基于华为云开发者空间+Flexus+Dify平台的AI Agent构建实战：搭建大学报考志愿建议助手【玩转华为云】

🎯 项目背景与目标

高考志愿填报是大学考生的重要选择，涉及高校信息、专业趋势与个人兴趣等复杂因素。构建一个智能化AI Agent，能在后台自动结合用户信息、政策数据、历年录取结果等，为考生提供定制化填报建议，将大幅提升决策效率。

本项目基于华为云开发者空间提供的资源接入能力，使用Flexus提供弹性算力，搭配Dify提供的低代码Agent开发平台，实现“志愿建议助手”从接入到落地的完整流程。

技术架构与平台概览

1. 华为云开发者空间：接入ModelArts、大数据、RDS、OBS等基础资源，提供统一控制入口。
2. Flexus X / CCE 实例：作为 AI Agent 的计算引擎，提供稳定可弹性伸缩的资源。
3. Dify 平台：支持拖拽式流程编排，集成大模型、检索知识库、API 工具，非常适合构建规则+推理并存的智能体
4. DeepSeek-R1/V3：大模型提供推理能力，支持长上下文和复杂逻辑判断。

🧩华为云开发者空间介绍

华为云开发者空间（DevZone） 是面向开发者的一站式云端开发与协作平台，旨在帮助开发者高效构建、测试、部署和管理AI及软件项目。它整合了华为云的主流服务（如ModelArts、RDS、OBS、FunctionGraph等），并提供 DevOps 流程管理、代码托管、任务编排等功能。

使用配置如下

核心优势：

• 🔧 云上开发环境：支持JupyterLab、VS Code、DevContainer等多种IDE配置，免本地环境搭建。
• 🧠 集成AI开发能力：原生接入 ModelArts 平台，可便捷调度训练、部署推理服务。
• 🔗 与Flexus无缝衔接：一键对接弹性算力资源（如训练算力/推理服务）。
• 🚀 CI/CD支持：支持基于代码仓的流水线部署，DevOps 自动化流程便捷高效。

开发者可以在云端统一管理代码、算力、模型和工具链，提升AI项目协同效率。

🔧 Flexus介绍

Flexus 是华为云提供的高性能弹性计算服务平台，专为AI推理、Web服务与复杂应用容器化部署而设计，支持秒级弹性扩缩容和资源自动调度。Flexus 能提供独立的沙箱环境，并具备高网络性能和低时延。

主要特点：

• ⚙️ 多规格资源池：支持CPU/内存/GPU资源弹性申请，可基于模型负载选择最佳配置。
• 📦 Serverless容器运行时：无需繁琐资源配置，任务执行即启动，空闲即释放。
• 📈 智能资源调度：支持按需弹性扩展（如用户并发量突增时自动增实例），提升资源利用率。
• 🔒 安全隔离：支持沙箱环境运行Agent任务，避免权限泄露和数据交叉污染。

Flexus 通常配合 Dify 或 ModelArts 使用，承接大模型推理任务、外部API调用以及高并发AI Agent的逻辑执行。

🧠 Dify-LLM应用开发平台介绍

Dify 是一个开源的大模型应用开发平台（LLMOps平台），支持以低代码或可视化方式构建基于大模型（如GPT、DeepSeek、Qwen等）的智能体（Agent）与应用。它支持多种调用模式、上下文配置、工具编排、知识库管理等模块。

核心能力：

• 🧩 可视化Agent构建：通过拖拽式流程设计搭建大模型工作流，降低开发门槛。
• 🔗 多模型接入：支持 OpenAI、DeepSeek、百度文心、阿里通义、华为盘古等主流API。
• 🧠 知识库RAG检索增强：支持上传文档/网页，构建向量知识库，用于丰富Agent语义理解。
• 🛠️ 工具调用（ToolCall）机制：Agent 可动态调用 Web API、数据库、搜索引擎或自定义函数。
• 🔍 日志审计与评估体系：支持输出跟踪、调用日志、上下文分析、响应耗时等指标监控。

Dify 平台非常适合构建如“志愿填报助手”、“医疗问诊助手”、“金融顾问”等具有业务逻辑和语义理解要求的LLM应用。

基于华为云开发者空间搭建大学报考志愿建议助手

首先进入华为云开发者空间。

方案架构

该解决方案基于云容器引擎 CCE帮助您快速部署高可用Dify LLM应用开发平台。

该系统基于华为云 VPC 私有网络，通过多个弹性资源组件（EIP、ELB、CCE、RDS、Redis、OBS等）协同运行，支持一个多副本、可扩展的 Dify 服务，主要模块如下：

✅ 用户访问入口：

• 弹性公网 IP（EIP）：为用户提供访问 Dify 服务的公网 IP 地址。
• 弹性负载均衡（ELB）：将公网请求负载分发到后端 Dify 服务容器，实现高可用。

1. VPC（虚拟私有云）

整个系统部署在华为云的 VPC 内，提供独立、安全的网络环境。

2. 子网 & 安全组

• 子网负责划分内部网络段；
• 安全组用于设置访问控制规则（如端口、IP 白名单等）。

3. NAT 网关

用于 Dify 容器访问公网资源（如拉取依赖、模型服务、API 等）而不暴露私有 IP。

使用组件：

• CCE（云容器引擎）：即 Kubernetes 服务；
• 部署了多个 Dify服务器容器，支持水平扩展；
• 包括一个 Embedding & Reranker 组件，说明该服务具备自然语言处理能力，如语义检索、结果重排序等。

Dify 核心服务依赖多个后端云服务：

1.快速搭建Dify-LLM应用开发平台

可以直接点击一键部署

在模板中，会自动填写好，直接点击下一步。

参数配置不用修改，直接设置密码。

资源栈设置如下。

确认配置如下。

可以选择直接部署资源栈。

等待生成完成。

在输出中，直接访问ip地址即可访问。

设置账号。

创建应用，可见有很多选项。

点击模型设置

安装该插件

提示词如下

```xml
<instruction>
<prompt>
你是一位大学报考志愿建议助手，将为学生提供个性化的志愿填报建议。请根据提供的学生信息和需求，生成一份详细的志愿填报建议。以下是需要考虑的因素：

1. 学生的基本信息：
   - {{student_name}}: 学生姓名
   - {{age}}: 学生年龄
   - {{location}}: 学生所在城市或省份
   - {{student_id}}: 学生ID（如果有的话）

2. 学术成绩：
   - {{gpa}}: 学生的高中平均成绩
   - {{exam_score}}: 高考分数
   - {{subject_scores}}: 各科成绩（例如：语文、数学、英语等）
   - {{rank}}: 学生在班级或年级中的排名

3. 兴趣与职业规划：
   - {{interests}}: 学生的兴趣爱好（例如：科技、医学、艺术等）
   - {{career_goals}}: 职业目标（例如：成为医生、工程师、教师等）

4. 经济状况：
   - {{financial_status}}: 家庭经济状况（例如：富裕、中等、一般等）
   - {{tuition_preferences}}: 对学费的要求（例如：愿意支付高学费、希望学费较低等）

5. 学校与专业偏好：
   - {{preferred_schools}}: 偏好的学校（例如：清华大学、北京大学等）
   - {{preferred_programs}}: 偏好的专业（例如：计算机科学、医学、文学等）

请根据以上信息，生成一份详细的志愿填报建议，包括推荐的学校和专业，并说明推荐理由。建议内容应包括：

- 推荐的学校列表（最多5所）
- 推荐的专业列表（最多3个）
- 每个推荐的详细理由
- 录取概率分析
- 其他相关建议

注意：输出内容应避免使用任何XML标签，保持自然流畅的中文表达。
</prompt>

<example>
输入示例：
{
  "student_name": "张三",
  "age": 18,
  "location": "北京市",
  "gpa": 3.8,
  "exam_score": 620,
  "subject_scores": {
    "语文": 85,
    "数学": 90,

问题：学生叫李明，18岁，来自上海市。他的高中平均成绩是3.6，高考分数是580分，各科成绩分别是语文80，数学85，英语85，物理80，化学75，生物70。他在班上排名是前20%，兴趣爱好包括科技、编程，职业目标是成为一名软件工程师。家庭经济状况中等，希望学费不要太高。他偏好清华大学和复旦大学，喜欢计算机科学和电子工程专业。

回答如下

✅ 总结

本项目展示了如何基于华为云开发者空间、Flexus弹性算力与Dify低代码平台，快速搭建一个面向高考志愿填报的智能AI Agent。从基础设施的配置（如VPC、CCE、RDS、Redis等）到Dify平台的部署与应用构建，全流程实现了“零代码或低代码”下的智能应用开发闭环。

通过本项目的实践，开发者不仅能够深入理解AI Agent的构建逻辑，还能高效集成大模型能力（如DeepSeek）与知识库检索（RAG）等核心组件，实现复杂业务需求的智能化处理。该方案也可灵活迁移到医疗咨询、金融顾问、企业内部助手等其他场景，具备广泛的通用性与实用价值。

未来，随着大模型推理能力的增强和云平台的资源调度优化，此类“智能体+平台”的组合模式将成为AI落地的重要路径。