--- title: "创建agent" method: POST path: "/v3/agent" tags: ["agent", "agent-internal"] --- # 创建agent `POST /v3/agent` 创建一个新的 Agent 配置 ## Request body - SwaggerAgentConfigCreateReq - `avatar` string — 头像信息 - `avatar_type` 1 | 2 | 3 - `config` SwaggerAgentConfigConfig - `built_in_can_edit_fields` DaconfvalobjBuiltInCanEditFields - `avatar` boolean — 头像 - `data_source.doc` boolean — 知识来源-文档 - `data_source.kg` boolean — 知识来源-业务知识网络 - `input_config` boolean — 输入配置 - `memory` boolean — 长期记忆配置 - `model` boolean — KnowledgeSource bool `json:"knowledge_source"` // 知识来源 - `name` boolean — 名字 - `opening_remark_config` boolean — 开场白配置 - `preset_questions` boolean — 预设问题列表 - `profile` boolean — 描述 - `related_question` boolean — 相关问题配置 - `skills` boolean — 技能 - `skills.tools.tool_input` boolean — skills.tools.tool_input - `system_prompt` boolean — 角色指令，包括dolpin模式和非dolpin模式 - `conversation_history_config` DaconfvalobjConversationHistoryConfig - `count_params` DaconfvalobjCountParams - `count_limit` integer — 消息数量限制，默认10条，范围1-1000 - `strategy` 'none' | 'count' | 'time_window' | 'token' - `time_window_params` DaconfvalobjTimeWindowParams - `token_limit_params` DaconfvalobjTokenLimitParams - `data_source` DatasourcevalobjRetrieverDataSource - `advanced_config` DatasourcevalobjRetrieverAdvancedConfig - `doc` DatasourcevalobjDocAdvancedConfig - `document_threshold` number, required — 文档ranker bge相似度阈值：-5.5 - `documents_num` integer, required — 来源文档数量：8 - `max_slice_per_cite` integer, required — 每篇文档最大保留切片数：16 - `rerank_topk` integer, required — CosSimWeight float64 `json:"cos_sim_weight"` BM25Weight float64 `json:"bm_25_weight"` RerankerMethod string `json:"reranker_method"` AccRankingScoreThreshold float64 `json:"acc_ranking_score_threshold"` ChooseMethod string `json:"choose_method"` - `retrieval_max_length` integer, required — 召回文档最大长度 - `retrieval_slices_num` integer, required — 召回切片数：150 - `slice_head_num` integer, required — 获取上文切片数：2 - `slice_tail_num` integer, required — 获取下文切片数：0 - `kg` DatasourcevalobjKGAdvancedConfig - `graph_rag_topk` integer, required — 重排序后保留参考信息数量：25 - `long_text_length` integer, required — 长文本：256 - `reranker_sim_threshold` number, required — 图谱rerank bge相似度过滤阈值：-5.5 - `retrieval_max_length` integer, required — EnableRAG *bool `json:"enable_rag" binding:"required"` // 是否启用RAG EnableNGQL *bool `json:"enable_ngql" binding:"required"` // 是否启用NGQL - `text_match_entity_nums` integer, required — 文本匹配召回实体数量：60 - `vector_match_entity_nums` integer, required — 向量匹配召回实体数量：60 - `doc` DatasourcevalobjDocSource[] — 文档类型数据源 - `datasets` string[] — 数据集列表 - `ds_id` string, required — 数据源ID - `fields` DatasourcevalobjDocSourceField[], required — 数据源范围列表 - `name` string, required — 字段名称 - `path` string, required — 字段路径 - `source` string, required — 字段来源 - `type` 'folder' | 'file', required - `kg` DatasourcevalobjKgSource[] — 图谱类型数据源 - `field_properties` object — 实体属性列表 - `fields` string[], required — 实体类范围 - `kg_id` string, required — 图谱ID - `output_fields` string[] — 结果范围，非必填 - `kn_entry` DatasourcevalobjKnEntrySource[] — 知识库类型数据源 - `kn_entry_id` string, required — 知识条目ID - `knowledge_network` DatasourcevalobjKnowledgeNetworkSource[] — 业务知识网络类型数据源 - `knowledge_network_id` string, required — 业务知识网络ID - `metric` DatasourcevalobjMetricSource[] — 指标类型数据源 - `metric_model_id` string, required — 指标模型ID - `dolphin` string — Dolphin 语句 - `input` DaconfvalobjInput - `augment` DaconfvalobjAugment - `data_source` DaconfvalobjAugmentDataSource, required - `kg` DaconfvalobjKgSource[] — 图谱类型数据源 - `field_properties` object — 实体属性列表 - `fields` string[], required — 实体类范围 - `kg_id` string, required — 图谱ID - `output_fields` string[] — 结果范围，非必填 - `enable` boolean, required — 是否启用 - `fields` DaconfvalobjField[], required — 参数列表 - `desc` string — 参数描述 - `name` string, required — 参数（字段）名 - `type` 'string' | 'file' | 'object' - `rewrite` DaconfvalobjRewrite - `enable` boolean, required — 是否启用 - `llm_config` DaconfvalobjLlmConfig, required - `frequency_penalty` number — 频率惩罚（-2~2） - `id` string — 模型ID，预留参数，目前无用 - `max_tokens` integer, required — 最大token数 - `model_type` 'llm' | 'rlm' - `name` string, required — 模型名 - `presence_penalty` number — 存在惩罚（-2~2） - `temperature` number — 温度参数 - `top_k` integer — Top-k参数 - `top_p` number — Top-p参数 - `is_data_flow_set_enabled` integer — 是否启用数据流设置 - `is_dolphin_mode` 0 | 1 - `llms` DaconfvalobjLlmItem[] — LLM 配置 - `is_default` boolean — 是否默认（从选择的所有llm中选择一个为默认llm） - `llm_config` DaconfvalobjLlmConfig, required - `frequency_penalty` number — 频率惩罚（-2~2） - `id` string — 模型ID，预留参数，目前无用 - `max_tokens` integer, required — 最大token数 - `model_type` 'llm' | 'rlm' - `name` string, required — 模型名 - `presence_penalty` number — 存在惩罚（-2~2） - `temperature` number — 温度参数 - `top_k` integer — Top-k参数 - `top_p` number — Top-p参数 - `memory` DaconfvalobjMemoryCfg - `is_enabled` boolean — 是否启用 - `metadata` DaconfvalobjConfigMetadata - `config_last_set_timestamp` integer — 配置时间戳(nanoseconds) - `config_tpl_version` 'v1' - `mode` 'default' | 'dolphin' | 'react' - `opening_remark_config` DaconfvalobjOpeningRemarkConfig - `dynamic_opening_remark_prompt` string — 动态开场白提示语 - `fixed_opening_remark` string — 固定开场白 - `type` string — 开场白类型（固定/动态） - `output` DaconfvalobjOutput - `default_format` 'json' | 'markdown' - `variables` DaconfvalobjVariablesS - `answer_var` string — 包含最终回答的变量名 - `doc_retrieval_var` string — 包含文档检索结果的变量名 - `graph_retrieval_var` string — 包含图谱检索结果的变量名 - `middle_output_vars` string[] — 中间输出变量数组 - `other_vars` string[] — 其他变量数组 - `related_questions_var` string — 包含相关问题的变量名 - `plan_mode` DaconfvalobjPlanMode - `is_enabled` boolean — 是否启用 - `post_dolphin` DaconfvalobjDolphinTpl[] — 在用户自定义 dolphin 之后执行的内置 dolphin 语句 - `edited` boolean — 是否编辑过 - `enabled` boolean — 是否启用 - `key` 'memory_retrieve' | 'temp_file_process' | 'doc_retrieve' | 'graph_retrieve' | 'context_organize' | 'related_questions', required - `name` string — dolphin块的名称 - `value` string, required — dolphin块的dolphin语句 - `pre_dolphin` DaconfvalobjDolphinTpl[] — 在用户自定义 dolphin 之前执行的内置 dolphin 语句 - `edited` boolean — 是否编辑过 - `enabled` boolean — 是否启用 - `key` 'memory_retrieve' | 'temp_file_process' | 'doc_retrieve' | 'graph_retrieve' | 'context_organize' | 'related_questions', required - `name` string — dolphin块的名称 - `value` string, required — dolphin块的dolphin语句 - `preset_questions` DaconfvalobjPresetQuestion[] — 预设问题列表 - `question` string — 问题内容 - `react_config` DaconfvalobjReactConfig - `disable_history_in_a_conversation` boolean — 是否禁用单次会话的历史记录 - `disable_llm_cache` boolean — 是否禁用LLM缓存 - `related_question` DaconfvalobjRelatedQuestion - `is_enabled` boolean — 是否启用 - `skills` SwaggerAgentConfigSkills - `agents` SwaggerAgentConfigSkillAgent[] — Agent 技能 - `agent_input` SwaggerAgentConfigSkillAgentInput[] — 技能输入 - `children` SwaggerAgentConfigSkillAgentInput[] - `enable` boolean — 是否启用 - `input_name` string — 输入名称 - `input_type` string — 输入类型 - `map_type` string — 值类型 - `map_value` unknown - `agent_key` string — Agent Key - `agent_timeout` integer — Agent 工具调用超时时间 - `agent_version` string — Agent 版本 - `current_is_exists_and_published` boolean — 当前是否存在并已发布 - `current_pms_check_status` string — 当前此技能的使用权限状态 - `data_source_config` SkillvalobjDataSourceConfig - `specific_inherit` 'docs_only' | 'graph_only' | 'all' - `type` 'inherit_main' | 'self_configured' - `intervention` boolean — 是否启用干预 - `intervention_confirmation_message` string — 人工干预确认消息 - `llm_config` SkillvalobjLLMConfig - `type` 'inherit_main' | 'self_configured' - `mcps` SwaggerAgentConfigSkillMCP[] — MCP 技能 - `mcp_server_id` string — mcp server id - `skills` SwaggerAgentConfigSkillSkill[] — skill - `skill_id` string — skill id - `tools` SwaggerAgentConfigSkillTool[] — 工具技能 - `intervention` boolean — 是否启用人工干预 - `intervention_confirmation_message` string — 人工干预确认消息 - `result_process_strategies` SkillvalobjResultProcessStrategy[] — 结果处理策略 - `category` SkillvalobjCategory - `description` string — 类型描述 - `id` string — 类型ID - `name` string — 类型名称 - `strategy` SkillvalobjStrategy - `description` string — 策略描述 - `id` string — 策略ID - `name` string — 策略名称 - `tool_box_id` string — 工具箱 ID - `tool_id` string — 工具 ID - `tool_input` SwaggerAgentConfigSkillToolInput[] — 输入参数配置 - `children` SwaggerAgentConfigSkillToolInput[] - `enable` boolean — 是否启用 - `input_desc` string — 输入描述 - `input_name` string — 输入名称 - `input_type` string — 输入类型 - `map_type` string — 值类型 - `map_value` unknown - `tool_timeout` integer — 工具调用超时时间 - `system_prompt` string — 系统提示词 - `created_by` string — 创建人 uid（内部接口有效） - `is_built_in` 0 | 1 - `is_system_agent` 1 | 0 - `key` string — agent 标识 - `name` string — 名字 - `product_key` string — 所属产品标识 - `profile` string — 简介 ## Response `201` 成功 - SwaggerAgentConfigCreateRes - `id` string — agent id - `version` string — agent版本 ## Other responses - `400` — 请求参数错误 - `401` — 未授权 - `403` — 禁止访问 - `500` — 服务器内部错误 --- [API](https://skmtc.net/kweaver-ai/apis/agent-factory-api.md) · [All operations](https://skmtc.net/kweaver-ai/apis/agent-factory-api/llms.txt) · [OpenAPI document](https://skmtc-service-staging.skmtc.workers.dev/v1/apis/kweaver-ai/agent-factory-api/versions/94c8acc695b9/schema)