调用 Agent

curl --request POST \
  --url https://zeus-api.agentspro.cn/api/agent/invoke \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
    "message": "帮我分析 sales.csv 的数据趋势",
    "llm_config": {
      "baseUrl": "https://api.openai.com/v1",
      "apiKey": "sk-...",
      "modelName": "gpt-4o",
      "temperature": 0.7
    },
    "session_id": "sess_456",
    "mode": "agent",
    "sandbox_mode": "cloud",
    "knowledge_base_ids": ["kb_789"],
    "enable_memory": true,
    "tools": [
      {
        "type": "mcp",
        "name": "tavily",
        "base_url": "https://mcp.tavily.com/mcp",
        "api_key": "tvly-..."
      }
    ]
  }'

data: {"type": "message_chunk", "content": "我来帮你分析"}
data: {"type": "message_chunk", "content": " sales.csv 的数据趋势"}
data: {"type": "tool_call", "tool_name": "sandbox_exec", "tool_args": {...}}
data: {"type": "tool_result", "tool_name": "sandbox_exec", "result": "..."}
data: {"type": "message_chunk", "content": "根据分析结果..."}
data: {"type": "done", "session_id": "sess_456"}

POST

api

agent

invoke

curl --request POST \
  --url https://zeus-api.agentspro.cn/api/agent/invoke \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
    "message": "帮我分析 sales.csv 的数据趋势",
    "llm_config": {
      "baseUrl": "https://api.openai.com/v1",
      "apiKey": "sk-...",
      "modelName": "gpt-4o",
      "temperature": 0.7
    },
    "session_id": "sess_456",
    "mode": "agent",
    "sandbox_mode": "cloud",
    "knowledge_base_ids": ["kb_789"],
    "enable_memory": true,
    "tools": [
      {
        "type": "mcp",
        "name": "tavily",
        "base_url": "https://mcp.tavily.com/mcp",
        "api_key": "tvly-..."
      }
    ]
  }'

data: {"type": "message_chunk", "content": "我来帮你分析"}
data: {"type": "message_chunk", "content": " sales.csv 的数据趋势"}
data: {"type": "tool_call", "tool_name": "sandbox_exec", "tool_args": {...}}
data: {"type": "tool_result", "tool_name": "sandbox_exec", "result": "..."}
data: {"type": "message_chunk", "content": "根据分析结果..."}
data: {"type": "done", "session_id": "sess_456"}

Zeus 的核心入口。启动一次 Agent 对话，支持 MCP/OAuth 工具、知识库 RAG、记忆、沙盒代码执行、Skills、HITL 审批等完整能力。返回 SSE 流式响应，消息格式参见 Streaming。

string

必填

Bearer JWT Token（user_id 从中自动提取，用于 Store 隔离）

核心参数

string

必填

用户消息内容

object

必填

LLM 模型配置（来自前端 localStorage）

显示 llm_config

string

必填

API 基础 URL

string

必填

API 密钥

string

必填

模型名称（如 gpt-4o、claude-sonnet-4-20250514）

number

默认值:"0.7"

温度参数

string

会话 ID，用于 Checkpointer 持久化。不传则自动生成

string

默认值:"agent"

对话模式：

agent — 完整功能模式（默认）
ask — 只读问答模式，禁用写入工具
plan — 交互式规划模式

工具配置

array

默认值:"[]"

统一的工具列表。每个工具通过 type 字段区分类型

显示 MCP 工具 (type: mcp)

string

必填

mcp

string

必填

MCP 服务器名称

string

必填

MCP 服务器 URL

string

默认值:"streamable_http"

传输类型

string

API 密钥（可选）

object

自定义 HTTP headers（可选）

显示 OAuth 工具 (type: oauth)

string

必填

oauth

string

必填

工具名称：github、gmail、google_drive、slack、notion

string

必填

OAuth access token

string

OAuth refresh token（可选）

number

Token 过期时间戳（可选）

string

默认值:"cloud"

代码执行环境模式：

"cloud" — 使用云沙盒（E2B / OpenSandbox / Daytona）
"local" — 使用本地容器（Docker / Apple Containerization），需配合 working_directory
"none" — 不启用代码执行环境

boolean

默认值:"false"

是否启用 Web Search Tool（Tavily + DuckDuckGo）

RAG & Memory

array

默认值:"[]"

知识库 ID 列表。传入后自动注册 search_knowledge_base 工具

boolean

默认值:"false"

是否启用 Memory Tool（长期记忆读写）

Skills

object

Skills 激活配置

显示 skills

array

显式激活的 Skill 名称列表。为空则使用自动匹配

boolean

默认值:"true"

是否根据消息内容自动匹配 Skills

number

默认值:"3"

最多同时激活的 Skill 数量

上下文

array

默认值:"[]"

历史对话消息列表 [{ role, content, timestamp? }]

array

默认值:"[]"

资源文件列表 [{ name, content, type }]（如 Markdown 提示词）

array

默认值:"[]"

已上传到沙盒的文件 [{ name, path, type, size? }]

array

默认值:"[]"

用户添加的聊天附件 [{ id, name, size, type, content }]

HITL 审批

object

工具中断配置（Human-in-the-Loop）

显示 hitl_config

object

默认值:"{}"

工具名 → 中断配置的映射 { enabled, requires_interrupt, allowed_decisions, timeout }

boolean

默认值:"true"

未在配置中的工具是否默认需要中断

array

默认值:"[]"

白名单工具列表 — 在此列表中的工具自动执行，不中断

number

默认值:"60"

默认超时时间（秒）

curl --request POST \
  --url https://zeus-api.agentspro.cn/api/agent/invoke \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
    "message": "帮我分析 sales.csv 的数据趋势",
    "llm_config": {
      "baseUrl": "https://api.openai.com/v1",
      "apiKey": "sk-...",
      "modelName": "gpt-4o",
      "temperature": 0.7
    },
    "session_id": "sess_456",
    "mode": "agent",
    "sandbox_mode": "cloud",
    "knowledge_base_ids": ["kb_789"],
    "enable_memory": true,
    "tools": [
      {
        "type": "mcp",
        "name": "tavily",
        "base_url": "https://mcp.tavily.com/mcp",
        "api_key": "tvly-..."
      }
    ]
  }'

data: {"type": "message_chunk", "content": "我来帮你分析"}
data: {"type": "message_chunk", "content": " sales.csv 的数据趋势"}
data: {"type": "tool_call", "tool_name": "sandbox_exec", "tool_args": {...}}
data: {"type": "tool_result", "tool_name": "sandbox_exec", "result": "..."}
data: {"type": "message_chunk", "content": "根据分析结果..."}
data: {"type": "done", "session_id": "sess_456"}

认证

Agent API

Tools API

知识库管理 API

文档管理 API

检索 API

Node API

定时任务 API

渠道 API

WebSocket

调用 Agent

核心参数

工具配置

RAG & Memory

Skills

上下文

HITL 审批

​核心参数

​工具配置

​RAG & Memory

​Skills

​上下文

​HITL 审批

核心参数

工具配置

RAG & Memory

Skills

上下文

HITL 审批