2026 年千问 3.5 Plus 智能体开发 API 入门：从工具调用到多轮对话的实操步骤
2026 年千问 3.5 Plus 智能体开发 API 入门：从工具调用到多轮对话的实操步骤
很多开发者第一次做智能体，卡点不在模型本身，而在工具调用怎么声明、多轮上下文怎么维护。这篇文章把这两件事拆成可执行步骤。
一、先搞清楚：千问 3.5 Plus 智能体开发 API 在做什么
从工程角度看，千问 3.5 Plus 智能体开发 API 并不是一个全新的协议，它主要由三块能力拼起来：对话补全接口、工具（函数）调用协议、多轮会话的状态传递方式。三者配合，模型才能从“只会回答”变成“能查数据、能调接口、能记住上一轮说了什么”。
很多人误以为接入智能体需要一套独立的 SDK 或专用网关，其实大多数情况下，它仍然是一次普通的 HTTP 请求，只是请求体里多了 tools 这一类字段，返回里可能不再直接给自然语言，而是给出“我要调用哪个函数、参数是什么”。
智能体调用与普通对话调用的差别
- 普通对话：一轮请求一轮回答，上下文由你手动拼接，模型不保存任何状态。
- 工具调用：模型返回函数名与参数，真正的执行动作由你的服务端完成，再把结果回传。
- 多轮对话：所谓“记忆”是每一轮把历史消息重新带回去，长度越长，消耗越大。
理解这一点之后就会发现，智能体开发的主要工作量其实在编排逻辑，而不在模型侧。
二、接入前的准备：把三样东西核对清楚
无论你是直连厂商，还是通过 AI 聚合平台接入，动手写代码前都必须确认三项信息：API Key、Base URL、模型名称。任何一项不一致，报错表现都很有迷惑性——可能是 401，也可能直接告诉你模型不存在。
| 配置项 | 作用 | 检查方法 |
|---|---|---|
| API Key | 身份凭证，决定调用权限与可用额度 | 在控制台生成后立即复制，确认前后没有空格或换行 |
| Base URL | 请求根地址，决定请求被路由到哪个服务 | 以控制台文档给出的地址为准，注意是否带 /v1 路径 |
| 模型名称 | 指定实际调用的模型版本 | 以模型广场或文档中显示的完整名称为准，不要凭记忆手写 |
经验提示：绝大多数“接入失败”都出在 Base URL 与模型名称的拼接上，而不是代码逻辑。建议先用一条最简单的请求跑通链路，再写业务代码。
如果团队需要同时调用多个厂商的模型，逐家维护 Key、地址和额度会比较零碎。这类场景可以了解下 通联AI中转站，它把多模型调用收敛到一个 Base URL 和一套 Key 管理里，控制台可查看模型列表与接入说明。具体支持哪些模型、走哪种兼容协议，请以控制台页面和官方文档显示的实时信息为准。
三、工具调用：从声明到回传的完整链路
第一步：在请求中声明工具
工具调用不需要额外接口，仍然是对话请求，只是请求体里多了工具定义。结构大致如下：
{
"model": "<控制台显示的模型名称>",
"messages": [
{"role": "user", "content": "帮我查一下杭州明天的天气"}
],
"tools": [{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_weather",
"description": "查询指定城市某一天的天气情况",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"city": {"type": "string", "description": "城市名称"},
"date": {"type": "string", "description": "日期，格式 YYYY-MM-DD"}
},
"required": ["city"]
}
}
}]
}注意 description 不是写给人看的注释，而是模型判断“该不该调用、调用哪个工具”的主要依据。参数说明越具体，误调用的概率越低；把必填项写进 required，也能减少参数缺失导致的执行失败。
第二步：执行工具并把结果回传
- 解析响应中的工具调用字段，取出函数名与参数。
- 在服务端执行真实逻辑，例如查数据库、调内部接口或第三方服务。
- 把执行结果作为一条新消息追加进
messages，并带上对应的调用标识。 - 再次发起请求，让模型基于结果生成给用户的自然语言回答。
这一轮“模型出参—程序执行—结果回填”的循环，就是千问 3.5 Plus 智能体开发 API 中最核心的闭环。多步任务不过是把闭环重复若干次，工具既可以串联，也可以并行。
四、多轮对话：状态到底存在哪里
需要明确一个前提：对话接口本身通常是无状态的。你感受到的“记得上文”，是因为每一轮请求都携带了完整历史。因此多轮效果的好坏取决于三件事：历史如何裁剪、超长上下文如何压缩、工具结果要不要保留。
- 历史裁剪：保留最近若干轮原始对话，更早的内容用摘要替代。
- 工具消息：建议保留，否则模型可能反复调用同一个工具。
- 系统提示词：每一轮都要带上，不要只放在第一轮请求里。
- 成本意识：轮次越多，输入 Token 增长越快，长会话要提前设计压缩策略。
五、常见报错与排查顺序
- 401 / 403：Key 填写有误、额度不足或权限未开启。
- 404：Base URL 或请求路径写错，特别留意结尾斜杠与版本路径。
- 模型不存在：模型名称与控制台显示的名称不一致，建议直接复制。
- 工具一直不触发：工具描述过于模糊，或参数 schema 结构不合法。
- 反复调用同一工具：执行结果没有正确回填到对话历史中。
- 响应变慢：单轮上下文过长，先做历史裁剪再排查网络。
推荐的排查顺序是：先验证凭证，再验证地址，然后检查请求参数，最后才怀疑模型本身。把顺序固定下来，能省掉大量反复试错的时间。
六、跑通之后：测试与迭代
能返回一次结果，并不代表可以上线。至少准备三类测试用例：正常路径、工具失败路径、超长多轮路径。其中工具失败时模型能否给出可读的兜底回复，往往比成功路径更能体现工程质量。
如果需要对比不同模型在工具调用上的表现，可以在 通联AI中转站 用同一套请求结构切换模型名称做小范围验证，减少重复改造配置的成本；实际可用的协议格式、模型与计费方式，请以官网控制台和文档页面为准。
工具调用的闭环、多轮上下文的管理，这些都值得先在真实环境里跑一遍。注册通联账号后获取 API Key，核对控制台给出的 Base URL 与模型名称，就能用最小请求完成第一次智能体测试。