配置智能体-大模型服务平台百炼(Model Studio)-阿里云帮助中心

配置字段

在智能体页面点击创建智能体，或点击已有智能体进入详情页，可配置以下字段：

字段	必填	可变更	说明
名称	是	是	工作空间内唯一标识，例如"数据分析助手"
描述	否	是	智能体用途的简要说明，列表与下拉中展示
模型	是	是	从下拉选择，例如 `qwen3-max`。变更模型会产生新版本
系统提示词	否	是	定义智能体的角色、行为与约束。变更会产生新版本
工具	否	是	7 个内置工具，按需勾选。详见Agent 工具配置
MCP 服务器	否	是	挂载已开通的 MCP 服务（官方或自定义），其下工具默认全部启用，可按需关闭
技能	否	是	挂载已上传的技能包并锁定版本
元数据	否	是	自定义键值对（对应 API 的 `metadata`），不影响模型行为，可用于标记环境标识、版本号等业务信息

通过 API 创建智能体时，需指定名称与模型，可选配系统提示词和工具集。完整参数与响应字段详见创建 Agent。

Bash

curl -X POST "https://{workspace_id}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/agentstudio/agents" \
  -H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "name": "data-analyst",
    "model": {"id": "qwen3-max"},
    "system": "你是数据分析专家，使用 pandas 处理 CSV 文件。",
    "tools": [
      {
        "type": "builtin_toolkit",
        "default_config": {"enabled": true},
        "configs": [
          {"name": "bash", "enabled": true},
          {"name": "read", "enabled": true},
          {"name": "write", "enabled": true}
        ]
      }
    ]
  }'

Python

agent = client.agents.create(
    name="data-analyst",
    model="qwen3-max",
    system_prompt="你是数据分析专家，使用 pandas 处理 CSV 文件。",
    tools=[
        {"type": "builtin_toolkit",
         "default_config": {"enabled": True},
         "configs": [
             {"name": "bash", "enabled": True},
             {"name": "read", "enabled": True},
             {"name": "write", "enabled": True},
         ]}
    ],
)
print(agent.id)       # "agent_xxx"
print(agent.version)  # 1

Java

Agent agent = client.agents().create(AgentCreateParam.builder()
    .name("data-analyst")
    .model("qwen3-max")
    .instructions("你是数据分析专家，使用 pandas 处理 CSV 文件。")
    .build());
System.out.println(agent.getId());       // "agent_xxx"
System.out.println(agent.getVersion());  // 1

版本

每次保存智能体，version 自动递增。会话创建时锁定当时的版本，后续编辑不影响已有会话。通过 API 更新时采用全量替换语义——请求体须包含当前 version 用于乐观锁校验，缺省字段视为清空。

归档与删除

智能体只支持归档，不支持删除。在智能体详情页点击归档后，智能体默认不再出现在列表中，不可用于新建会话，已有会话不受影响。归档后仍可通过 API 查询（include_archived=true）。

通过 API 归档智能体，详见归档 Agent。

Bash

curl -X POST "https://{workspace_id}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/agentstudio/agents/agent_xxx/archive" \
  -H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY"

Python

client.agents.archive("agent_xxx")

Java

client.agents().archive("agent_xxx");