LAS 数据湖 - AgentKit 文档

功能说明

las（from veadk.tools.builtin_tools.las import las）基于 AI 多模态数据湖服务 LAS，提供多模态数据集的创建、预览、查询分析、编辑与清洗加工能力。

环境变量与前提

附加要求：

配置用于智能体推理模型的 API Key；
预先创建 LAS 通用数据集并获取 DatasetId；
配置 LAS 服务的 DatasetId 与 URL（URL 获取方式）。

环境变量：

MODEL_AGENT_API_KEY：智能体推理模型的 API Key
TOOL_LAS_URL：LAS MCP Server 服务地址
TOOL_LAS_DATASET_ID：LAS 服务使用的数据集 ID

使用方法

examples/tools/las/agent.py

import asyncio
import os

from veadk import Agent, Runner
from veadk.memory.short_term_memory import ShortTermMemory
from veadk.tools.builtin_tools.las import las

agent = Agent(
    name="las_agent",
    model_name="doubao-seed-2-1-pro-260628",
    description="使用 LAS 中的数据作答。",
    instruction=(
        f"你是一个诗人。先用 las 工具在 {os.environ['TOOL_LAS_DATASET_ID']} 数据集中检索相关内容，"
        "再基于检索结果写一首诗词。"
    ),
    tools=[las],
)

runner = Runner(agent=agent, short_term_memory=ShortTermMemory())


async def main():
    response = await runner.run("写一首国风、与木头和爱情相关的诗词")
    print(response)


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

数据集与连接验证

在导入 las 前设置服务地址。TOOL_LAS_DATASET_ID 不会自动作为每次工具调用的过滤条件，必须在指令或工具参数中明确选定数据集；它也不能代替服务端的数据访问权限。示例使用已配置数据集，需预先写入可检索的数据以下检查只列出服务提供的工具。连接成功但查询为空时，继续检查所选数据集、已导入内容与访问权限。服务地址取自 TOOL_LAS_URL，不因 CLOUD_PROVIDER 自动切换

import asyncio

from veadk.tools.builtin_tools.las import las


async def main():
    try:
        tools = await las.get_tools()
        print([tool.name for tool in tools])
    finally:
        await las.close()


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

最后修改于 2026年9月19日