Agent Space怎么用 AI智能体平台入门教程

打开官网用GitHub或企业邮箱登录并确认账号激活状态

浏览器输入Agent Space官网，右上角点Sign in。登录方式选GitHub或企业邮箱，必须启用两步验证，否则创建不了生产级Agent。登录后别急着点“Get Started”，先看右上角头像旁边有没有显示你的邮箱和“Active”状态。没显示Active就动手，后面所有创建动作都会失败。确认激活后点左上角“Workspace”进控制台首页。

在Workspace控制台点新建，选Basic Agent Flow模板

进入控制台后，左侧导航栏找“+ New Workspace”按钮点它。弹窗里选“Quick Start Template”，勾上“Basic Agent Flow”模板，项目名随便起一个英文的，比如“my-first-agent”。模板这一步别跳过手动配置，新手手动填参数容易漏字段，后面跑不起来还得回头改。填完点Create，等25到40秒出现绿色Ready标识。期间别关页面也别刷新，反复点新建按钮不会加速反而可能触发风控拦截。

进在线IDE确认main.py和运行环境正常

Ready标识出来后，点右侧“Open in Editor”进在线IDE界面。左侧文件树里双击main.py，确认顶部有一行注释写着“This is your agent‘s entry point”。然后点右上角Run按钮，看底部终端输出。出现“Agent initialized. Listening for tasks…”就说明Workspace激活成功，可以接收指令了。没出现这行字的话检查一下文件树里有没有main.py，没有的话回控制台重新创建Workspace。

进Agent编辑页在Model & Provider里选模型

左侧菜单点“Agents”，选你刚创建的那个，点“Edit Agent”进配置界面。滚动到“Model & Provider”区块，展开Model下拉菜单。菜单里默认只显示你账号已开通权限的模型子集。如果列表空的或者一直转圈，先去Billing页面里的“Model Access”板块勾选至少一个模型完成授权。别指望默认推荐能匹配你的任务，模型选错后面工具调用会直接失败。

按任务类型匹配模型，逻辑拆解和文本提取选法不一样

模型选择有讲究。需要多步工具调用的任务选Codex-3.5-Pro或OpenCode-Max，它们支持tool-calling schema v2。专注中文长文档字段提取的选Qwen2.5-72B-Instruct，它对合同类文档的字段锚定比Llama-3准11%左右。轻量级审批回复场景选Phi-4-Mini，300毫秒内响应，成本只有Codex的十八分之一。但Phi-4-Mini不支持任何外部工具调用，强行配tools字段Agent直接启动失败。

保存部署后在聊天面板输入测试指令验证模型生效

模型选完点右上角“Save & Deploy”，等顶部绿色提示“Agent is live”出现。然后在右侧聊天面板输入测试指令：“列出你当前能访问的所有工具”。返回内容包含pdf-search、calendar-read这类工具名就说明模型正确加载了。如果返回“我没有可用工具”或者报错“tool not found”，说明模型和tools配置不兼容，退回上一步换模型。这一步两分钟搞定，但能省掉后面调试半小时。

在Flow标签页拖节点搭任务流，从User Input开始

点顶部“Flow”标签进任务流编辑页，中央点“+ Add Node”，选“User Input”当起点。接着拖一个“LLM Reasoning”节点接在后面，双击编辑Prompt框。再拖一个“Conditional Router”设分支规则，末端挂上Send Email或Create Notion Page这类工具节点。全部连完后点右上角“Publish”，系统会自动校验拓扑有没有环和必填字段是否完整。第一次搭建议只连三个节点，跑通了再加。

用Test面板调试任务流看完整执行日志

任务流发布后切到Test面板，输入一条测试指令，比如“分析这条客户反馈的紧急程度”。系统会按你搭的节点顺序执行，每一步的输入输出都显示在右侧日志面板。看日志时重点检查LLM Reasoning节点的输出格式对不对，比如要求输出JSON但实际给了纯文本，说明Prompt写得不够死。JSON格式不对的话Conditional Router会分错支，后面全走歪。调好再重新Publish一次。

进API Keys页面创建密钥接入Codex或Claude Code

如果你想