> 从"我想做个 Agent"到"用户已经在用"，中间只隔着一个正确的工具链

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## 一、为什么你的 AI Agent 想法一直没能落地？

做一个 AI Agent 的念头，很多人都动过。

想象很丰满：做一个能回答客户问题的客服 Agent，做一个能把摄影经验复用的顾问 Agent，做一个能帮用户规划饮食的健康助手……但真到了动手这一步，门槛比预想的高得多。

**真实问题往往是这样的：**

- 想让模型查天气、调接口、写代码，但它一调用外部工具就报错，根本跑不起来
- 好不容易本地调通了，怎么上线？买服务器、配环境、搭 CI/CD，全是工程活
- 应用要 7×24 小时跑，一台低配云服务器每个月几百块，Demo 阶段根本划不来
- 想接个国产大模型，结果每个厂商的 API 格式都不一样，换一家就得重写代码
- 用户反馈 Agent 答错了，但日志残缺，根本不知道是哪一步出了问题

说白了，**做 Agent 应用的核心难题不是 Prompt 怎么写，而是"让 Agent 跑起来 + 稳定上线"这两件事。**

这就是 EdgeOne Makers 出现的原因。

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## 二、什么是 EdgeOne Makers？

**EdgeOne Makers**（前身为 EdgeOne Pages）是腾讯云基于 Tencent EdgeOne 基础设施打造的 **Web 与 AI Agent 开发部署平台**。

它的核心定位一句话：**帮你把 AI Agent 从想法快速变成用户能访问的在线服务，不需要自己买服务器、搭环境、配 DevOps。**

### 2.1 产品架构图

![mermaid-20260629_155940.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11177336/568ec546b201cd7ccab36aa51dd0050b.png)


### 2.2 平台核心能力

| 能力 | 说明 |
|------|------|
| **Agent 运行时** | 内置 Agent 运行环境，支持 Claude SDK、OpenAI Agents SDK 等主流框架，直接写业务逻辑，不用从零搭基础设施 |
| **隔离沙箱** | 腾讯云隔离实例，按对话维度创建和复用，执行命令、读写文件、浏览器访问、临时代码运行等能力已封装好 |
| **会话记忆** | 平台内置持久化上下文，同一会话内 Agent 记得用户前文，无需手动配置存储 |
| **AI 网关** | 模型调用与业务代码解耦，一套代码可切换不同模型厂商（DeepSeek、混元、第三方），改个环境变量即可 |
| **工具调用链路** | 支持自定义工具注册，流式事件让前端实时展示 Agent 状态（"正在查天气……"） |
| **边缘网络加速** | 基于 EdgeOne 全球边缘节点，静态资源和动态内容全球加速 |
| **可观测性** | 提供完整日志和执行链路追踪，快速定位 Agent 答错的环节 |
| **一键部署** | GitHub Actions 触发自动构建 + 部署，代码推送即上线 |

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## 三、为什么选择 EdgeOne Makers + WorkBuddy？

传统方式做一个 Agent，是这样的：

![mermaid-20260629_160013.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11177336/1b36c96d3b5d4a0b23ae66aa5b2771a3.png)


每一步都是工程量，核心的"业务能力"反而淹没在基础设施里。

**用 EdgeOne Makers + WorkBuddy，是这样的：**

![mermaid-20260629_160059.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11177336/ebc175ac8b4d65677468e66b6e9e1a22.png)


**核心差异：**

- **不需要买服务器**：平台提供运行时和沙箱，零基础设施成本
- **不需要懂 DevOps**：GitHub Actions 自动构建推送，无需手动部署
- **不需要写工程代码**：流式响应、会话存储、工具调用链均由平台托底
- **不需要自己选模型调 API**：AI 网关一键接入，切换模型只改环境变量
- **WorkBuddy 补全非技术环节**：自然语言描述需求，AI 帮你改代码、配环境、上线

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## 四、实战教程-情侣出行决策 Agent 完整搭建流程

下面以一个**情侣出行决策 Agent**为例，完整演示从需求提出到上线的每一步。

> **需求描述**：用户输入所在位置，Agent 自动检索附近商场，结合用户品牌偏好（如"既有倍轻松又有西厅村屋的商场"）推荐最优选择，并列出需用户手动操作的步骤。

### 4.1 第一步：授权 Git 平台，克隆代码

进入 [EdgeOne Makers 控制台](https://console.cloud.tencent.com/edgeone/makers?tab=agents)，在「服务总览」页面点击「授权 Git 平台」，选择 GitHub 并完成授权。

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11177336/5d45b7cf698583356e114ad09e78f67a.png)


授权完成后，点击「立即创建」，等待 Agent 项目生成。

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11177336/151b2cfcc8c920b19202a3b4b8cbb4e5.png)


项目创建成功后会进入概览页，可以看到预览地址和部署状态。

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11177336/aad044ef1be84741cf4dc4e173f85ec6.png)


### 4.2 第二步：用 WorkBuddy 拉取代码并接入高德地图

在绑定的仓库中找到代码

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11177336/5f5efa72bf759abb0d7b278d0b66e0de.png)


仓库地址复制给workbuddy

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11177336/7dea3397fadf0b9f6bc6fc7a73374122.png)


在 WorkBuddy 中发送指令，将代码克隆到本地工作空间，并切换到项目目录：

```
将代码更新到本地并将环境切到该工作空间
https://github.com/xxxx/openai-agents-starter-python
然后告诉我如何连接EdgeOne Makers 做自动化部署
```

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11177336/cace984c0e920c1fb3162669256f8174.png)


这一步由 WorkBuddy 自动完成代码拉取和环境初始化。

同时，去高德开放平台申请 **AMAP API Key**（用于地图检索服务）：

### 4.3 第三步：配置环境变量

在项目根目录创建 `.env` 文件，进入 [EdgeOne Makers 控制台 → 模型与密钥](https://console.cloud.tencent.com/edgeone/makers?tab=agents)，获取以下配置：

| 变量 | 值 | 说明 |
|------|-----|------|
| `AI_GATEWAY_API_KEY` | `sk-xxxxxxxxxx` | AI 网关鉴权 Key（请替换为你自己的） |
| `AI_GATEWAY_BASE_URL` | `https://ai-gateway.edgeone.link/v1` | AI 网关地址 |
| `AI_GATEWAY_MODEL` | `@makers/deepseek-v4-flash` | 使用的模型 |
| `AMAP_API_KEY` | `xxxxxxxxxx` | 高德地图 Key（请替换为你自己的） |

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11177336/7ded54ff37b9f05bbd9685d55a92958e.png)

> 其中模型可以直接在如下界面找到，限时免费，通过[专属邀请码链接](https://cloud.tencent.com/act/pro/edgeone-makers-agent?from=30148)进入后，在活动页，点击“点亮star&邀请码”活动，填入邀请码：77336527，即可获得50万Token
![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11177336/8376437ba8f2a5479fc59c7ae65bab3d.png)


同时，将 EdgeOne API Token 配置到 GitHub Secrets（用于 GitHub Actions 自动部署）：

1. 打开 GitHub 仓库 → **Settings → Secrets and variables → Actions**
2. 点击 **New repository secret**
3. Name: `EDGEONE_API_TOKEN`，Secret: 粘贴控制台生成的 Token

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11177336/a97b49cd02641d6a7794a7373d0ae91b.png)


### 4.4 第四步：WorkBuddy 自然语言驱动开发

回到 EdgeOne Makers 控制台，点击「自定义智能体」，用自然语言描述你的需求：

```
当前拉取到的项目是一个Demo，我希望做一个情侣出行的决策 Agent，希望用户可以输入所处的位置，
然后你可以通过地图去检索附近的商场，能获取到距离、店铺等信息并推荐。
场景示例：我告诉你我在红莲南路地铁站附近，我想要去一个既有倍轻松
又有西厅村屋的离得近的商场，要求你帮我推荐，
有需要我手动做的给我列号步骤和教程！
```

WorkBuddy 会自动分析需求，生成系统架构，并开始实施：

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11177336/6cf7397445577ee8c6c51ca90fed3561.png)


完成后，WorkBuddy 会贴心地列出**需要你手动操作的步骤**（正是上面那几步，你已经配置完了）：

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11177336/474e6cf86c10380381bb9b4cc098624d.png)


这个过程省去了大量查阅文档的时间，AI 直接告诉你该做什么、怎么做。

### 4.5 第五步：本地体验

配置完成后，在 WorkBuddy 中发送：

```
我都配置完了，你帮我运行，我想本地体验一下！
```

Makers 会自动安装依赖（耐心等待，让子弹飞一会儿），完成后进入调试界面：

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11177336/997eeaaac62695787123d1f39c5f7dfd.png)


调试界面，可以看到效果，支持完整功能并可以继续追问！

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11177336/f57683fa97ee5ef1b6fc83a5d1f6f637.png)

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11177336/40fc009419992c1420363b958f3e3ed4.png)

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11177336/8d609703c39b104795dcb21684a5374f.png)


### 4.6 第六步：推送代码，触发 GitHub Actions 自动部署

将修改后的代码推送到 GitHub：

```bash
git add .
git commit -m "feat: 情侣出行决策 Agent - 接入高德地图"
git push
```

推送成功后，回到 EdgeOne Makers 控制台，即可看到自动更新部署后的状态：

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11177336/fb53f4ac4e28994e92fc30294f248051.png)


### 4.7 第七步：新建部署，正式上线

当有新的修改，比如修改了界面的环境变量等，此时你需要手动构建
在控制台进入「部署管理」页面，点击「新建部署」→ 确认，等待部署完成：

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11177336/631a50289d482a4eb1bfa09208133b2e.png)


部署成功后，可以通过临时预览链接进行最终验证，也可以添加自定义域名正式对外提供服务：

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11177336/18e7e2e157c788520cdef37181de0be5.png)


添加自定义域名（点击「自定义域名」或在项目概览处添加）：

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11177336/a5935055fc4c71de4647e4bab1243a77.png)


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## 五、完整 Agent 调用链路图

以下是情侣出行决策 Agent 的内部执行流程：

![mermaid-20260629_160135.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11177336/c7d2f912c0b61cbaa3449cc6a8261cce.png)


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## 六、三步接入第三方 API 的标准范式

EdgeOne Makers 的一个核心设计理念是：**不需要把业务改成专有框架，只要把已有 HTTP API 用 Schema 描述清楚，Agent 就能按需调用。**

以高德地图 API 为例，整个接入过程只需三步：

### 第一步：在 `.env` 中配置 API Key

```bash
AMAP_API_KEY=你申请的高德地图 Key
```

### 第二步：在 `api-schema.json` 中描述工具

```json
[
  {
    "name": "search_malls_by_keyword",
    "description": "根据关键词搜索附近的商场。用于用户提供了位置和品牌偏好时，搜索匹配条件的商场。",
    "method": "GET",
    "endpoint": "/v3/place/text"
  },
  {
    "name": "get_distance",
    "description": "计算从起点到商场的直线距离，用于判断哪个商场更近。",
    "method": "GET",
    "endpoint": "/v3/distance"
  }
]
```

### 第三步：在 Agent 代码中注册工具

```python
from agents import function_tool

@function_tool
def search_malls_by_keyword(keyword: str, city: str):
    """搜索附近商场"""
    url = "https://restapi.amap.com/v3/place/text"
    params = {"key": os.getenv("AMAP_API_KEY"), "keywords": keyword, "city": city}
    return requests.get(url, params=params).json()
```

> **关键原则**：`description` 越清楚，Agent 越不容易乱调接口或漏调接口。所有真实数据查询必须通过工具完成，不要让 Agent 凭常识编造数字。

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## 七、进阶：配置 GitHub Actions 自动化部署

为项目配置 EdgeOne Makers Rules，让 AI 编写更符合 Makers 规范的代码：

![mermaid-20260629_160154.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11177336/7094dc24d12c1a5ecabb6f7142977139.png)


只需在项目根目录添加 `edgeone.json`（平台自动生成），后续每次 `git push` 都会触发自动构建和部署，无需任何手动操作。

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11177336/2cc0c2948aa6f2bdf899ac7ac49aa8c7.png)


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## 八、适用场景一览

EdgeOne Makers + WorkBuddy 这套组合，适合以下场景：

| 场景 | 说明 | 案例 |
|------|------|------|
| **垂直领域顾问** | 把专家经验封装成可对话的 Agent | 摄影师顾问、营养师助手、法律咨询 |
| **业务客服接入** | 在现有网站中嵌入智能客服 Agent | 电商客服、课程顾问、售后问答 |
| **个人工具 Agent** | 把个人技能变成在线服务 | 出行决策助手、日程规划 Agent |
| **企业内部 Copilot** | 为团队搭建专属知识库问答 | 产品文档助手、代码审查 Agent |
| **快速 MVP 验证** | 用最短时间验证 Agent 产品方向 | 各类垂直赛道 AI 产品 |

---

## 九、为什么是 EdgeOne Makers + WorkBuddy？

**EdgeOne Makers** 提供的是一套经过验证的 Agent 基础设施：

- 沙箱替你跑命令，**不用自己搭运行环境**
- 会话记忆平台托管，**不用自己写存储逻辑**
- AI 网关统一接入模型，**切换模型只改一行配置**
- GitHub Actions 自动部署，**推送即上线**
- 边缘网络全球加速，**用户体验流畅**
- 完整可观测性，**答错了能追踪到是哪一步**

**WorkBuddy** 补全的是非技术环节：

- 自然语言驱动代码改造，**不用对着文档一点点查**
- 自动规划架构，**告诉你该做什么、怎么做**
- 实时调试反馈，**快速验证想法**

两者叠加的结果是：**把 Agent 上线的门槛从"需要工程团队"降到了"只需要一个想法"。**

---

> **想亲自试试？** 现在就打开 [EdgeOne Makers 控制台](https://console.cloud.tencent.com/edgeone/makers?tab=agents)，选择一个模板，体验 5 分钟部署一个可访问的智能体。整个过程中遇到任何问题，告诉 WorkBuddy，它会帮你搞定。


想象很丰满：做一个能回答客户问题的客服 Agent，做一个能把摄影经验复用的顾问 Agent，做一个能帮用户规划饮食的健康助手……但真到了动手这一步，门槛比预想的高得多。

EdgeOne Makers + WorkBuddy：零基础也能快速搭建可上线的 AI 智能体（附图文教程）

做一个 AI Agent 的念头，很多人都动过……

高级软件开发工程师

人工智能

云计算

开发工具

EdgeOneMakers是腾讯云推出的AIAgent开发部署平台，帮助开发者快速将AI想法转化为在线服务。平台内置Agent运行环境、隔离沙箱和会话记忆功能，支持主流AI框架和模型切换。通过AI网关统一接入模型，提供完整日志追踪和全球边缘网络加速。结合WorkBuddy可实现自然语言驱动开发，无需搭建基础设施即可完成从代码编写到部署上线的全流程。特别适合垂直领域顾问、业务客服、个人工具等场景，大幅降低AIAgent开发门槛。

云服务器

代码解释

服务器

WorkBuddy 

智能体

AI Agent

DeepSeek

EdgeOne

DevOps

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EdgeOneMakers是腾讯云推出的AIAgent开发部署平台，帮助开发者快速将AI想法转化为在线服务。平台内置Agent运行环境、隔离沙箱和会话记忆功能，支持主流AI框架和模型切换。通过AI网关统一接入模型，提供完整日志追踪和全球边缘网络加速。结合WorkBuddy可实现自然语言驱动开发，无需搭建基础设施即可完成...

EdgeOne Makers + WorkBuddy：零基础也能快速搭建可上线的 AI 智能体（附图文教程）-腾讯云开发者社区-腾讯云

EdgeOne Makers + WorkBuddy：零基础也能快速搭建可上线的 AI 智能体（附图文教程）

EdgeOne Makers + WorkBuddy：零基础也能快速搭建可上线的 AI 智能体（附图文教程）

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