Platform For AI：PAI-LangStudio功能下線與遷移指南

1.1 百鍊是什麼

阿里雲百鍊（Model Studio）是阿里雲面向企業與開發人員提供的一站式大模型服務平台，提供模型服務、應用構建、知識庫、工具生態與發布營運等能力，適合承接您在 LangStudio 上的應用構建、調試、部署與觀測等需求。

具體的功能對應關係與遷移方式見二、遷移總覽，更多內容請參考阿里雲百鍊簡介、百鍊應用類型介紹。

1.2 遷移前的許可權準備

遷移前請提前完成許可權申請，聯絡主帳號為LangStudio開發人員Ram帳號授予百鍊應用類讀寫權限，建立業務空間、申請API-Key等，具體許可權點與授權請參考許可權管理、百鍊系統權限原則參考。

2.1 功能對應關係

百鍊的產品功能與LangStudio功能對應關係如下：

2.2 應用類型對應關係

優先按工作流程或高代碼類型承接，並逐項重建配置：

百鍊另提供了智能體應用模式，配置更加簡單，您可根據業務情境評估是否接入。

3.1 節點數量與覆蓋情況

先識別差異較大和無直接對應的節點；其餘節點按百鍊畫布重新設定即可。

標註為「差異較小」的節點，按上表的差異點在百鍊側重建配置即可，完整參數說明以工作流程應用為準。下面展開「差異較大」與「需自行實現」的節點。

3.2 差異較大的節點

以下說明僅保留需要重新設計的關鍵差異。

{{ variable }}

${節點.變數}

@tool
def invoke(...): ...

def main(params):
    return {"output": params["input"]}

{% for doc in documents %}
{{ doc.content }}
{% endfor %}

${知識庫_1.result}

3.3 聯調測試

畫布右上方「測試」開啟測試面板，提供文本對話（多輪，保留上下文，可點節點看輸入輸出）、文本產生（單輪，支援同步與非同步）、音視頻互動三種模式。右上方還有「檢查清單」入口，列出運行所需完成的配置項，建議測試前先過一遍。

重點驗證四類問題：變數引用是否正確傳遞（尤其是提示詞文法改寫後）、條件分支與迴圈的終止邏輯是否與原應用一致、外部服務調用是否因白名單未配置而失敗、指令碼節點輸出結構是否與下遊期望匹配。

4.1 開發方式的根本變化

LangStudio 提供雲端 Web IDE；百鍊高代碼應用改為本地開發。

遷移流程為本地開發 → 打包 whl → 上傳 → 雲端驗證：

如果您希望繼續在雲上完成開發與調試，可以使用 PAI 的互動式建模 DSW。

4.2 工程結構改造

LangStudio 代碼模式的典型結構（LLM Basic 模板）：

project/
├── agent.py          # 入口：FastAPI app 與 API 介面
├── agent_loop.py     # 核心邏輯：LLM 調用、工具執行迴圈
├── agui.py           # AG-UI Protocol 事件流轉換
├── skills.py         # 技能發現、載入與執行
├── requirements.txt
├── .env              # 環境變數
└── README.md

遷移到百鍊需要做五處改造：

入口檔案名稱不是 main.py 時，控制台會一直顯示「部署中」直至逾時。健全狀態檢查介面是百鍊判定程式啟動成功的依據，介面不可調用即判定失敗。

@app.get("/health")
def health_check():
    return "OK"

按 Agent API protocol實現預設的 /process 介面。

運行環境要求 Python ≥ 3.10：

pip install "agentscope-runtime[deployment]==1.0.0"

4.3 代碼中調用模型的改造

將原有模型串連改為通過百鍊 API Key 調用平台模型。

在環境變數中配置 DASHSCOPE_API_KEY，再使用 DashScope SDK 或 OpenAI 相容協議調用：

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["DASHSCOPE_API_KEY"],
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)
resp = client.chat.completions.create(
    model="qwen-plus",
    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}],
)

百鍊應用開發當前僅支援華北 2（北京）。模型 API 調用請使用對應地區和業務空間的官方端點；自部署模型的接入方式見 6.1 節。

4.4 代碼中調用知識庫的改造

高代碼應用可直接調用知識庫 Retrieve API 或 SDK 完成檢索。

調用 MCP 服務、應用組件或資料連線器時按其介面接入；增刪工具後需重新部署。詳見。

4.5 打包、部署與百鍊的額外規則

程式碼封裝僅支援 .whl 格式，通過命令列上傳：

# 首次部署
runtime-fc-deploy --deploy-name <應用程式名稱> --whl-path <PATH_TO_WHL> --telemetry enable

# 更新部署
runtime-fc-deploy --update <HIGH_CODE_APP_ID> --whl-path <PATH_TO_WHL> --telemetry enable

上傳前配置 ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID、ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET和可選的業務空間變數。首次部署按控制台引導授權。

部署資源：按負載選擇規格與最小執行個體數，價格以計費頁為準。

應用觀測需在代碼中添加埋點：

from agentscope_runtime.engine.tracing import trace, TraceType

@trace(trace_type=TraceType.LLM, trace_name="llm_call")
def call_llm(...):
    ...

部署時啟用 --telemetry enable 後，可在「應用觀測」查看調用資料。

網路與發布：如需訪問企業內網資源，按當前高代碼應用支援的網路方式配置；通過網關佈建網域名和鑒權。

5.1 發布與調用

發布工作流程或智能體應用後，在控制台擷取 API 詳情：

curl -X POST https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/apps/{APP_ID}/completion \
  -H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"input": {"prompt": "你好"}, "parameters": {}}'

流式輸出使用 X-DashScope-SSE: enable；多輪會話按介面說明傳入 session_id 或 messages。

同步調用逾時取決於接入網域名稱：通用網域名稱為 600 秒，業務空間專屬網域名稱可達 3600 秒。更長任務應改為非同步執行或拆分。

應用也可發布為應用組件或接入分享渠道，具體支援範圍以應用類型和官方說明為準。

5.2 限流與配額

百鍊按主帳號和模型維度計算 RPM 和 TPM 配額，返回 429 表示觸發限流。同一主帳號下的 RAM 使用者、業務空間和 API Key 共用額度。

高並發遷移前應評估模型配額，必要時申請提額。詳見限流。

5.3 線上管理與可觀測

應用觀測可查看調用鏈路、輸入輸出、延時、Token 消耗和執行狀態，支援範圍與資料保留期以控制台說明為準。

模型監控可查看調用量、失敗率、限流和延時等指標，並可按當前能力接入日誌、警示或監控系統。

版本迭代：在本地代碼倉庫維護版本。工作流程可匯入匯出儲存快照，高代碼應用通過新 whl --update 重新部署；百鍊 DSL 不能直接匯入 LangStudio flow.dag.yaml。

詳見。

6.1 串連（模型接入）

百鍊沒有等價的「串連」對象，各類資源由對應模組管理，模型調用使用 API Key。

百鍊平台模型在模型廣場選擇，通過 API Key 以 DashScope 或 OpenAI 相容協議調用。

客戶自有模型可按下表三種路徑處理：

詳見模型匯入、模型部署。

6.2 知識庫

重要前提：知識庫的向量資料無法直接匯出遷移，須從原始檔案或其他來源資料重新解析、切片和向量化。請先確認來源資料完整可用。

百鍊知識庫提供四種類型，類型建立後不可修改：

• 多模態資料：按資料類型選擇接入方式。

  • 圖片問答通過結構化資料中的公開 image_url 接入；音視頻搜尋從本地或 OSS 匯入。

  • 複雜排版或圖表文檔選擇文檔搜尋的視覺理解情境。

  • 音視頻從本地或 OSS 匯入，由音視頻解析器處理。

• 解析與切片：建立前選擇解析器和切片策略，建立後不可修改。先用樣本驗證命中效果。

• 向量與排序模型：建立時選擇向量和重排模型，建立後不可更換。向量維度變化時必須重新驗證效果。

• 規格：標準版按 0.03 元/知識庫/小時計費；旗艦版按 0.2 元/RCU/小時計費。具體限制以計費說明為準。

• 關聯與檢索上限：取決於應用類型和調用模式，遷移前核對當前限制。

• 遷移步驟：樣本驗證和調優 → 建立生產知識庫並全量匯入 → 掛載應用 → 效果對標。源檔案格式不支援時先轉換。

詳見建立和使用知識庫。

6.3 工具（外掛程式）

百鍊以外掛程式承接工具：智能體可自主選擇，工作流程通過外掛程式節點確定性調用。

官方外掛程式包括 code_interpreter、calculator、text_to_image、quark_search、generate_qrcode、github_search等，可替代部分第三方調用。

自訂外掛程式在控制台配置介面和鑒權資訊，完成後可發布為 MCP 服務。詳細欄位以控制台為準。

詳見外掛程式概述、自訂外掛程式。

6.4 MCP

百鍊將 MCP 作為平台級能力，提供 MCP 廣場、雲託管服務和工作流程 MCP 節點。

自訂 MCP 服務可按以下方式接入：

• 指令碼部署：使用 type: stdio 或 type: sse / streamableHttp 接入服務。

• 從 AI 網關匯入：將現有 RESTful API 封裝為 MCP 工具。

• 從阿里雲 OpenAPI 匯入：建立 BailianMcpRole* 並授權。

MCP 的掛載、工具和配置限制會隨能力更新，請在遷移前核對當前官方說明。

6.5 其他通用模組

百鍊還提供以下 LangStudio 沒有獨立對應模組的平台能力，遷移時可按需引入：

其中 Skill 與 應用評測對遷移最有實際價值：前者用於承接原代碼模式工程中的技能目錄，後者用於構造評測集，對比遷移前後的輸出一致性。

Q：Python 節點用了 pandas 等第三方庫，百鍊指令碼節點不支援怎麼辦？

三條路徑：用標準庫重寫；把邏輯下沉到Function Compute節點（可內建完整依賴環境，逾時固定 60 秒）；封裝為獨立服務通過 API 節點調用。詳見 3.2.2 Python 開發 → 指令碼節點。

Q：原應用運行在企業 VPC 內並訪問內網服務，遷移後怎麼處理？

工作流程 API 節點訪問企業內網服務時，需將服務通過受支援的方式暴露並配置存取控制。企業 VPC 訪問發行服務則按私網接入說明配置。詳見 3.2.4 HTTP 要求 → API 節點。

Q：PAI-EAS 上自部署的模型遷移後還能用嗎？

可以，但接入方式變了。百鍊不支援把外部模型端點註冊為平台模型，需在工作流程中用 API 節點以 HTTP 調用，或封裝為自訂外掛程式 / MCP 服務。如模型是基於通義千問的 LoRA 微調成果，也可匯入百鍊；如需獨佔算力，可在百鍊「資源專享推理服務」重新部署。詳見 6.1 串連（模型接入）。

Q：知識庫的向量資料能隨即轉移嗎？

不能隨即轉移，需從原始檔案或其他來源資料重新解析與向量化。若選擇自建 RAG 方案且原本就用 Elasticsearch / Milvus，向量資料在您自己的執行個體中，可直接複用。

Q：所選檢索模式的 Top K 上限低於原應用怎麼辦？

先最佳化切片和重排，再評估拆分知識庫或自建 RAG 服務。詳見七、其他：自建 RAG 服務。

Q：遷移後怎麼確認效果沒有退化？

建議用百鍊的應用評測能力構造評測集，用原應用的真實請求樣本跑一遍遷移後的應用，對比輸出一致性與召回命中情況，重點關注提示詞文法改寫、知識庫召回上限變化與指令碼節點改寫這三處。

Q：如果評估百鍊不滿足企業訴求，是否有其他選型？

為您推薦以下三款阿里雲相關產品，您可以根據企業實際的業務訴求和技術路線進行選擇，如您有進一步選型疑問，建議諮詢客戶經理。

1. Function Compute AgentRun

   以高代碼為核心的一站式 Agentic AI 基礎設施平台，基於 Serverless 架構提供毫秒級彈性、企業級安全沙箱、統一模型與工具治理及全鏈路可觀測能力，為企業級 Agent 應用提供從開發、部署到營運的全生命週期管理。

2. 智能體構建和治理平台 AgentCore

   企業智能體的統一構建與治理，覆蓋 Agent 全生命週期；支援多模式構建入口、統一身份鑒權與 Team 協作編排，將自研、開源 Harness、商業 SaaS Agent 多來源統管於一個平台。

3. Agent 觀測與最佳化 AgentLoop

   面向企業級智能體的一站式自進化平台，圍繞觀測、評估、調優、記憶、審計五大能力，協助企業構建 Agent 進化飛輪，側重於 Agent 應用的持續最佳化。