大模型智能体应用技术
在数字化时代,将大模型与铁路 12306 服务结合可显著提升出行体验。Dify 作为生成式 AI 应用开发平台,为这一创新提供了便捷途径。本文将介绍 Dify 与铁路 12306 MCP 的实战集成方法,探讨其价值与操作步骤。
实战篇
一、Dify+铁路12306MCP技术融合的核心意义
前言篇
1.优化用户体验
传统 12306 查询需手动输入多类信息,集成后用户通过自然对话即可完成查询。只需说出 “下周五北京到上海的高铁票”,AI 助手就能借助 12306 MCP 返回车次、余票、票价等信息,大幅简化流程。
- 实现智能服务升级
12306 MCP 构建的标准化框架打破大模型与业务系统壁垒,让 AI 不仅理解出行意图,还能精准执行查询操作,实现个性化行程规划,包括根据用户偏好推荐最优方案及中转路线。
- 拓展服务场景
集成后可打造综合出行服务体系,与地图、酒店等 MCP 组合生成定制旅游方案;在企业差旅管理中实现车票预订和行程管理自动化,提升运营效率。
实战Dify+MCP智能体
实战篇
中方将继续实施“一带一路”科技创新行动计划,举办首届“一带一路”科技交流大会,未来5年把同各方共建的联合实验室扩大到100家,支持各国青年科学家来华短期工作。
(一)前期准备【注册Dify/获取MCP url】
1、注册Dify
注册并熟悉 Dify 平台基本操作,掌握 AI 助手创建与对话流程设计功能。

2、申请MCP服务的URL连接地址
通过魔搭社区 MCP 广场或智谱搜索获取 12306 MCP 服务资源。

3、铁路12306MCP工具测试
对铁路12306MCP的6个工具进行简单测试,可以看看在我们搭建完智能体后,所有工具输出的结果是否和智能体输出的结果一致。


(二)Dify中搭建智能体与验证【直接使用Agent】
1、打开Dify创建智能体
此处需用到MCP等工具,先去安装上即可

Agent中铁路MCP服务配置如下(外面加一层中括号{}):
{
2、测试查票情况
输入:查询明天重庆到北京高铁

输入:查询重庆的站况及对应的代码信息

大模型算是目前当之无愧最火的一个方向了,算是新时代的风口!有小伙伴觉得,作为新领域、新方向人才需求必然相当大,与之相应的人才缺乏、人才竞争自然也会更少,那转行去做大模型是不是一个更好的选择呢?是不是更好就业呢?是不是就暂时能抵抗35岁中年危机呢?
答案当然是这样,大模型必然是新风口!
那如何学习大模型 ?
由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人,只能说是:
最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势。
这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。
但现在很多想入行大模型的人苦于现在网上的大模型老课程老教材,学也不是不学也不是,基于此我用做产品的心态来打磨这份大模型教程,深挖痛点并持续修改了近100余次后,终于把整个AI大模型的学习路线完善出来!

在这个版本当中:
您只需要听我讲,跟着我做即可,为了让学习的道路变得更简单,这份大模型路线+学习教程已经给大家整理并打包分享出来, 😝有需要的小伙伴,可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

一、大模型经典书籍(免费分享)
AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点,那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套大模型报告(免费分享)
这套包含640份报告的合集,涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、大模型系列视频教程(免费分享)

四、2025最新大模型学习路线(免费分享)
我们把学习路线分成L1到L4四个阶段,一步步带你从入门到进阶,从理论到实战。

L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代
L1阶段:了解大模型的基础知识,以及大模型在各个行业的应用和分析,学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

L2阶段:攻坚篇丨RAG开发实战工坊
L2阶段:AI大模型RAG应用开发工程,主要学习RAG检索增强生成:包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估,还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3阶段:跃迁篇丨Agent智能体架构设计
L3阶段:大模型Agent应用架构进阶实现,主要学习LangChain、 LIamaIndex框架,也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统,打造Agent智能体。

L4阶段:精进篇丨模型微调与私有化部署
L4阶段:大模型的微调和私有化部署,更加深入的探讨Transformer架构,学习大模型的微调技术,利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调,并通过Ollama、vLLM等推理部署框架,实现模型的快速部署。

L5阶段:专题集丨特训篇 【录播课】

全套的AI大模型学习资源已经整理打包,有需要的小伙伴可以微信扫描下方二维码,免费领取

4055






