如果你也在为「知识库割裂、提示词难维护、流程难调试」而头疼，不妨打开 ModelEngine，一起用实践为大模型生态铺路。
应用编排与多智能体能力
- ModelEngine 和 Versatile 在画布式编排 + 多智能体 + 企业集成方面比较相似，更强调企业内部系统集成和全生命周期治理；
- Dify 也提供流程编排与 Agent 能力，但更多还是作为"应用后端 + 网关 + LLMOps"基础设施存在，开发者通常结合自家前端和业务后端使用；
- Coze 的编排更多围绕 Bot 行为和对话流程，而不是企业内部复杂业务工作流。
完成一个Http工具插件：
HTTP工具插件是一种软件扩展，主要用于捕获、监控、分析或模拟HTTP请求和响应，常见于浏览器或开发环境中，帮助用户调试网络通信、测试API接口或优化网页性能。
在浏览器中，HTTP工具插件通常以扩展形式存在，例如Firefox的HttpRequester或LiveHTTPHeaders插件，允许用户实时查看请求头、响应头及数据内容，并支持修改参数后重新发送请求，适用于前端调试或安全测试场景。
JSONPlaceholder是一个提供免费在线REST API的网站，非常适合在开发过程中进行网络请求和请求参数的测试。它返回的数据为JSON格式，支持HTTP和HTTPS两种请求类型，且支持跨域（如CORS和JSONP）。JSONPlaceholder提供了GET、POST、PUT、PATCH、DELETE等多种请求方法，方便开发者进行各种操作。
示例1：获取帖子列表
URL：http://jsonplaceholder.typicode.com/posts
功能：返回100条数据，每条内容包含帖子ID、发贴人ID、标题以及简介。
这里可以看到我们在postman进行测试也是没有问题的。
这里可以新建一个http插件，我们通过上传图片、名称、描述填写上。
在方法定义这个分类，这里有点类似请求的头，和请求的体，可以按照正确的参数进行设定即可。
第三步就是设置方法和url，还有请求的参数设置，这里是没有参数，所以不需要设置。
在上面确定完成后，我们可以看到这里就是新建了一个http插件成功了，我们就可以在智能体中进行使用了。
也可以点击这个http插件进行查看详细的内容，什么输入的参数，什么输出的参数，相当于是一个文档。
接着可以在智能体中去编排，打开可视化编辑页面，我们可以进行添加插件的操作。
这里在工具中可以选择收集一些前端的文章这个http插件，通过点击他，我们可以添加进来这个http插件。
最后就是测试一下这个http插件是否成功了，可以看到下图确实是引入成功了。
测试智能体的话，也是可以看到帮我们生成了一些文章，可以直接跳到规定的文章里面去。
在 AI 智能体（AI Agent）爆发的背景下，开发者面临着前所未有的平台选择难题。作为一名深度参与 AI 应用开发的技术博主，我系统性地评测了市场上主流的 AI 开发平台，包括 ModelEngine、Dify、Coze 和 FastGPT。本文将从架构设计、开发效率、技术深度、生态支持四个维度，为开发者提供一份客观、深入的对比分析。
从现在的发展趋势来看，AI 开发平台都在往 多模态、插件化、标准化 方向冲，但如果把几个主流平台放在一起比较，ModelEngine 的优势会越来越明显。
比如 ModelEngine 的 Nexent 项目，正在把智能体开发做成真正的"零代码"，而且还能和 Java 技术栈深度结合，这对大型企业来说特别友好------既能保证性能和稳定性，又不用换技术栈、重新培养团队。相比之下，Dify 虽然在 Beehive 架构上做了不少企业级增强，但整体还是偏轻量；Coze 的 MCP 插件生态虽然亮眼，但受限于 SaaS，很多场景不够灵活；而 FastGPT 想保持竞争力，后续可能得把能力扩展到更通用的工作流开发。