一文搞定：基于七牛云API的多模態Agent開發全流程

發布于 2025-8-20 16:48

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如果你是一位AI應用開發者，一定能感受到Agent的浪潮正席卷而來。但一個只會處理文本的Agent，在真實業務場景中往往能力受限。一個更強大的Agent需要具備多模態能力：能看懂用戶上傳的截圖、聽懂用戶的語音留言，并能用自然的聲音進行回復。

傳統的實現路徑通常很復雜：開發者需要自行集成對象存儲、OCR、ASR、大模型和TTS等多家供應商的API。這不僅開發流程繁瑣，不同服務間的網絡延遲和數據傳輸也會成為性能瓶頸。

本文將提供一個更高效的解決方案。我們將以構建一個多模態AI客服Agent為例，展示如何僅利用七牛云AI推理平臺及其API矩陣，一站式實現Agent的“看、聽、說”三大核心能力。

我們的AI客服需要做什么？

假設我們的AI客服需要處理以下任務：

看懂圖片：用戶上傳一張產品報錯的截圖，Agent需要識別圖中的錯誤信息文本。
聽懂語音：用戶發送一段語音描述問題，Agent需要將語音轉為文字。
理解并決策： Agent將識別出的文本送入大語言模型進行理解和分析，并生成解決方案。
開口說話： Agent將生成的文本解決方案，合成為流暢的語音進行播報。

最理想的架構，是讓數據在同一個云平臺內部高效流轉。基于七牛云的服務，我們可以設計如下工作流：

數據中樞：七牛云對象存儲Kodo，可以理解為一個容量巨大、可通過URL直接訪問的網絡硬盤，負責接收和存儲用戶上傳的圖片、音頻文件。
感知層 (輸入)：
- OCR API 負責識別圖片中的文字。
- ASR API 負責將音頻文件轉為文字。
決策層 (思考)：
- 大模型推理API 負責理解文本、執行任務，甚至通過Function Calling調用外部工具。
表達層 (輸出)：
- TTS API 負責將模型生成的回復文本，轉換為自然語音。

這個架構的核心優勢在于，所有計算和數據流轉都在七牛云內部完成，極大降低了延遲，并簡化了開發邏輯。

步驟拆解與核心邏輯

下面，我們來拆解每一步的具體實現。

步驟1：讓Agent“看見”——文件上傳與OCR識別

當用戶上傳一張報錯截圖時，服務端的處理邏輯如下：

上傳至Kodo：客戶端將圖片文件上傳至七牛云Kodo，獲取一個可公開訪問的文件URL。
調用OCR API：將獲取到的文件URL作為輸入，調用七牛云OCR API。

// 偽代碼: OCR API 請求示例
POST /v1/ocr/recognize
Host: ocr.qiniuapi.com
Authorization: <QiniuToken>

{
  "url": "http://your-bucket.qiniudn.com/screenshot.jpg"
}

```json
// 返回結果
{
  "code": 0,
  "message": "success",
  "text": "錯誤代碼: 500, 服務內部異常..."
}

至此，Agent就獲取了圖片中的關鍵文本信息。

步驟2：讓Agent“聽懂”——ASR語音轉文字

如果用戶發送的是一段語音留言，流程類似：

上傳至Kodo：將WAV、MP3等格式的音頻文件上傳至Kodo，獲取文件URL。
調用ASR API：調用七牛云ASR API進行語音識別。該API在嘈雜環境下準確率也能超過95%。

// 偽代碼: ASR API 請求示例
POST /v1/asr/recognize
Host: asr.qiniuapi.com
Authorization: <QiniuToken>

{
  "url": "http://your-bucket.qiniudn.com/user_voice.mp3"
}

```json
// 返回結果
{
  "code": 0,
  "message": "success",
  "text": "你好我的訂單好像一直沒有發貨能幫我查一下嗎"
}

步驟3：讓Agent“思考”——大模型推理與決策

現在，無論是來自圖片還是語音，我們都得到了純文本。接下來將其送入大模型。

構建Prompt：將識別到的文本包裝成一個給大模型的指令(Prompt)。
調用推理API：選擇合適的模型進行推理。

// 偽代碼: LLM 推理 API 請求示例
POST /v1/chat/completions
Host: ai.qiniuapi.com
Authorization: <QiniuToken>

{
  "model": "qwen2.5-72b-instruct",
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "你是一個專業的AI客服，負責解決用戶問題。"
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "你好我的訂單好像一直沒有發貨能幫我查一下嗎" 
    }
    // 此處還可以結合 Function Calling 定義查詢訂單的工具
  ]
}

json
// 返回結果
{
  "choices": [
    {
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "好的，請您提供一下您的訂單號，我馬上為您查詢物流狀態。"
      }
    }
  ]
}

步驟4：讓Agent“說話”——TTS語音合成

最后一步，將模型的文本回復轉換成語音。

調用TTS API：將模型返回的content文本，提交給七牛云TTS API。API支持多種音色、情感和語速調節。

// 偽代碼: TTS API 請求示例
POST /v1/tts/synthesize
Host: tts.qiniuapi.com
Authorization: <QiniuToken>

{
  "text": "好的，請您提供一下您的訂單號，我馬上為您查詢物流狀態。",
  "voice": "alloy", // 選擇音色
  "speed": 1.0
}

text
// 返回結果
// API會返回音頻文件或音頻流，客戶端可直接播放

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