news 2026/7/4 2:26:36

企业级AI Agent实战：Hermes Agent与Harness Engineering从零到一

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张小明

前端开发工程师

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企业级AI Agent实战：Hermes Agent与Harness Engineering从零到一

如果你正在寻找一个能快速上手、直接面向企业级AI应用开发的实战项目，那么Hermes Agent与Harness Engineering的结合体，绝对值得你投入时间。这不是一个停留在理论层面的概念教程，而是一个从零到一、从安装部署到功能集成的完整项目实战。它解决的核心问题是：如何将前沿的AI Agent（智能体）技术与工程化方法论（Harness Engineering）相结合，构建出稳定、可扩展、能真正处理复杂任务的企业级AI应用。

简单来说，Hermes Agent是一个功能强大的AI智能体框架，而Harness Engineering则是一套确保其高效、可靠运行的工程化实践体系。这个组合最吸引人的地方在于其“开箱即用”的潜力和清晰的落地路径。对于开发者而言，你不需要从零开始设计Agent的架构；对于团队负责人或架构师，它提供了一套可复用的工程范式，能显著降低AI项目的不确定性和维护成本。

本文将带你完整走通这个实战项目。我们会重点关注几个核心问题：环境搭建是否复杂？是否需要高昂的GPU算力？如何通过一行命令启动服务？它提供了哪些关键的API接口？能否处理批量任务？以及最终构建的应用效果如何。整个过程将遵循“先跑通，再优化”的实操逻辑，确保你读完就能动手实践。

1. 核心能力速览

在深入细节之前，我们先通过一个表格快速了解这个“Hermes Agent + Harness Engineering”项目实战的核心特性，这有助于你判断它是否匹配你的需求。

能力项说明与特点
项目类型企业级AI大模型应用开发实战，聚焦于Agent智能体与工程化方法论落地。
核心技术栈Hermes Agent (智能体框架) + Harness Engineering (工程化体系) + 大模型（如DeepSeek，支持国内直连）。
硬件门槛重点：对本地GPU算力依赖低。核心是Agent调度与工程逻辑，大模型推理可通过API调用（如DeepSeek API），因此普通开发机即可运行，无需高端显卡。
启动与部署强调“一行命令自动安装”，提供快速启动脚本或Docker化方案，目标是实现零基础快速部署。
关键功能1.智能体工作流：构建能理解目标、规划步骤、使用工具、执行任务的AI Agent。
2.工程化封装：通过Harness Engineering提供配置管理、错误处理、日志监控、性能评估等工程能力。
3.任务编排：支持复杂任务的分解与协同（Swarm）。
4.外部工具集成：可连接搜索引擎、数据库、API等外部工具。
接口与扩展提供Web UI进行交互测试，同时应具备清晰的API接口，便于集成到现有业务系统或进行二次开发。
适合场景1. 希望快速构建PoC（概念验证）级AI应用的产品/研发团队。
2. 学习AI Agent及AI工程化最佳实践的开发者。
3. 需要将大模型能力以稳定、可控方式接入企业流程的场景。
学习价值不仅学习Hermes Agent工具本身，更关键的是掌握如何用Harness Engineering方法论将一个AI项目“工程化”，涵盖从开发、测试到部署、监控的全流程。

2. 适用场景与使用边界

在投入时间之前，明确一个工具的适用边界和它能解决什么问题同样重要。

这个项目实战最适合谁？

  • AI应用开发者：你已了解大模型API调用，但想深入如何让AI“自主”完成多步骤任务。
  • 全栈工程师/技术负责人：你需要评估和引入一套AI Agent技术栈，并确保其开发流程规范、可维护。
  • 学生与研究者：希望获得一个贴近工业界的完整AI项目案例，而不仅仅是算法模型。

它能解决哪些典型问题？

  1. 自动化流程：例如，自动分析一份财报，联网搜索最新行业动态，生成一份图文并茂的投资简报。
  2. 智能问答增强：超越简单Q&A，能根据用户问题自动调用计算器、查询数据库、生成图表后再给出综合答案。
  3. 复杂任务分解：用户提出一个模糊目标（如“为我策划一次北京三日游”），Agent能自动分解为查天气、找景点、排行程、算预算等子任务并逐一执行。
  4. 企业内部助手：集成内部知识库（RAG）、业务系统API，构建能处理请假、报销、数据查询等流程的智能助手。

需要注意的边界与限制：

  • 并非“强人工智能”：Agent的能力上限受限于其集成的底层大模型和工具。对于需要深度专业推理或高度创造性的任务，仍需人工干预。
  • 工程复杂性：引入Harness Engineering意味着要接受一定的框架约束和配置管理，对于追求极致轻量的简单脚本任务可能显得“重”。
  • 外部依赖：如果使用云端大模型API（如DeepSeek），服务的稳定性和响应速度受网络和API供应商影响。
  • 安全与合规：当Agent拥有执行命令、访问网络或操作数据的权限时，必须建立严格的安全沙箱和权限控制，防止恶意指令或数据泄露。所有涉及企业数据或用户隐私的操作，必须在授权和隔离的环境中进行测试。

3. 环境准备与前置条件

让我们开始实战。首先，确保你的开发环境满足基本要求。由于该项目强调低门槛和快速启动，环境准备相对简单。

基础环境要求：

  • 操作系统：推荐 Linux (Ubuntu 20.04+) 或 macOS。Windows 用户可通过 WSL2 (Windows Subsystem for Linux) 获得最佳体验，这也是网络热词中提到的“wsl 下安装 hermes agent”的常见场景。
  • Python版本：Python 3.8 - 3.11。建议使用conda或venv创建独立的虚拟环境，避免依赖冲突。
  • 包管理工具：pip版本需较新。
  • 网络：能够正常访问互联网，特别是如果需要从GitHub拉取代码、安装PyPI包以及调用国内大模型API（如DeepSeek）。
  • 硬件：如前所述，普通CPU开发机即可。内存建议8GB以上。如果项目后期涉及本地模型微调（如LoRA），则需要准备GPU资源，但本实战核心不强制要求。

关键账户与权限准备：

  1. 大模型API密钥：本项目实战很可能使用DeepSeek等提供便捷API的大模型。你需要提前前往对应平台注册账号并获取API Key。
  2. 代码仓库访问：确保你能访问Hermes Agent及相关示例项目的代码仓库（如GitHub）。

环境检查清单：在开始安装前，打开你的终端，依次执行以下命令进行基础检查：

# 1. 检查Python版本 python3 --version # 2. 检查pip版本及更新 pip3 --version pip3 install --upgrade pip # 3. 创建并激活虚拟环境（以venv为例） python3 -m venv hermes_env source hermes_env/bin/activate # Linux/macOS # 对于Windows (cmd): hermes_env\Scripts\activate # 对于Windows (PowerShell): hermes_env\Scripts\Activate.ps1 # 4. 检查网络连通性（可选，测试API可达性） curl -I https://api.deepseek.com # 以DeepSeek为例，具体域名以官方文档为准

4. 安装部署与启动方式

这是体现“一行命令自动安装”优势的环节。根据搜索材料片段“Hermes Agent快速入门：零基础一行命令自动安装”，我们可以推断其安装流程应尽可能简化。

步骤一：获取项目代码通常，项目会提供一个Git仓库。我们通过克隆来获取代码。

# 克隆项目仓库（此处为示例命令，实际仓库地址需根据官方文档确定） git clone https://github.com/your-org/hermes-agent-harness-demo.git cd hermes-agent-harness-demo

步骤二：安装依赖项目根目录下应存在requirements.txt或pyproject.toml文件。使用pip安装所有依赖。

# 安装项目依赖 pip install -r requirements.txt

如果官方提供了更便捷的安装脚本，可能会是这样：

# 可能的快速安装脚本 curl -sSL https://setup.hermesagent.com | bash # 或 pip install hermes-agent[harness]

注意：以上curl和pip install命令为示例，具体命令务必以项目官方文档为准。

步骤三：配置关键参数安装完成后，需要配置大模型API密钥等敏感信息。项目通常会提供一个配置文件模板（如config.yaml.template或.env.example）。

# 复制配置文件模板 cp config.yaml.template config.yaml # 或 cp .env.example .env

然后，使用文本编辑器打开config.yaml或.env文件，填入你的API密钥和其他设置。

# config.yaml 示例配置 llm: provider: "deepseek" # 大模型提供商 api_key: "your-deepseek-api-key-here" # 你的API密钥 base_url: "https://api.deepseek.com" # API基础地址 harness: log_level: "INFO" max_retries: 3
# .env 文件示例配置 DEEPSEEK_API_KEY=your-deepseek-api-key-here LOG_LEVEL=INFO

步骤四：启动服务根据项目设计，启动方式可能是启动一个Web UI服务，或者一个后台的Agent服务。

# 方式1：启动Web UI交互界面（常见） python app.py # 或 hermes-ui # 方式2：以API服务模式启动 uvicorn api_server:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload # 方式3：使用项目提供的启动脚本 ./scripts/start.sh

启动成功后，终端会输出类似以下信息：

INFO: Started server process [12345] INFO: Waiting for application startup. INFO: Application startup complete. INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000 (Press CTRL+C to quit)

此时，你可以在浏览器中打开http://localhost:8000（或指定的端口）访问Web界面。

5. 功能测试与效果验证

服务启动后，我们需要通过一系列测试来验证核心功能是否正常工作。我们从简单到复杂进行。

5.1 基础对话测试

首先测试Agent与大模型的基础连通性和对话能力。

  • 测试目的：验证大模型API配置正确，Agent能正常接收和响应请求。
  • 操作步骤：
    1. 在Web UI的聊天输入框中，输入一个简单问题，例如：“你好，请介绍一下你自己。”
    2. 点击发送。
  • 预期结果：Agent应能在几秒内返回一段连贯的、基于大模型生成的自我介绍文本。
  • 成功判断：收到非错误的、语义通顺的文本回复。
  • 常见失败原因：
    • API密钥错误或未设置。
    • 网络问题导致无法连接大模型服务。
    • 配置文件路径或格式错误。

5.2 工具调用测试

这是Agent的核心能力之一，测试其是否能正确理解指令并使用工具（如计算器、搜索）。

  • 测试目的：验证Agent的工具调用（Tool Calling）功能是否生效。
  • 操作步骤：
    1. 输入一个需要借助工具才能完成的任务，例如：“计算一下3567乘以1289等于多少？”
    2. 或者：“搜索一下今天北京的天气。”
  • 预期结果：
    • 对于计算问题，Agent应识别出需要使用计算工具，并在回复中给出准确的计算结果3567 * 1289 = 4597863。
    • 对于搜索问题，Agent应尝试调用搜索工具（如果已配置），并返回摘要信息。
  • 成功判断：Agent的回复中明确显示了工具调用的过程（如[调用计算器]）和正确的结果。
  • 常见失败原因：
    • 工具模块未正确加载或配置。
    • Agent的提示词（Prompt）未正确引导其使用工具。

5.3 多步骤任务（Swarm）测试

测试Agent对复杂任务的分解与执行能力，即“Swarm”或“工作流”能力。

  • 测试目的：验证Harness Engineering框架下的任务编排与执行是否顺畅。
  • 操作步骤：
    1. 输入一个复杂的、多步骤的指令，例如：“我想去上海旅游，请帮我做三件事：1. 查询未来三天上海的天气；2. 推荐两个必去的景点；3. 估算一下每天大概需要多少预算。”
  • 预期结果：
    • Agent应能规划出执行步骤。
    • 逐步执行每个子任务（可能需要依次调用天气查询、知识库/搜索、计算工具）。
    • 最终整合成一个结构化的回复，包含天气、景点推荐和预算估算。
  • 成功判断：回复内容覆盖了所有子问题，并且逻辑清晰，显示出分步执行的痕迹。
  • 常见失败原因：
    • 任务规划（Planning）模块出现逻辑错误。
    • 某个子任务依赖的工具调用失败，导致整个链条中断。
    • 上下文长度限制，导致任务规划信息不完整。

5.4 工程化特性验证（Harness Engineering）

测试Harness Engineering引入的工程能力，如配置热更新、错误处理。

  • 测试目的：验证工程化框架的实用性。
  • 操作步骤：
    1. 配置热重载：在不重启服务的情况下，修改config.yaml中的log_level从INFO改为DEBUG。观察服务日志是否立即开始输出更详细的DEBUG信息。
    2. 错误处理：故意提供一个错误格式的API Key，或输入一个会导致工具调用异常的问题（如“除以零”）。观察系统的反应：是直接崩溃，还是优雅地捕获异常并返回友好的错误信息给用户？
  • 预期结果：
    • 配置能够动态生效。
    • 系统对异常有容错处理，不会导致服务不可用。
  • 成功判断：服务表现出弹性和可观测性，符合生产级应用的基本要求。

6. 接口API与批量任务

对于企业级应用，通过API集成和批量处理能力至关重要。Hermes Agent项目应提供这两种接口。

6.1 API接口调用

启动的API服务会暴露标准的HTTP端点供外部系统调用。

  • 接口地址：通常是http://localhost:8000/v1/chat/completions或类似路径。
  • 请求方法：POST
  • 请求头：需要包含Content-Type: application/json，可能还需要认证头。
  • 请求体示例：
{ "messages": [ {"role": "user", "content": "计算一下圆周率的前5位。"} ], "stream": false, "tools": ["calculator"] // 可选，指定可用的工具 }
  • 使用cURL测试：
curl -X POST http://localhost:8000/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}], "stream": false }'
  • 使用Python测试：
import requests import json url = "http://localhost:8000/v1/chat/completions" headers = {"Content-Type": "application/json"} payload = { "messages": [{"role": "user", "content": "推荐一本关于人工智能的经典书籍。"}], "stream": False } response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(payload), timeout=30) if response.status_code == 200: result = response.json() print(result['choices'][0]['message']['content']) else: print(f"请求失败: {response.status_code}, {response.text}")
  • 预期响应：返回一个JSON对象，包含模型生成的回复内容。

6.2 批量任务处理

企业场景常需要处理文件或数据库中的大量任务。这需要借助Harness Engineering的队列和任务管理功能。

  • 实现思路：
    1. 定义任务清单：创建一个CSV或JSON文件，每行代表一个任务输入。
    // tasks.json [ {"id": 1, "query": "分析公司Q3财报的亮点"}, {"id": 2, "query": "总结上周项目会议的核心结论"}, {"id": 3, "query": "为新产品‘智能助手’写一段宣传文案"} ]
    1. 编写批处理脚本：使用Python脚本读取任务文件，循环调用上述API接口。
    import requests import json import time import logging logging.basicConfig(level=logging.INFO) with open('tasks.json', 'r') as f: tasks = json.load(f) for task in tasks: try: payload = {"messages": [{"role": "user", "content": task["query"]}]} response = requests.post('http://localhost:8000/v1/chat/completions', json=payload, timeout=60) if response.ok: result = response.json() answer = result['choices'][0]['message']['content'] logging.info(f"任务 {task['id']} 完成: {answer[:50]}...") # 日志记录前50字符 # 将结果保存到文件或数据库 with open(f"result_{task['id']}.txt", 'w') as out_f: out_f.write(answer) else: logging.error(f"任务 {task['id']} 失败: {response.status_code}") except Exception as e: logging.error(f"处理任务 {task['id']} 时发生异常: {e}") time.sleep(1) # 避免请求过于频繁
    1. 引入健壮性机制：在Harness Engineering框架下，批处理脚本应集成重试逻辑、速率限制、失败任务记录和进度持久化等功能，确保长时任务稳定运行。

7. 资源占用与性能观察

尽管本项目对GPU无硬性要求，但了解其运行时资源消耗对于评估部署规模和优化性能仍有必要。

  • CPU与内存占用：

    • 启动一个基本的Agent服务进程，主要消耗在于Python运行时、框架本身以及处理请求时的开销。在空闲状态下，内存占用可能在200MB-500MB左右。
    • 当处理并发请求或复杂任务链时，CPU使用率和内存占用会显著上升，尤其是进行大量文本处理或工具调用时。可以使用系统工具（如top,htop,任务管理器）进行监控。

  • 网络I/O：

    • 主要瓶颈：如果使用云端大模型API，网络延迟和带宽将成为影响响应速度的关键因素。每个用户请求都可能触发一次或多次远程API调用。
    • 观察方法：在测试时，使用浏览器的开发者工具（Network标签页）或像curl -w这样的命令来测量端到端响应时间。区分“Agent思考时间”和“网络传输时间”。

  • 大模型API成本与限流：

    • 性能关联：API提供方通常有每秒请求数（RPS）或每分钟令牌数（TPM）的限制。超出限制会导致请求失败或延迟激增，这直接表现为服务性能下降。
    • 优化建议：
      1. 缓存：对常见、确定性的查询结果进行缓存。
      2. 批处理：将多个小请求合并为一个批处理请求（如果API支持）。
      3. 异步处理：对于非实时任务，采用异步队列处理，平滑请求峰值。
      4. 监控与告警：在Harness Engineering体系中，应集成对API调用成功率、延迟、消耗令牌数的监控。

  • 本地资源监控命令示例：

# Linux/macOS 查看进程资源占用 (将 PID 替换为实际进程ID) top -pid <PID> # 或使用更友好的 htop # 查看端口占用情况 lsof -i :8000 # Windows 可使用任务管理器或资源监视器

8. 常见问题与排查方法

在部署和运行过程中，你可能会遇到一些问题。下表列出了常见问题及其排查思路。

问题现象可能原因排查方式解决方案
启动失败：依赖安装错误1. Python版本不兼容。
2. 网络问题导致包下载失败。
3. 系统缺少编译依赖（如C++构建工具）。		1. 检查python --version。
2. 使用pip install -r requirements.txt -v查看详细错误。
3. 查看错误信息中是否提示缺少gcc,make等。		1. 使用指定的Python版本。
2. 配置pip国内镜像源。
3. 安装系统构建工具包（如build-essential）。
启动失败：端口被占用默认端口（如8000、7860）已被其他程序使用。运行netstat -tulnp | grep :8000(Linux) 或lsof -i :8000查看占用进程。1. 终止占用端口的进程。
2. 修改启动命令中的端口号，如--port 8001。
服务已启动，但Web页面无法访问1. 服务绑定到127.0.0.1而非0.0.0.0。
2. 防火墙或安全组规则阻止。
3. 浏览器缓存问题。		1. 检查启动命令或配置中的host参数。
2. 尝试从服务器本机curl http://localhost:8000。
3. 使用无痕模式访问。		1. 确保启动命令包含--host 0.0.0.0。
2. 配置防火墙放行对应端口。
3. 清除浏览器缓存。
API调用返回错误：Invalid API Key1. API密钥未正确配置。
2. 配置文件未生效或路径错误。
3. 密钥已过期或被禁用。		1. 检查config.yaml或.env文件中的密钥格式和值。
2. 确认服务启动时加载了正确的配置文件。
3. 登录大模型平台检查密钥状态。		1. 重新复制粘贴API密钥，注意首尾空格。
2. 重启服务使新配置生效。
3. 申请新的API密钥。
Agent不调用工具，直接回答“我不知道”1. 工具模块未成功加载。
2. Agent的提示词（System Prompt）未正确引导。
3. 大模型未识别出需要使用工具。		1. 查看启动日志，确认工具注册成功。
2. 检查Agent初始化的Prompt模板。
3. 尝试更明确地要求使用工具，如“请使用计算器计算...”。		1. 检查工具类的代码路径和导入语句。
2. 优化System Prompt，明确告知Agent可用的工具及其用途。
3. 检查大模型API是否支持工具调用功能。
任务执行缓慢或超时1. 网络延迟高（调用远程API）。
2. 大模型API响应慢。
3. 单个任务过于复杂，步骤太多。
4. 本地资源（CPU/内存）不足。		1. 使用ping或traceroute测试API端点网络。
2. 简化任务测试，看基础响应是否快。
3. 监控本地系统资源使用情况。		1. 考虑使用国内优化线路或API节点。
2. 为API请求设置合理的超时时间，并实现重试机制。
3. 优化任务规划，拆分过大的任务。
4. 升级服务器配置或优化代码。
批量任务中部分失败1. 个别任务输入异常导致Agent出错。
2. 达到API调用频率限制。
3. 网络临时波动。		1. 查看失败任务的日志和错误信息。
2. 检查API返回的错误码（如429 Too Many Requests）。		1. 在批处理脚本中增加更完善的异常捕获和日志记录。
2. 实现指数退避重试机制。
3. 在任务队列中增加延迟，控制请求速率。

9. 最佳实践与使用建议

基于Harness Engineering的理念，以下实践能帮助你更稳健地使用和扩展这个项目。

  1. 配置管理：将所有可配置项（API密钥、模型参数、服务器地址、日志级别）集中到配置文件（如config.yaml）或环境变量中。绝对不要将敏感信息硬编码在代码里。考虑使用不同配置文件对应开发、测试、生产环境。

  2. 日志与监控：充分利用框架的日志功能。为不同模块设置不同日志级别（INFO, DEBUG, ERROR）。关键操作（如工具调用、API请求、任务完成/失败）必须记录日志。考虑将日志接入ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）或类似系统进行集中分析和告警。

  3. 错误处理与重试：对所有外部依赖（大模型API、数据库、第三方服务）的调用进行包装，实现统一的错误处理和重试逻辑。例如，网络超时或API限流应自动重试若干次后再最终失败。

  4. 测试策略：

    • 单元测试：为每个工具函数编写测试。
    • 集成测试：测试多个工具协同工作的场景。
    • 端到端测试：模拟真实用户输入，验证从请求到最终输出的完整流程。
    • 压力测试：模拟并发用户请求，评估系统的稳定性和性能瓶颈。

  5. 安全边界：

    • 工具权限：严格限制Agent可执行命令的范围，避免执行rm -rf /等危险操作。使用沙箱环境运行不可信代码。
    • 输入验证：对用户输入进行严格的清洗和验证，防止提示词注入攻击。
    • 输出审核：对于生成内容，特别是涉及事实、建议或对外发布的内容，建立人工或自动化的审核流程。
    • 数据隐私：确保用户对话数据、上传文件等敏感信息得到加密存储和传输，并符合相关法律法规。

  6. 版本控制与迭代：将Agent的提示词（Prompt）、工具定义、工作流配置也纳入版本控制（如Git）。这样便于跟踪变更、回滚和协作开发。建立清晰的迭代流程：开发 -> 测试（效果评估）-> 发布。

10. 总结与下一步

通过这个“Hermes Agent + Harness Engineering”项目实战，我们完成了一次从环境搭建、服务启动、功能测试到API集成和问题排查的完整旅程。这个组合的核心价值在于，它不仅仅提供了一个能用的AI Agent，更展示了一套让AI应用变得可靠、可维护的工程化方法。

最值得尝试的点：

  • 低启动成本：一行命令式的安装和清晰的配置，让你能快速看到AI Agent的运行效果，建立直观认知。
  • 工程化思维：Harness Engineering部分教会你如何为AI项目添加配置、日志、错误处理和测试，这是从玩具Demo到生产应用的关键一跃。
  • 清晰的扩展路径：你学会了如何添加新工具、设计复杂工作流、并通过API将其集成到自己的系统中。

最先应该验证的功能： 建议你按照本文顺序，首先确保基础对话和工具调用（如计算器）正常工作。这是整个系统的基石。然后，尝试设计一个包含2-3个步骤的自定义任务，体验任务规划和执行的全过程。

最容易踩的坑：

  • 环境与配置：Python版本、依赖冲突、API密钥配置错误是初期最常见的问题。严格按照文档操作，并善用虚拟环境。
  • 网络问题：云端API的稳定性和延迟是无法控制的因素，务必在代码中做好超时和重试。
  • 提示词工程：Agent的表现很大程度上依赖于初始的System Prompt。如果Agent行为不符合预期，首先检查并优化你的提示词。

后续扩展方向：

  1. 集成RAG：为Agent接入私有知识库（如公司文档、产品手册），使其能回答专业领域问题。
  2. 实现多Agent协作：探索更复杂的Swarm模式，让多个具备不同技能的Agent协同完成一个宏大目标。
  3. 开发自定义工具：根据你的业务需求，开发专属工具，如连接内部CRM系统、调用特定数据分析API等。
  4. 构建用户界面：基于现有的API，开发一个更美观、交互更友好的前端应用（Web或移动端）。
  5. 部署与运维：学习如何使用Docker容器化应用，并使用Kubernetes或云服务进行部署、扩缩容和监控。

这个项目是一个强大的起点。收藏本文，当你需要回顾某个部署步骤或排查问题时，可以随时回来查阅。现在，你可以基于这个稳定的基础，去构建真正解决实际业务问题的智能应用了。

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