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目录

为什么是这个组合？

1. 接入层：DMXAPI——一个Key，连接Qwen 3.5 Plus

2. 模型核心：Qwen 3.5 Plus 2026-02-15 版的新能力

3. 编排利器：Dify —— AI应用的“乐高”

4. 交互触达：企业微信 —— 连接客户的桥梁

实战搭建：三步拥有企业级智能客服（全程通过DMXAPI获取模型能力）

第一步：在DMXAPI获取Qwen 3.5 Plus的“万能钥匙”

第二步：在Dify中通过DMXAPI接入Qwen 3.5 Plus

第三步：编排智能客服工作流（零代码）

第四步：集成企业微信应用

进阶玩法：让客服系统更强大

结语

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2026年2月15日，通义千问团队发布了其里程碑式模型——Qwen 3.5 Plus。这个版本不仅继承了Qwen系列在中文理解上的先天优势，更在推理能力、多模态融合以及超长上下文（1M tokens）上实现了质的飞跃。对于企业和开发者而言，如何将这样一个强大的模型真正落地到业务场景中，产生实际价值，才是关键。

过去，我们可能满足于搭建一个简单的聊天界面，但如今，AI需要深度融入工作流。而这一切的起点，是如何以最简单、最低成本的方式获取并使用Qwen 3.5 Plus的能力。

本文将介绍一个全新的组合：DMXAPI（统一模型接入层）+ Qwen 3.5 Plus（模型核心）+ Dify（工作流编排层）+ 企业微信（交互层）。我们将零代码/低代码构建一个能够自动处理售后咨询、查询订单、理解用户上传图片的全智能客服系统。这一次，我们不仅让AI真正“办事”，更让模型的获取和使用变得像“拧开水龙头”一样简单——这一切，都得益于DMXAPI这个聚合平台的桥梁作用。

为什么是这个组合？

1. 接入层：DMXAPI——一个Key，连接Qwen 3.5 Plus

在2026年的今天，获取大模型API依然面临诸多门槛：海外支付、网络阻挠、多平台多密钥管理混乱。DMXAPI正是为了解决这些问题而生。

• 一个Key调用所有：DMXAPI的核心理念是“一个Key用全球大模型”。这意味着你无需单独申请阿里云DashScope的密钥，只需在DMXAPI注册一次，就能获得访问Qwen 3.5 Plus的凭证。

• 完全兼容OpenAI协议：DMXAPI统一遵循OpenAI接口格式，这意味着任何支持OpenAI的应用（如下文的Dify），只需修改两行配置（Base URL和Key），就能无缝接入Qwen 3.5 Plus。

• 国内网络优化：针对国内网络环境进行了优化，无需额外配置即可顺畅访问。

• 人民币结算，超高性价比：支持人民币计价，通过集采模式提供极具竞争力的折扣价格，调用Qwen 3.5 Plus的成本显著低于在原厂直接调用。

2. 模型核心：Qwen 3.5 Plus 2026-02-15 版的新能力

根据发布信息，该版本带来了三大革新：

• 原生多模态理解：无需额外插件，直接理解图像、图表和文档（PDF/Word/Excel），可应用于工单识别、票据分析。

• 1M超长上下文：可一次性处理《三体》三部曲体量的对话历史或知识库，实现真正意义上的“记忆”。

• 增强的Function Calling（函数调用）：能够精准调用外部API，执行查询数据库、发送邮件等操作，是智能体的基石。

这些能力意味着Qwen 3.5 Plus不仅能“说”，还能“看”和“做”。

3. 编排利器：Dify —— AI应用的“乐高”

Dify是一款开源的大模型应用开发平台，被誉为“AI时代的低代码工具”。它提供了从数据准备、Prompt编排到日志分析的全套能力。

• 可视化工作流：可以通过拖拽节点（如知识库检索、代码执行、条件判断）来构建复杂的AI逻辑，无需编写胶水代码。

• 内置知识库：支持上传企业文档，自动切片、向量化，实现RAG（检索增强生成）。

• OpenAI兼容模式：Dify内置了“OpenAI-API-compatible”插件，可以无缝对接DMXAPI这样的中转服务。

4. 交互触达：企业微信 —— 连接客户的桥梁

企业微信是国内B端客户服务的主流阵地。将其作为前端，可以让AI客服直接与真实用户互动，接收消息、图片，甚至拉起企业应用。

实战搭建：三步拥有企业级智能客服（全程通过DMXAPI获取模型能力）

第一步：在DMXAPI获取Qwen 3.5 Plus的“万能钥匙”

这是整个流程的起点，也是最简单的一步：

1. 注册并登录：访问DMXAPI官网（dmxapi.cn），完成注册流程。

2. 创建API Key：登录后，进入控制台，找到API Key管理页面，点击“创建新Key”。将其复制保存到记事本中，这串字符就是你访问Qwen 3.5 Plus的凭证。

3. 充值（可选）：DMXAPI的计费与官方同步，且有折扣。虽然很多模型有免费额度，但为了让客服系统稳定运行，建议进行小额充值。

4. 记录关键信息：

• API Key：你刚才复制的字符串（例如：sk-1Qpxob9KYXq6b6oC...）

• Base URL：https://www.dmxapi.com/v1

• 模型名称：qwen3.5-plus-2026-02-15（需确认DMXAPI平台上的具体名称）

至此，你已经拥有了调用Qwen 3.5 Plus的全部凭证。

第二步：在Dify中通过DMXAPI接入Qwen 3.5 Plus

1. 部署Dify：可以利用Vercel一键部署Dify社区版，或在云服务器上通过Docker Compose快速启动。

2. 添加模型供应商：

• 登录Dify控制台 → 设置 → 模型供应商 → 搜索“OpenAI-API-compatible” → 点击安装。

• 关键点：无论是使用Qwen、GPT还是Claude，在Dify中都是选择OpenAI-API-compatible模式，因为DMXAPI完全兼容OpenAI协议。

1. 配置模型参数：

• 模型名称：填写qwen3.5-plus-2026-02-15（需与DMXAPI平台提供的名称一致）。

• API Key：粘贴你在DMXAPI复制的API Key。

• API Endpoint URL：填写https://www.dmxapi.com/v1。

• 其他参数（如上下文长度）可根据模型能力填写。

1. 测试验证：创建新应用，选择刚配置的模型，输入提示词测试输出是否符合预期。

至此，Dify已经拥有了由DMXAPI提供的最强中文模型——Qwen 3.5 Plus。

第三步：编排智能客服工作流（零代码）

在Dify中创建一个新的“聊天助手”应用，然后进入“工作流编排”模式。我们将构建一个能够处理售后咨询的智能体：

1. 开始节点：接收用户输入（文本或图片）。

2. 多模态理解：如果消息包含图片（如产品故障照片），Qwen 3.5 Plus会自动识别图片内容，描述故障现象。

3. 意图识别：通过Prompt设置，让模型判断用户意图（咨询、投诉、查询订单）。

4. 知识库检索（RAG）：

• 上传企业产品手册、常见问题文档到Dify知识库。

• 当用户提问时，工作流自动检索相关知识片段，并将其注入到Prompt中，让Qwen结合文档回答。

1. 工具调用（Function Calling）：

• 如果用户想查询订单状态，Qwen 3.5 Plus会识别出需要调用query_order函数。

• Dify内置了“工具”节点，我们可以配置一个简单的HTTP请求，指向企业内部订单系统的API（需支持公网访问或内网穿透）。

• 模型自动提取参数（如订单号、手机号），调用API，并将返回结果组织成自然语言回复。

1. 回复节点：生成最终答案，通过企业微信发送给用户。

整个流程无需写一行代码，全部通过Dify的拖拽界面完成。复杂的逻辑（如对话历史管理、上下文缓存）由Dify和Qwen自动处理。

第四步：集成企业微信应用

1. 创建企业微信应用：在企业微信管理后台，创建一个“自建应用”，获取应用的AgentId和Secret。

2. 配置Dify渠道：在Dify应用的“发布”选项卡中，选择“企业微信”作为渠道。填入上述凭证，并设置回调URL。

3. 测试上线：在企业微信中向该应用发送消息，你会立即收到由Qwen 3.5 Plus驱动的智能回复，并且能够查询订单、查看图片分析结果。

进阶玩法：让客服系统更强大

• 多模态工单系统：当用户发送损坏产品的照片时，Qwen 3.5 Plus自动识别问题类型和严重程度，并在工单系统中创建一条记录，分配至人工客服。

• 超长对话记忆：借助1M上下文，客服可以回顾用户一个月前的对话细节，提供连贯服务。

• 实时联网搜索：通过Dify的“工具”节点接入搜索引擎API，当用户询问实时信息（如物流政策）时，模型可联网获取最新数据。

• 多模型备份：可以在Dify中配置多个模型供应商（如通过DMXAPI同时接入GPT-4o作为备用），主模型失败时自动切换。

结语

回顾整个搭建过程，我们体验了2026年AI技术生态的成熟与便捷：DMXAPI这样的聚合平台解决了模型获取的“最后一公里”问题，让Qwen 3.5 Plus这样的顶尖模型触手可及；Dify作为工作流编排工具，让复杂的智能体逻辑变得可视化、可配置；企业微信作为交互入口，将AI能力无缝对接到真实的客户服务场景中。

从简单的聊天到深度介入业务，Qwen 3.5 Plus 2026-02-15为我们打开了新的大门。而这一切的起点，仅仅是在DMXAPI上注册一个账号、获取一个API Key。这不再是一个仅供体验的“玩具”，而是一个能够处理真实流量、提升客服效率、降低人力成本的生产力工具。

技术的价值在于应用，而应用的门槛正在被这样的聚合平台不断降低。当你看到AI自动解决了用户的售后问题，生成工单，并礼貌地告知用户处理进度时，你会深刻感受到：这才是2026年AI该有的样子。

现在，就拿起这些工具，为你自己的业务打造一个专属的智能体吧。未来的工作方式，由你定义。