Agent 能为你做什么
不止是给个答案 — 完成一整件事,交付可用结果。
联网真实信息
实时搜索 + 浏览器抓取 + 多源交叉验证。不是训练数据时点的旧知识,而是当下真实状态。
Python 真沙箱
完整 Python 环境(任意 import / pip install / 文件 IO),算数据 / 画图 / 跑脚本 / 处理 CSV。安全隔离,资源受限。
多步自主规划
把高层目标拆成 DAG,独立步骤并行跑,有依赖的串行。失败自动反思 + 改 plan + 重跑,不需要你手把手指挥。
可下载交付物
工作目录持久化,任务结束打包 ZIP / Markdown 报告 / PDF / 数据图表。不是聊天回复,是真产品。
Agent 怎么工作
全程透明,每一步你都看得到。
理解目标
把你的需求转成结构化任务规格,确认所需能力(联网?算数?浏览?)。
拆解 DAG
Planner 把目标拆成多个原子子任务 + 依赖图,独立的并行,有顺序的串行。
执行 + 调工具
按 plan 执行每步,需要时调 Python / 浏览器 / 搜索 / 文件等工具,中间结果实时反喂下一步。
验证 + 交付
Verifier 自动判结果质量,不达标自我反思 + 重跑。最终输出经过校验的产品级交付物。
适合什么场景
凡是单次 chat 答不全、需要 AI 主动做事的场景。
竞品调研报告
联网调多家竞品官网 + 定价页 + 公告 → 综合写一份对比简报。
数据分析报告
上传 CSV / Excel,Agent 用 pandas 算关键统计 + matplotlib 画图 + 文字解读。
代码生成 + 自测
需求转代码 → 沙箱里真跑一遍 → 失败自我修 → 交付能跑的脚本 / 配置。
图像系列生成
给主题,Agent 自动调多次 image API 出不同风格,挑最好的几张交付。
文档批量处理
上传文档夹,Agent 总结 / 翻译 / 打标 / 提取结构化字段后打包返回。
自动化 ETL
API 接入,异步跑,完成后 webhook 通知。适合放进生产 pipeline。
改 1 行代码,从 chat 升级 Agent
OpenAI SDK 原生兼容。`model: "nexevo/agent"` — 没有新 endpoint,没有新 SDK,没有迁移成本。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="nexevo-sk-xxx",
base_url="https://api.nexevo.ai/v1",
)
# Chat 模式 — 普通快速问答(默认)
resp = client.chat.completions.create(
model="nexevo/balanced",
messages=[{"role": "user", "content": "今年 OpenRouter 涨价了吗?"}],
)
# Agent 模式 — 改 1 行 model 名,自动多步 + 联网 + 沙箱 + 验证
resp = client.chat.completions.create(
model="nexevo/agent", # ← 改这里就升级 Agent
messages=[{"role": "user", "content":
"调研 OpenRouter 2026 定价模式,跟主要竞品对比"}],
stream=True,
)
for chunk in resp:
print(chunk.choices[0].delta.content)需要任务管理(异步 / budget cap / 文件下载 / share link)?用 POST /v1/agents/run,文档详见 API Reference。
Chat vs Agent
什么时候用哪个 — 一目了然。
| 维度 | nexevo/balanced(chat) | nexevo/agent |
|---|---|---|
| LLM 调用次数 | 1 次 | 1-30 次(自主循环) |
| 工具能力 | 无 | Python 沙箱 / 浏览器 / 文件 / 联网 / 自定义 |
| 响应延迟 | 1-3 秒 | 5 秒 - 几分钟(看任务复杂度) |
| 输出形态 | 1 段对话回复 | 完整产物(报告 / 数据 / 文件可下载) |
| 计费模式 | 扁平 $5/$20 per 1M | 按实际消耗(LLM token + 沙箱时长 + 工具调用)+ 服务费 |
| 适合场景 | 聊天 / 问答 / 代码补全 / 简单生成 | 调研报告 / 数据分析 / 多步任务 / 自动化 pipeline |
安全 + 可控,不会偷偷烧钱
Agent 强大,但每一步你都掌握主动权。
把你的 chat 升级成 Agent
改 1 行 model 名,所有 OpenAI 兼容客户端立即获得 Agent 能力。