配置

在這裡，您可以設定各種基本參數來調整 Agent（代理人）的行為與效能。所有設定都會直接影響 Agent 的實際表現。

LLM

在此，您可以設定 Agent 所使用的語言模型（LLM）相關參數。

• LLM：Agent 所使用的語言模型（LLM）。
• 溫度（Temperature）：可理解為「創造力」。數值越高，模型生成內容的發散性越強，能產生更具創意的回應，但也可能較難控制；數值越低，模型回應會更嚴謹、穩定。
• 身份提示（Identity prompt）：決定 Agent 的角色定位及其將成為的實體類型。您可以在此設定 Agent 的角色、目標、任務、流程、限制、技能等，讓 Agent 更清楚自身定位，並依您的期望執行任務。您也可以點選右上角的「AI」按鈕，根據目前的身份提示優化內容。AI 會依據科學的提示工程（Prompt Engineering，設計提示以優化 AI 回應的技術）框架，為您生成更高效、科學的身份提示。
• Token 配置：用於分配不同類型內容在 LLM 上下文視窗中所佔的比例。

知識庫

Agent 會根據用戶輸入在知識庫中進行向量檢索，回調多個知識片段作為上下文，並提交給 LLM 執行任務。

在此，您可以設定 Agent 如何使用知識庫。

• 檢索範圍：可檢索的知識文件數量。
• 回調機制：
  • 關聯性：用戶問題與知識片段之間的語意相關性，只有大於等於此值的知識片段才會被用作 Agent 回答的參考。
  • 最大回調數量：檢索後最多回調的知識片段數量。
  • 檢索權重：設定向量檢索與關鍵字檢索策略的權重分配。
• 回退回應模式：當知識庫無法回調內容時，Agent 的回應策略。
• 知識參考資訊顯示：是否在對話介面中顯示每次 LLM 回應結果的來源知識資訊。

工具

您可以在此設定 Agent 所需的工具。

您可於身份提示中定義 Agent 使用工具的時機。結構如下：

                      
                      將此翻譯為英文：使用 {Tool} 插件/工具來 {目的/任務}，當 {時機}。

                    

例如，若您希望 Agent 在生成故事主要內容後，調用 DALL-E-3 產生繪圖，可這樣撰寫：

                      
                      使用 `DALL-E-3` 插件為故事的關鍵場景生成卡通風格的繪畫，當整個故事生成完成時。

                    

記憶

在此，您可以設定 Agent 在對話中所使用的記憶功能。

• 短期記憶：您可以設定記住最近幾輪對話的內容，每次問答算作一輪。
• 長期記憶：可記住更長時間的對話內容。
• 用戶屬性：可預設用戶屬性於記憶中，讓 Agent 擁有用戶個人化資訊作為知識，提供更貼心的個人化服務。

若關閉記憶功能，與 Agent 的對話將不具備上下文理解，每輪對話皆為獨立。

歡迎與指引

在此，您可以設定 Agent 的歡迎訊息與用戶指引資訊。

• 問候語：當用戶造訪 Agent 時，Agent 會自動以此訊息向用戶問好。
• 建議問題：Agent 回覆後，會自動提供 3 個可延續對話的建議問題，引導用戶持續互動。

輸入

• 圖片最大數量：與 Agent 對話時可上傳的圖片最大數量。
• 上傳圖片品質：輸入到 Agent 的圖片品質。品質越高，MLLM 的回應品質越好。
• 語音輸入：是否允許用戶以語音輸入與 Agent 對話。此功能可將語音轉為文字並提交給 Agent。

輸出

• 語音輸出：是否允許將 Agent 的回應內容轉為語音。
• 聲音：Agent 輸出內容的語音類型。
• 聲音品質：Agent 輸出內容的語音品質。
• 文字輸出語言：設定 Agent 的回應語言。

調試

在此，您可以直接與 Agent 對話，並即時體驗各項參數調整的效果。

同時，您也可以利用這裡的對話內容來訓練 Agent。