阿里云百炼 从入门到精通

一本书看懂大模型应用平台，零代码做出你的 AI 助手

创建者: 标叔
为谁创建: 想了解并上手百炼的开发者、产品经理、企业 IT、AI 爱好者
基于: 阿里云百炼平台（2026 年 7 月版）
最后更新: 2026-07-08
适用场景: 个人做 AI 助手、企业搭知识库客服、教学与科普

百炼项目 · GitHub @liangdabiao

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目录

• Part 1 起步
• §01 百炼是什么：你的大模型应用工厂
• §02 5 分钟，跑通你的第一个智能体
• §03 实战：做一个能答专业问题的 AI 医疗助理
• Part 2 核心能力
• §04 模型即选即用：通义千问全家桶怎么选
• §05 知识库 + RAG：给 AI 装上你的私有大脑
• §06 智能体 Agent 2.0：会自己思考的 AI 员工
• §07 MCP 服务：给 AI 插上调用工具的翅膀
• §08 记忆库：让 AI 真正记住你
• Part 3 进阶实战
• §09 工作流：把重复劳动交给机器
• §10 实战：旅行规划 Agent（地图 MCP）
• §11 实战：把 Agent 接进微信公众号
• §12 变现与生态：AI 打赏与 Agent Store
• §13 心态转变：从 AI 用户到 AI 创造者

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Part 1: 起步

从零到一。读完这部分，你能跑通第一个属于你的 AI 助手。

§01 百炼是什么：你的大模型应用工厂

01.1 一个真实的困惑

2026 年的今天，AI 已经不稀奇。

但你有没有发现，聊天机器人很聪明，却"不懂你的公司"。它不会你的产品手册。它查不了实时天气。它记不住你上周说了什么。

这就是问题。大模型很强，但离"能用"还差三步：接你的数据、会用电、记得住人。

百炼要做的，就是把这三步打包好。

标叔的经验

标叔的经验：我第一次认真看百炼，是被一个需求逼的。朋友的小团队要做客服，没预算请开发。我打开百炼，下午就跑通了一个能答产品问题的助手。没写一行代码。

01.2 百炼到底给你什么

一句话：百炼是"大模型应用工厂"。

它把三样东西放在一起：

• 模型：通义千问全家桶，外加 DeepSeek、Kimi、GLM 等第三方模型。
• 工具：知识库、MCP、记忆库，让模型接数据、会干活。
• 构建器：智能体、工作流、高代码三种方式，从零代码到写代码都行。

你不用自己训模型。你只用"组装"。

维度	自己从头做	用百炼	标叔的结论
起步成本	租 GPU、搭服务	注册即用	个人直接选百炼
接私有数据	自己写检索	上传就行	百炼省 80% 功夫
调模型	全靠自己	后台点选	不懂算法也能玩
运维	自己扛	阿里云扛	小团队别自研

重点看

重点看：右边"标叔的结论"列。
这些数字背后的信号就一个：除非你是大厂，否则自研不划算。

01.3 它和"千问 App"不是一回事

这里有个坑，我必须点一下。

2026 年 7 月，新闻说"千问 App 的智能体功能 7 月 15 日下线"。很多人吓一跳，以为百炼没了。

其实两码事。

"千问 App"是一个聊天软件。里面的"智能体"是它的一个子功能。百炼是一个独立的开发者平台。

注意

注意：千问 App 智能体下线，不影响百炼平台。
你在百炼上做的 Agent，照常运行。别被标题带跑。

01.4 谁该看这本书

• 你是开发者 → 学怎么快速交付 AI 应用。
• 你是产品经理 → 学怎么用低代码验证想法。
• 你是企业 IT → 学怎么搭安全的知识库客服。
• 你是纯小白 → 也能跟着 §02 跑通第一个助手。

装完了概念，下一章，我们真的动手。

[向前桥接]：概念讲完，手痒了吧？§02 我带你 5 分钟跑通第一个智能体。

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§02 5 分钟，跑通你的第一个智能体

02.1 你需要什么

• 一个阿里云账号（手机号注册即可）。
• 完成实名认证（个人认证很快）。
• 约 5 分钟空闲时间。

新用户有福利：开通后领 100 万 Token/模型 免费额度，有效期 90 天。这足够你跑几十次测试。

02.2 我们最终要做成什么

做一个"旅行小助手"：你问它"推荐北京三日游"，它用通义千问给你规划。

不用接任何外部工具。纯模型 + 提示词。先把"跑通"这件事本身搞定。

02.3 创建智能体

第一步：打开百炼控制台，点"新增应用"。

访问地址：https://bailian.console.aliyun.com

预期结果：弹出应用类型选择框。

第二步：选"智能体应用"，点"立即创建"。
预期结果：进入智能体配置页。

第三步：选模型，挑"通义千问-Max"。

模型下拉 → 通义千问-Max（qwen3.7-max）

预期结果：模型框显示已选 Max。

第四步：填系统提示词。

# 角色
你是一位热情的旅行规划助手。
# 任务
根据用户目的地和天数，给出吃住行建议。
# 限制
不编造不存在的店铺。价格标注"预估"。

预期结果：提示词框有内容。

第五步：点"发布"，再点"体验"。
预期结果：出现对话框。

标叔的经验

标叔的经验：我第一次忘填提示词，模型答得东拉西扯。提示词不是装饰，是方向盘。写清楚角色和限制，效果好一倍。

02.4 第一次对话

在对话框输入："帮我规划杭州 2 日游，喜欢安静的古镇。"

预期结果：模型返回一份带日程的攻略。你看，成了。

核心建议

核心建议：先跑通，再优化。
新手最容易卡在"想一步到位"。先把最小可用版做出来，再慢慢加功能。

[向前桥接]：一个会聊天的助手有了。但它还"不懂你的业务"。§03 我带你接上私有知识，做一个真能干活的家伙。

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§03 实战：做一个能答专业问题的 AI 医疗助理

03.1 项目需求

纯模型有个死穴：它不懂你的专属资料。

比如一家诊所，有一份《常见疾病答疑手册》。患者问"高血压能献血吗"，通用模型可能答错。

我们要做的：把这份手册喂给 AI，让它只基于手册回答。专业、可控、不胡说。

03.2 从零搭建（四步）

第一步：上传数据。
登录百炼，新建类目"医疗测试数据"。
支持 PDF、Word、Excel、TXT、图片等，单文件最大 100MB。
把手册 Excel 传上去。

预期结果：数据详情里能看到表格内容。

第二步：建知识库。
新建"医疗知识库"，数据类型选"非结构化数据"。
配置这几项：

配置项	建议值	为什么
多轮对话改写	开启	结合上下文，检索更准
Embedding 模型	默认 text-embedding-v2	中英文都行
Rank 模型	GTE-ReRank	语义排序更稳
相似度阈值	0.50	太低会混入噪声
向量存储	内置	普通场景够用

第三步：切分与命中测试。
文档切分选"智能切分"。
点"命中测试"，问："有高血压的人能献血吗？"
预期结果：返回手册里的标准答案。符合预期就过关。

第四步：建应用并发布。
建"对话型工作流应用"。
节点串联：开始 → 知识库节点（topK=5）→ 大模型节点（qwen-max，温度 0.85）→ 结束。
System Prompt 写："从知识库检索结果中匹配用户查询的答案。"
测试通过后发布。

注意

注意：温度系数别调太高。
医疗场景要稳，温度 0.85 已偏活泼。严肃场景建议 0.3 以下，减少"自由发挥"。

03.3 踩坑记录

标叔的经验

标叔的经验：我帮人搭第一个知识库时，阈值设了 0.2。结果啥都召回，答非所问。调到 0.5，立刻干净。阈值不是越小越好。

03.4 回顾

我们做了四件事：传数据、建知识库、切分测试、建应用发布。全程零代码，约 15 分钟。

核心建议

核心建议：知识库是百炼最常用的能力。
企业客服、内部问答，几乎都从这一步起步。把它练熟。

[向前桥接]：知识库让 AI"懂你"。但要让 AI"能干"，还得看模型。§04 讲模型怎么选。

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Part 2: 核心能力

深入百炼的关键能力。每章一个核心概念，读完你能做更多事。

§04 模型即选即用：通义千问全家桶怎么选

04.1 模型不是越贵越好

百炼上模型很多。新手一看就懵：Max、Plus、Turbo，选哪个？

我的经验：看任务下菜。

模型	定位	适合场景	价格（输入/输出每百万）	标叔的结论
Qwen3.7-Max	旗舰	复杂推理、长文、编程	12 / 36 元	难活交给它
Qwen3.7-Plus	通用	日常问答、写稿	2-6 / 8-24 元	性价比之王
Qwen-Turbo	高效	高频轻量调用	更低	量大选它

重点看

重点看：价格那列。
同样的活，用 Plus 比 Max 便宜好几倍。别拿大炮打蚊子。

04.2 旗舰 Max 强在哪

2026 年 5 月，百炼上线 Qwen3.7-Max。我把它的硬指标列一下：

• GPQA Diamond 推理测试 92.4 分，超 Claude Opus 4.6（91.3）。
• SWE-Verified 编程测试 80.4 分，和顶尖水平持平。
• 支持 35 小时 全自主执行，超 1000 次 工具调用。
• 上下文窗口 百万级，能吞下一整个代码库。

第三方榜单 Artificial Analysis 给它 56.6 分，全球第五、国产第一。

标叔的经验

标叔的经验：我做长文档分析时，用 Max。它真能读完一厚本手册再回答。Plus 会"健忘"，Max 不会。

04.3 两种调用方式

调用模型就两条路：

方式一：标准 API（按量计费）。
适合个人、测试、低频。用通用 Key（sk- 开头）。

from openai import OpenAI
# 这行是关键：base_url 用兼容模式
client = OpenAI(
    api_key="sk-你的KEY",
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)
resp = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.7-max",
    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

方式二：Token Plan 订阅（Credits 抵扣）。
适合团队、高频。用专属 Key（sk-sp- 开头），额度共享。

注意

注意：两种 Key 不能混用。
用 sk- 调 Token Plan 会失败。Base URL 也不同，配错就报认证错。

[向前桥接]：模型会"想"了。但想出来的内容要靠你的数据兜底。§05 讲知识库和 RAG 的升级玩法。

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§05 知识库 + RAG：给 AI 装上你的私有大脑

05.1 RAG 是什么

RAG 是"检索增强生成"。白话：先搜资料，再让模型照着答。

没有 RAG，模型靠记忆编。有了 RAG，模型照你的资料答。差别巨大。

标叔的经验

标叔的经验：我做企业客服，第一件事就是关掉"模型自由发挥"。让它只从知识库取数。答错率直接砍半。

05.2 传统 RAG 的短板

旧版 RAG 有个毛病：只检索一次。

问题一复杂，比如"对比 A 产品和竞品在安全认证上的差异"，它就不会拆了。一次检索答不全，准确率就掉。

05.3 Agentic RAG：会自己反复查

2026 年 7 月 7 日，百炼推出 Agentic RAG（Knowledge Studio）。这是个大升级。

它把检索变成循环：

意图理解 → 任务拆解 → 知识检索 → 结果验证
   ↑___________________重试___________________↓

查不准？自动换策略、拆子问题、换工具再试。

能力	传统 RAG	Agentic RAG	标叔的结论
检索次数	1 次	多轮循环	复杂题选后者
联合库数	少	最多 15 个	多源必选
检索工具	语义搜索	6 种	见下
答案来源	不标注	标页码可查原文	后者更可信

内置 6 种 检索工具：语义搜索、章节浏览、章节精读、页面浏览、SQL 执行、文件获取。

还能多模态作答：引用图片、表格、文档，并标出来源段落。用户一键看原文。

05.4 真实案例

• 吉利汽车：用百炼 RAG 搭车云协同生态，跑了 数百个 Agent 提升研发效率。
• 友邦人寿：建多源保险知识库（产品库、条款库、案例库），做 7×24 小时咨询。

核心建议

核心建议：资料多、问题杂，直接用 Agentic RAG。
单文档简单问答，普通知识库就够了。别过度配置。

[向前桥接]：知识库解决"懂你"。要让 AI 主动干活，得看智能体。§06 讲 Agent 2.0。

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§06 智能体 Agent 2.0：会自己思考的 AI 员工

06.1 智能体不是聊天框

聊天机器人是你问它答。智能体是你给目标，它自己拆步骤、调工具、交结果。

它是"员工"，不是"字典"。

06.2 Agent 2.0 改了什么

2026 年 3 月 10 日，百炼发布 Agent 2.0。最大的变化一句话：

把知识库、MCP 等能力，统一成"工具"。

旧版要你手动串节点。新版你只管说目标，它自己规划先用哪个工具、再用哪个。

维度	旧版智能体	Agent 2.0	标叔的结论
工具组织	分开配	统一为工具	2.0 更省心
调用方式	多靠编排	自主规划	复杂任务选 2.0
开发体验	一般	更优	新手友好

06.3 三种构建模式

百炼给你三种造 AI 的方式，难度递增：

模式	写法	适合谁	标叔的结论
智能体	零代码提示词	小白、运营	先从这个起步
工作流	可视化拖节点	流程固定场景	见 §09
高代码	写 Python	专业开发	要深度定制再上

标叔的经验

标叔的经验：我 80% 的需求用智能体就解决了。剩下 20% 才上工作流或代码。别一上来就写代码。

06.4 一个会自己干活的例子

你给 Agent 2.0 一句话："帮我查杭州明天天气，规划一日游，生成网页。"

它自己：调天气工具 → 调地图工具 → 写 HTML → 交给你。中间你不用管。

这就是"自主规划"的威力。

[向前桥接]：Agent 2.0 能自己规划。但它靠什么"动手"？靠 MCP。§07 讲。

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§07 MCP 服务：给 AI 插上调用工具的翅膀

07.1 MCP 解决什么痛

以前，让 AI 用外部工具，要为每个工具写接口。又慢又碎。

MCP 是 Anthropic 提出的开源协议。它把"AI 连工具"变成标准插头。

插上就行，像 U 盘。

标叔的经验

标叔的经验：我第一次见 MCP，最大的感受是"终于不用为每个 API 写胶水代码了"。工具对接从几天变几分钟。

07.2 百炼的 MCP 服务

百炼上线了业界首个全生命周期 MCP 服务。平台集成了：

• 200 多款大模型
• 50 多款 主流 MCP 服务（高德、无影、Fetch、Notion 等）
• 函数计算等底层资源

你选模型和 MCP，简单配置，5 分钟 搭好一个专属 Agent。不用管资源、部署、运维。

最多一个 Agent 挂 5 个 MCP Server。

07.3 三类 MCP 怎么加

类型	怎么用	例子
直开通型	点一下，免 KEY	部分阿里系服务
授权型	跳第三方填 KEY	高德地图
自定型	自己配服务	企业内部系统

注意

注意：百炼部署的 MCP，目前只接百炼应用。
不能拿到别的 MCP 客户端用。要做跨平台，先想清楚。

07.4 一个组合案例

选 qwen-max + 高德地图 MCP + QuickChart MCP。

你只说："从北京到上海，规划最优路径，生成精美图表。"

Agent 自动：调高德拿路径 → 调 QuickChart 画图 → 输出网页。

全程你只下了一次指令。

核心建议

核心建议：MCP 是百炼最省力的能力。
想让 Agent 能查能算能画，先去 MCP 市场逛一圈。

[向前桥接]：会想、会干、会用电。还差一样：记得住人。§08 讲记忆库。

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§08 记忆库：让 AI 真正记住你

08.1 没记忆的 AI 像金鱼

普通对话，每次都从头来。你上周说讨厌香菜，这周它又推荐。烦不烦？

记忆库解决这个：让 Agent 跨会话记住你。

08.2 它怎么记

记忆库内置四模块：

提取 → 存储 → 检索 → 注入

每次聊完，按规则自动提取关键信息存下。下次对话，相关记忆被召回，塞进上下文。

还能"像人一样忘"：低频、过时的信息自动衰减。防止旧记忆污染新对话。

08.3 性能有多强

官方给的数据：

指标	提升
记忆检索 RT（响应时间）	降 50%
日期相关性	提升 66%
内容相关性	提升 39%

而且记忆库限时免费，可通过 API 调用，也能给 OpenClaw 等 Agent 一键装。

08.4 配置很轻

两种用法：

用法一：白盒配置。
在百炼控制台设记忆规则，比如"记住用户性格""关注家庭关系"。内置多种通用规则，配置成本降 50%。

用法二：API 接入。
企业级 Agent 直接调 API，动态管理上下文。可配置、可追溯、可进化。

标叔的经验

标叔的经验：我做陪伴类 Agent 时，记忆库是刚需。没有它，每次重聊像见陌生人。加上后，用户明显觉得"它懂我了"。

注意：记忆涉及隐私。
存用户画像前，想清楚合规。敏感信息别乱记。

[向前桥接]：模型、知识、工具、记忆，四件套齐了。下一部分，我们用工作流把重复活自动化。

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Part 3: 进阶实战

多场景、多工具、多 Agent 的复杂用法。跟着做，你就有作品了。

§09 工作流：把重复劳动交给机器

09.1 智能体和流程，选哪个

一句话区分：

• 智能体：开放式对话，多轮、要上下文。客服、助理用它。
• 工作流：固定步骤，串起来自动跑。报告生成、订单处理用它。

维度	智能体	工作流	标叔的结论
交互	多轮对话	串行执行	看是否固定
适合	问答、助理	批处理	重复活选流程
灵活度	高	中	流程清晰就锁死

09.2 工作流长啥样

节点拖出来，连线：

开始 → 知识库节点 → 大模型节点 → 结束

每个节点配输入、模型、提示词。还能循环、异步。

资料里的医疗助理，就是"对话型工作流"：知识库取数 → 大模型作答 → 输出。

09.3 什么时候用工作流

• 每天生成固定格式报告。
• 批量处理一堆文件。
• 多步骤且顺序不变的任务。

核心建议

核心建议：流程稳定的活，别用智能体硬扛。
工作流更可控、更便宜、更好排错。

[向前桥接]：理论够了。§10 我们真做一个能查地图、能出图的旅行 Agent。

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§10 实战：旅行规划 Agent（地图 MCP）

10.1 我们要做成什么

做一个旅行规划助手：你说"杭州 5 日游，含吃住行、天气、酒店"，它调高德 MCP 查地图天气，生成一份完整攻略。

10.2 搭建步骤

第一步：建智能体应用。
百炼控制台 → 新增应用 → 智能体应用 → 立即创建。

第二步：配模型。
选"通义千问-Max"。这是任务的"大脑"。

第三步：写提示词。

# 角色
你是资深旅行规划专家，会用 MCP 工具做全面规划。
# 技能
理解需求、制定行程、推荐住宿餐饮、查天气交通。
# 限制
只给旅行建议，不代订。价格标"预估"。

第四步：开联网搜索。
知识配置里开启"联网搜索"，能拿实时信息。

第五步：加 MCP 服务。
技能配置 → 添加 MCP → 选 Amap Maps（高德地图） → 立即开通 → 确认。

预期结果：技能列表出现高德地图。

第六步：体验。
输入："帮我制定未来几天杭州 5 日游，含吃住行、天气、酒店（凤起路附近）。"

预期结果：返回带地图、天气、酒店的行程。

标叔的经验

标叔的经验：我第一次忘开"联网搜索"，天气是旧的。加上后，Agent 自己查了实时预报。工具要配全，不然它只能瞎猜。

10.3 还能加更多

最多挂 5 个 MCP。加 QuickChart 出图表，加 Fetch 抓网页。说清需求，Agent 自己编排顺序。

注意

注意：测试完记得删应用。
避免一直计费。在应用管理点"更多 → 删除应用"。

[向前桥接]：网页里能跑的 Agent 有了。怎么让它被更多用户用到？§11 接进微信。

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§11 实战：把 Agent 接进微信公众号

11.1 为什么要接微信

网页体验页，只有你能看。接进公众号，你的用户就能直接在微信里问。

这是把" demo "变成"产品"的关键一步。

11.2 整体链路

用户微信提问
   ↓
公众号把问题发给百炼
   ↓
百炼生成回答
   ↓
公众号把回答回给用户

11.3 操作步骤

第一步：在百炼把应用发布。
医疗助理（见 §03）测试通过后，点"发布"，填版本信息。

第二步：切到"发布渠道"。
选"微信公众号"，按提示授权绑定。

第三步：配置完成，发消息测试。
在公众号里问："有高血压能献血吗？"
预期结果：返回基于手册的标准答案。

标叔的经验

标叔的经验：我接第一个公众号时，卡在授权回调。后来发现是公众号没配白名单。遇到问题先看授权页的提示，别瞎试。

11.4 效果与边界

接好后，你的 AI 助理就有了稳定入口。适合：诊所答疑、店铺客服、社群助手。

但要注意：公众号有消息频次限制。高并发场景，要评估容量。

核心建议

核心建议：先在小号试跑一周。
看看真实用户怎么问，再开放给大号。需求永远比你猜的野。

[向前桥接]：能用、能接。那能不能赚点钱？§12 讲变现和生态。

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§12 变现与生态：AI 打赏与 Agent Store

12.1 AI 打赏：用户请你喝咖啡

2026 年，百炼联合支付宝，上线业内首发 Agent「AI 打赏」。

开发者两步就能开：

1. 一键开"支付宝 AI 收"。
2. 选 Agent，配"赞赏卡片"，发布。

用户点赞赏，随机生成 10 元以内 打赏，直接进你支付宝钱包。

标叔的经验

标叔的经验：这不是大钱。但它让"做好用的 Agent"有了正反馈。有人打赏，你会更有动力迭代。

12.2 平台规模有多大

截至打赏功能上线时，百炼数据：

• 超 10 万 开发者
• 超 30 万 个 Agent
• 100 多 个行业/场景模板

这说明：你不是第一批吃螃蟹的人。坑别人踩过了，模板现成的。

12.3 Agent Store：未来已来

阿里云预告了 AI Agent Store 计划。

思路：把阿里和生态伙伴的 Agent 开放出来。各行各业的人，都能拥有专属助理。

阶段	状态	标叔的看法
自己做 Agent	已可行	现在就能玩
接渠道变现	已可行	打赏已上线
Agent Store 分发	预告中	值得蹲

核心建议

核心建议：早期入局，抢模板和口碑。
等生态成熟再进，红利就薄了。

[向前桥接]：你会做、会接、会赚。最后一章，聊聊心态——这才是这本书真正想说的。

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§13 心态转变：从 AI 用户到 AI 创造者

13.1 最大的门槛是"敢动手"

我见过太多人：天天用 AI 聊天，却从没自己做过一个 Agent。

不是不会，是觉得"那是有技术的人的事"。

错。百炼把门槛降到了"会填提示词"。你离做出第一个助手，只差一次点击。

13.2 创造者思维和用户思维

思维	遇到需求	结果
用户思维	"等有个工具"	一直等
创造者思维	"我搭一个"	当天就有

差别不在能力，在姿态。

13.3 我的三点建议

第一，先抄后创。百炼有 100+ 模板，照着改比从零写快十倍。

第二，小步快跑。别想一步到位。先跑通最小版，再迭代。

第三，用真实需求驱动。给身边人解决一个具体问题，比练十个 demo 都有用。

标叔的经验

标叔的经验：我做过的 Agent，九成是"帮朋友解决一件小事"起步的。价值从来不在技术多炫，在它真有用。

13.4 写在最后

2026 年的百炼，已经把"造 AI 应用"变成了组装乐高。

模型、知识、工具、记忆，四块积木都在手里。

剩下的问题只有一个：你想拼个什么？

动手吧。你的第一个 Agent，可能比你想的来得快。

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附录

A 计费速查表

项目	详情
新用户免费	100 万 Token/模型，90 天有效
Max 按量	输入 12 / 输出 36 元每百万 Token
Plus 按量	输入 2-6 / 输出 8-24 元每百万 Token（阶梯）
Turbo 按量	更低，适合高频轻量
Token Plan 标准	198 元/月，25,000 Credits
Token Plan 高级	698 元/月，100,000 Credits
Token Plan 尊享	1,398 元/月，250,000 Credits
国际节点	略贵（Max 18.736 / 56.207 每百万）

重点看

重点看：免费额度只有 90 天。
开通后尽快用，过期作废。

B 模型选型速查

任务	推荐模型
复杂推理、长文、编程	Qwen3.7-Max
日常问答、写稿	Qwen3.7-Plus
高频轻量调用	Qwen-Turbo
多模型比价	接 DeepSeek / Kimi / GLM

C 核心能力一句话

• 知识库 + RAG：让 AI 懂你的数据。
• Agent 2.0：让 AI 自己规划干活。
• MCP：让 AI 会调用外部工具。
• 记忆库：让 AI 记住你。
• 工作流：把重复活自动化。

阅读指南

时间	章节	目标
Day 1	§01-§03	从零跑通第一个助手
Day 2-3	§04-§08	掌握四大核心能力
Day 4-5	§09-§12	做三个实战项目
Day 6	§13+附录	转变心态，查表复用

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标叔出品 | AI Native Coder · 独立开发者
基于阿里云百炼平台 2026 年 7 月公开信息整理

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