，需要智能体配送，但与大模型的学习能力结合后，「搜索加上学习就形成了完整的决策链」。高级能力才是像 Skill 那样自主思考、遵循指令、调用工具形成闭环。
许键特别提醒：「真正要走到调用工具这一步，还远远没到，前面两步已经能解决很多的问题了。」他举了杭州市发布的各行各业 AI 需求清单里的几个例子：
- 南新街道办事处做社情民意智能分析，从海量投诉和舆情中快速汇聚重复问题——用的是基础能力。
- 社会工作部期望的 AI 网格助手，研习省市各级政策文件 5,000 余份，通过小程序问答帮社区人员提取文件重点——用的是整理和检索能力。
- 智能仓储全流程自动化中，智能体需要管理和控制 AGV 小车、协同 WMS 仓库管理系统、打通数据通道——这才用到高级能力。
教育领域实战：四个由一线教师驱动的智能体
许键强调，今天展示的教育案例来自社区教育板块版主丫丫老师及其伙伴思思老师、魏伟老师，「真正把它做成非常高级智能体的，往往就是在这个行业里面懂得非常深的人」。这些案例开发难度不大，难的是行业知识本身。
作文批改智能体
许键先吐槽了现状：用某些 AI 手机 APP 给娃批作文，「批得很差，没法实际拿来用」。核心问题在于指令太泛——作文批改其实有标准，教育部、课本上都有要求，但通用 chatbot 没有拿到这些标准。
解法很简单：从百度文库找到作文评分标准和评分要求，经语文教研组组长鉴定后写进提示词，交给文心 5.0。演示中，一篇小学三年级第五单元「我们眼中的缤纷世界」的作文（满分 30 分拿到 29 分），智能体先肯定优点，再找出病句、给出改进建议，效果远超通用 APP。许键还提到，把智能体对接到多维表格就能实现批量批改。
教案生成智能体
输入「人教版小学数学二年级第三单元」，智能体先通过搜索确认是「1-6 的表内除法」，然后输出单元内容概述、前后知识关联、理论支撑、教学目标、学习路径、参考文献，形成完整教研体系。
实现上只用了一个关键技巧：one shot / few shot。许键说，在提示词里给大模型一个参考格式，「告诉他这样的格式是这样的，你以后输出就按这样的格式来输出」。他分享说，2022 年底用智谱 6B 模型参加天池比赛时，就用这个技巧达到了 99.6% 的准确率。
个性化错题练习智能体
这个案例相对复杂，用到了工作流。思路是：先用另一个智能体把学生日常练习题、练习卷拍照录入数据库，记录分数和错题列表；然后基于学生姓名从数据库召回一学期的学习情况，交给大模型分析。
演示中，智能体对模拟学生「周萌萌」输出：成绩稳定在 87～90 分，指出运算熟练度和信息提取能力是成长点，建议「每天 5 分钟口算训练」、尝试「数学讲题小老师」活动，结语写道「数学是一场马拉松，而不是百米冲刺」。换一个学生「何子涵」，输出内容完全不同——单元测试一的进位加法小失误、图形世界的问题，针对性极强。
教练技术导师智能体
这个智能体为班主任提供陪练，从专业心理学视角评估对话、指导育人能力。演示场景是 7 岁小女孩刚上学不适应、想奶奶。智能体先模拟学生神态动作（「揪着衣角，眼眶红红的」），班主任给出共情式回应后，智能体从心理学理论出发点评：符合无条件接纳原则，但仅停留在情感层面，建议增加肢体接触、引导孩子思考如何让自己感觉更好。
许键说，几位云谷老师看过效果后评价「非常不错」，而且「之前的模型我们试过好多模型，跟现在文心 5 比起来完全没法比」。他特别提到文心 5 在中文文本上的优势，以及「全模态」的表现。
现场问答
教案生成智能体怎么做的？ 技术上非常简单，核心在提示词，许键已把提示词贴在评论区。难点在行业知识——比如核心素养经常写错，就在提示词里加样例「模型意识、几何直观」帮助模型理解。知识库里放了《小学数学课堂教学案例研究》等资料辅助检索，原本期望连接百度文库获取名师素材，但效果有断层，暂未使用。
怎样快速高效地建立数据库？ 建议做成拍照智能体，自动识别拍照内容并把错题集录入数据库，「一张一张拍过去，拍完了就全录成功了」。
背后依托的是什么模型？ 千帆上规划思考部分和内容生成部分分别依托不同模型，生成内容用的是文心 5 官方模型。收费可在平台查看，输入约每 1,000 token 0.000006 元，输出约 2 分多。
有没有模型能根据书和题目生成重点？ 模型只会把输入的文字按理解转换成新文字。要实现这个需求必须构造成智能体，把书和题整合成知识库或数据库；如果数据量没超出上下文限制，直接放进提示词也可以。
有没有好用的视频智能体？ 推荐 remotion，自动生成视频，但需要一定的写剧本和做分镜能力。
是否做了数据隔离，家长只能看自己孩子的内容？ 这些都能做，需要认证登录者身份，通过认证决定可见内容范围。演示版未做，仅作效果展示。
百度千帆和秒搭有什么区别？ 秒搭是 AI 编程工具，一句话能喷出一个应用，但应用不一定是智能体，且大模型不可控，改细节不能指望 100% 按期望来。千帆用工作流和提示词方式构建，整个过程是「白盒」——透明可见、可控，任何中间步骤都可以通过拖拉拽调整，只需梳理出做事的 SOP 变成工作流。
PDF 电子课本如何变成表格供智能体检索？ 如果 PDF 本身是表格，直接导入知识库即可；也可以用秒搭这类工具把 PDF 内容转换成表格。
要点回顾
- 千帆平台的价值在于 workflow 的稳定性、低门槛和过程可控，与 Skill、秒搭形成互补而非替代。
- 智能体能力分三层：组织语言与沟通、整理检索文本资料、自主思考调用工具；前两层已能解决大量真实问题。
- 深度研究智能体提供 100 次免费额度，可观察多智能体协作与持续自我规划的实际运作。
- 作文批改智能体的关键是拿到并写清评分标准，而不是用泛化指令。
- 教案生成智能体用 one shot / few shot 技巧，在提示词中给参考格式即可稳定输出。
- 个性化错题练习智能体通过拍照录入错题数据库，按学生姓名召回数据并生成针对性分析。
- 教练技术导师智能体从心理学视角评估班主任对话，文心 5 的中文能力让效果显著优于此前模型。
- 垂直智能体的「垂直」体现在放进去的上下文信息，而非模型本身——「目前的大模型几乎都能胜任，剩下的只是怎么设计要放哪些垂直数据」。
直播回放约 88 分钟
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