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变量聚合节点 变量聚合节点能够对多个分支的输出进行聚合处理，方便后置节点统一配置。 如果工作流中设计了多个分支，往往需要一个节点来汇总所有分支的输出结果。在这种场景下，你可以使用变量聚合节点聚合多路分支的输出变量，变量聚合节点会读取多路分支中第一个不为空的值，供流程下游的节点使用
Failed 未满足前提条件，服务器未满足请求者在请求中设置的其中一个前提条件。 413 Request Entity Too Large 由于请求的实体过大，服务器无法处理，因此拒绝请求。为防止客户端的连续请求，服务器可能会关闭连接。如果只是服务器暂时无法处理，则会包含一个Retry-After的响应信息。
State Transfer）风格的API，支持您通过HTTPS请求调用，调用方法请参见如何调用REST API。 调用API时，需要用户网络可以访问公网。 父主题： 使用前必读
购买周期计费，适用于可预估资源使用周期的场景。 按需计费模式：按需付费是后付费方式，可以随时开通/关闭对应资源，支持秒级计费，系统会根据云服务器的实际使用情况每小时出账单，并从账户余额里扣款。 父主题： 计费FAQ
责任共担 华为云秉承“将公司对网络和业务安全性保障的责任置于公司的商业利益之上”。针对层出不穷的云安全挑战和无孔不入的云安全威胁与攻击，华为云在遵从法律法规业界标准的基础上，以安全生态圈为护城河，依托华为独有的软硬件优势，构建面向不同区域和行业的完善云服务安全保障体系。 与传统的
身份认证与访问控制 用户可以通过调用REST网络的API来访问盘古大模型服务，有以下两种调用方式： Token认证：通过Token认证调用请求。 AK/SK认证：通过AK（Access Key ID）/SK（Secret Access Key）加密调用请求。经过认证的请求总是需要
操作步骤 说明 准备工作 说明创建边缘资源池的前期准备。 步骤1：注册边缘资源池节点 说明注册边缘资源池节点步骤。 步骤2：搭建边缘服务器集群 说明搭建边缘服务器集群的步骤。 步骤3：安装Ascend插件 说明安装Ascend插件指导。 步骤4：创建证书 说明创建负载均衡所需证书步骤。 步骤5：创建负载均衡
盘古科学计算大模型面向气象、医药、水务、机械、航天航空等领域，融合了AI数据建模和AI方程求解方法。该模型从海量数据中提取数理规律，利用神经网络编码微分方程，通过AI模型更快速、更精准地解决科学计算问题。 ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格的科学计算
本检索的知识型Agent，如搜索问答助手、代码生成助手等，执行主体在大模型；另一种是针对复杂工作流场景的流程型Agent，如金融分析助手、网络检测助手等。 Agent应用 以大模型为任务执行核心，用户通过配置Prompt、知识库、插件等信息，实现工具自主规划与调用，优点是可零码开
、对生成结果的格式优化输出等。 变量聚合节点：变量聚合节点能够对多个分支的输出进行聚合处理，方便后置节点统一配置。 工作流中设计了两个分支，需要一个节点来汇总所有分支的输出结果。在这种场景下，可以使用变量聚合节点聚合多路分支的输出变量，变量聚合节点会读取多路分支中第一个不为空的值
Key认证，输入API Key之后，单击确认开通该MCP服务。 创建自定义MCP服务 如果您已有可用的工具和API资源，则可以使用MCP服务器来配置您的MCP扩展。完成MCP服务器构建后，只需要在Agent开发平台配置对应的工具即可创建自己的MCP服务。 在左侧导航栏中选择“Agent开发”，跳转至Agent开发平台。
配置“变量聚合”节点，对知识检索和文档读取的输出进行聚合处理。 鼠标拖动左侧“变量聚合”节点至编排页面，连接“判断”节点和“变量聚合”节点以及“大模型”节点和“变量聚合”节点。 图27 连接“判断”节点和“变量聚合”节点以及“大模型”节点和“变量聚合”节点 单击“变量聚合”节点，参考图28完成参数配置，单击“确定”。
HTTP请求方法，表示服务正在请求操作类型，包括： GET：请求服务器返回指定资源。 PUT：请求服务器更新指定资源。 POST：请求服务器新增资源或执行特殊操作。 DELETE：请求服务器删除指定资源，如删除对象等。 HEAD：请求服务器资源头部。 PATCH：请求服务器更新资源的部分内容。当资源不存在的时
工作流节点配置参考 开始和结束节点 大模型节点 知识检索节点 意图识别节点 插件节点 判断节点 代码节点 消息节点 提问器节点 循环节点 变量赋值节点 变量聚合节点 输入节点 工作流节点 MCP服务节点 Agent节点配置说明 父主题： 工作流应用开发
的消息。 循环节点：循环节点用于重复执行一系列任务。 变量赋值节点：用于向可写入变量进行变量赋值，实现数据的动态更新和传递。 变量聚合节点：变量聚合节点能够将多路分支的输出变量整合为一个，方便下游节点统一配置。 输入节点：输入节点用于在工作流运行时收集用户输入。 工作流节点：实现工作流嵌套工作流的效果。
通常在调用API的鉴权过程中，您需要用到账号、用户和密码等信息。 区域（Region） 从地理位置和网络时延维度划分，同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分为通用Region和专属Region，通用Region
failed,torch.npu.is_available() is False NPU卡未及时释放或者被其他应用占用，导致推理服务器上无推理卡可用。 释放推理服务器上的NPU卡。 父主题： 训练预测大模型
填写一键完成 通过插件调测功能，自动解析用户插件，填写输入输出信息 公测 - 6 工作流上新：支持15个工作流节点，支持全局配置 新增变量聚合、循环、变量赋能、输入、MCP、Agent节点，优化意图识别；支持全局配置，包括开场白、推荐问、默认模型、记忆变量配置等 公测 -
提问器节点 提问器节点为开发者提供了收集用户问题所需信息的功能。该节点会循环执行，直到收集到所有必需的信息为止。 提问器节点为可选节点，若无需配置，可跳过该步骤。 提问器节点配置步骤如下： 单击画布下方“添加节点”按钮，在节点抽屉中拖动“提问器”节点至画布中，单击该节点以打开节点配置页面。
A：xxx号话务员为您服务！ A：先生您好，有什么可以帮助您的？ B：你好，是这样的 B：我家里上不了网了 B：网连不上 A：先生，您家的网络无法连接是吗 A：请问您尝试重新插拔网线吗？ B：是的，我试了 B：还是不行 基于 MA Studio 进行盘古模型训练的所需数据格式示例为：
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