在百度千帆平台制作智能体时，除了基础的可视化配置，用 Python 可以实现更灵活的高级功能，比如让智能体调用工具、处理复杂逻辑、批量操作数据等。下面用通俗易懂的方式介绍核心功能和实现方法：

一、核心高级功能：让智能体 “动起来”

简单说，这些功能能让智能体从 “只会聊天” 变成 “能做事”，比如查天气、算数据、操作文件等。主要包括：

1. 工具调用：让智能体调用外部 API（如查天气、查股票、发邮件）；
2. 流程自动化：按自定义逻辑串联多个步骤（比如 “先查天气→再推荐出行方案”）；
3. 批量处理：一次性处理大量数据（比如批量生成文案、批量回答问题）；
4. 实时数据交互：让智能体对接数据库、Excel 等，动态获取最新信息。

二、实现前提：准备工作

1. 获取 API 密钥
   先在千帆平台创建智能体，然后在 “服务部署”→“API 调用” 中，获取API_KEY和SECRET_KEY（相当于智能体的 “身份证”，调用时需要用）。

2. 安装官方库
   百度提供了 Python SDK（开发工具包），用它能轻松调用智能体，打开命令行输入：

   pip install qianfan  # 安装千帆Python SDK
   

三、具体功能与实现方法

1. 让智能体调用外部工具（如查天气）

场景：用户问 “北京明天天气怎么样？”，智能体自动调用天气 API，返回结果。

实现步骤：

• 第一步：准备工具（天气 API）
  先找一个免费的天气 API（比如 “和风天气”），注册后获取它的调用地址和密钥（比如https://devapi.qweather.com/v7/weather/3d?location=北京&key=你的密钥）。

• 第二步：用 Python 写 “工具调用逻辑”
  告诉智能体：“当用户问天气时，就调用这个 API”，代码示例：

  from qianfan import ChatCompletion  # 导入千帆SDK
  
  # 初始化智能体（填入你的API_KEY和SECRET_KEY）
  chat = ChatCompletion(
      api_key="你的API_KEY",
      secret_key="你的SECRET_KEY"
  )
  
  def get_weather(city):
      # 调用天气API的函数（这里简化为模拟返回）
      # 实际中替换为真实API请求代码
      return f"{city}明天晴，25℃"
  
  # 用户提问
  user_question = "北京明天天气怎么样？"
  
  # 让智能体判断是否需要调用工具
  # 系统提示：告诉智能体有get_weather工具，需要时调用
  system_prompt = """
  你可以调用工具get_weather(city)获取天气，格式用<FunctionCall>包裹，比如<FunctionCall>{"name":"get_weather","parameters":{"city":"北京"}}</FunctionCall>
  如果不需要调用，直接回答。
  """
  
  # 发送请求给智能体
  response = chat.do(
      messages=[
          {"role": "system", "content": system_prompt},
          {"role": "user", "content": user_question}
      ]
  )
  
  # 解析智能体的回复，如果需要调用工具则执行
  if "<FunctionCall>" in response.result:
      # 提取工具调用信息（这里简化处理，实际需用JSON解析）
      city = "北京"
      weather_result = get_weather(city)  # 调用天气函数
      # 把工具结果返回给智能体，让它整理成自然语言
      final_response = chat.do(
          messages=[
              {"role": "system", "content": system_prompt},
              {"role": "user", "content": user_question},
              {"role": "assistant", "content": f"工具返回：{weather_result}"}
          ]
      )
      print(final_response.result)  # 输出：北京明天晴，25℃
  

2. 流程自动化（多步骤任务）

场景：让智能体完成 “先查北京天气→再根据天气推荐景点→最后生成出行文案” 的连贯任务。

实现思路：
用 Python 把多个步骤串起来，上一步的结果作为下一步的输入，代码核心逻辑：

# 接上面的get_weather函数
def recommend_attractions(weather):
    # 根据天气推荐景点（模拟逻辑）
    if "晴" in weather:
        return "推荐去颐和园，适合户外活动"
    else:
        return "推荐去国家博物馆，室内参观不受天气影响"

def generate_copy(attraction):
    # 生成出行文案
    return f"明天天气不错，推荐去{attraction}，记得带相机哦！"

# 第一步：查天气
weather = get_weather("北京")
# 第二步：推荐景点
attraction = recommend_attractions(weather)
# 第三步：生成文案
copy = generate_copy(attraction)

print(copy)  # 输出：明天天气不错，推荐去颐和园，记得带相机哦！

通过这种方式，智能体可以像 “流水线” 一样完成复杂任务。

3. 批量处理（比如批量生成产品描述）

场景：有 100 个产品名称，让智能体批量生成对应的介绍文案。

实现步骤：
用 Python 循环调用智能体 API，批量处理列表中的数据：

from qianfan import ChatCompletion

chat = ChatCompletion(api_key="你的API_KEY", secret_key="你的SECRET_KEY")

# 产品列表
products = ["无线耳机", "机械键盘", "智能手表"]

# 批量生成描述
for product in products:
    response = chat.do(
        messages=[
            {"role": "system", "content": "你是产品文案生成器，为每个产品写一句吸引人的介绍"},
            {"role": "user", "content": product}
        ]
    )
    print(f"{product}：{response.result}")

运行后会依次输出每个产品的描述，省去手动逐个输入的麻烦。

4. 对接数据库（动态获取数据）

场景：智能体回答用户 “我的订单状态” 时，自动从数据库查最新订单信息。

实现思路：
用 Python 连接数据库（如 MySQL），查询数据后传给智能体整理回答：

import mysql.connector  # 需安装：pip install mysql-connector-python
from qianfan import ChatCompletion

# 连接数据库（替换为你的数据库信息）
db = mysql.connector.connect(
    host="localhost",
    user="你的用户名",
    password="你的密码",
    database="订单库"
)
cursor = db.cursor()

# 查询订单状态
def get_order_status(order_id):
    cursor.execute(f"SELECT status FROM orders WHERE id = {order_id}")
    result = cursor.fetchone()
    return result[0] if result else "订单不存在"

# 用户问订单状态
user_question = "我的订单12345状态是什么？"
order_id = "12345"  # 从用户问题中提取订单号（实际需用正则表达式）

# 获取订单状态
status = get_order_status(order_id)

# 让智能体整理成自然语言回答
chat = ChatCompletion(api_key="你的API_KEY", secret_key="你的SECRET_KEY")
response = chat.do(
    messages=[
        {"role": "user", "content": f"请把订单状态'{status}'整理成友好的回答"}
    ]
)
print(response.result)  # 输出：你的订单12345当前状态为“已发货”，预计明天送达~

四、新手小贴士

1. 不用从零写代码：千帆平台提供了官方 Python SDK 文档，里面有现成的代码示例，复制后改改参数就能用。
2. 先简单后复杂：新手可以先实现单工具调用，再尝试多步骤流程，逐步增加复杂度。
3. 处理错误：比如 API 调用失败、数据库连接超时，用try...except语句捕获错误，避免程序崩溃：

   try:
       weather = get_weather("北京")
   except Exception as e:
       weather = "抱歉，暂时无法获取天气信息"
   

通过 Python，你可以让百度千帆的智能体突破 “聊天框” 的限制，变成一个能调用工具、处理数据、自动完成任务的 “全能助手”。核心就是用代码把智能体和外部资源（API、数据库、文件等）连接起来，让它既能 “思考” 又能 “行动”。