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【功能建议】费用问题 预审不通过场景描述：之前比赛申请调用模型产生的费用 建议方案：能否给我减免？ 场景描述：之前比赛申请调用模型产生的费用 建议方案：能否给我减免？
- 一、架构简介我构建自命名蜂群MAJS跨平台智能体编排体系，架构如下：脑部（决策/策略/风控/编排）我▼NATS消息总线（brain.exec.dispatch/result/status）├──WorkBuddy（Deepseek-v4-pro）├──QClaw多Agent（Deepseek-v4-pro）├──ArkClaw#1—待接入（Doubao-seed-2.1pro）├──IMACopilot—18 tools，已完整实现（Deepseek-v4-pro）└──JiuwenSwarm（Deepseek-v4-pro）▼脖子层（通信层）Codex（GPT5.5-通信运维）│NATS→MCP协议网关（nats-mcp-gateway）│工蜂注册表（Worker Registry：工蜂全注册）│工具映射表（Tool Registry：action→MCP tool路由）▼工蜂层（L1执行层）JiuwenSwarm编排├──KimiClaw（KimiK2.6）├──CozeAgent（Doubao-seed-2.1pro）├──MiniMaxAgent（MinimaxM3）├──TraeAgent（Doubao-seed-2.1pro）├──QoderWork（托管agent loop执行环境测试中，预Q4加入）└──ArkClaw#2/#3\GLM（待观察）关键能力：-工蜂群分布在不同AI平台，通过统一MCP协议接入-NATS消息总线提供持久化投递（JetStream）、去重（dispatch_token 5min窗口）、确认投递（ack机制）-一次dispatch命令即可跨平台调度任意工蜂执行任务，全程可观测（Prometheus指标+JSON日志）当前瓶颈：通信层和可观测性是自建的，缺乏企业级运维保障（自动扩缩容、安全沙箱、评估体系）。这正是AgentArts可以补上的。 二、场景描述当前AI智能体生态高度碎片化。同一团队或企业中，智能体分布在多个平台上，各平台各有独特能力优势，但彼此之间缺乏统一的编排与调度机制。华为云AgentArts在企业级智能体编排领域具备领先优势——MCP网关、全链路观测（OTel）、自动化评估（G-Eval/幻觉检测/正确性）、高代码托管（Docker部署+自动扩缩容）、安全沙箱等能力成熟度行业领先。但AgentArts当前的编排能力仅限平台内创建的智能体，无法直接编排部署在外部平台（Kimi/MiniMax/Coze/Trae等）的智能体。这意味着一个已经拥有多个平台智能体资产的团队，无法直接使用AgentArts作为统一编排底座。核心矛盾：企业需要的不是「把现有智能体迁移到AgentArts」，而是「AgentArts能编排我已有的多平台智能体」。 三、建议方案：AgentArts+JiuwenSwarm直连方案核心思路：JiuwenSwarm作为AgentArts Runtime内的高代码智能体运行，通过NATS+MCP直连外部多平台工蜂，AgentArts通过MCP网关调用JiuwenSwarm间接编排全局。 AgentArts（MCP网关+观测+评估）→MCPJiuwenSwarm（NATS总线+工蜂注册表9节点）→MCP→Kimi/MiniMax/Coze/Trae/ArkClaw/IMA…… 方案一（推荐）：JiuwenSwarm嵌入Runtime。核心编排层打包Docker镜像，部署至AgentArts云端Runtime，对外暴露MCP Server。AgentArts将其作为工作流节点调用，dispatch通过NATS分发到各平台工蜂，结果回传。优势：零改造上线，工蜂原地运行零迁移，AgentArts观测+评估无缝覆盖。方案二（远期）：MCP Gateway扩展外部平台适配器。*在Gateway中增加Kimi、MiniMax、Coze等平台适配器（HTTP API↔MCP转换），配套自定义适配器SDK。无需中间层，直接连接外部平台。方案三（补充）：共生部署。AgentArts负责编排决策、运行保障、可观测性、质量评估；JiuwenSwarm负责跨平台工蜂路由管理。协议层统一走MCP/A2A。四、预期效果1.对AgentArts：从平台内闭环迈向跨平台编排底座2.对团队：AgentArts补企业级运维，JiuwenSwarm补跨平台编排3.对行业：MCP成为跨平台Agent编排标准接口4.商业：企业无需放弃多平台AI资产即可接入AgentArts五、合作路径近期（1-2周）：JiuwenSwarm打包Docker部署至AgentArts Runtime，验证全链路MCP调用中期（1-2月）：联合方案文档+资产广场模板上架评估远期（3月+）：MCP Gateway原生支持外部平台直连 一、架构简介我构建自命名蜂群MAJS跨平台智能体编排体系，架构如下：脑部（决策/策略/风控/编排）我▼NATS消息总线（brain.exec.dispatch/result/status）├──WorkBuddy（Deepseek-v4-pro）├──QClaw多Agent（Deepseek-v4-pro）├──ArkClaw#1—待接入（Doubao-seed-2.1pro）├──IMACopilot—18 tools，已完整实现（Deepseek-v4-pro）└──JiuwenSwarm（Deepseek-v4-pro）▼脖子层（通信层）Codex（GPT5.5-通信运维）│NATS→MCP协议网关（nats-mcp-gateway）│工蜂注册表（Worker Registry：工蜂全注册）│工具映射表（Tool Registry：action→MCP tool路由）▼工蜂层（L1执行层）JiuwenSwarm编排├──KimiClaw（KimiK2.6）├──CozeAgent（Doubao-seed-2.1pro）├──MiniMaxAgent（MinimaxM3）├──TraeAgent（Doubao-seed-2.1pro）├──QoderWork（托管agent loop执行环境测试中，预Q4加入）└──ArkClaw#2/#3\GLM（待观察）关键能力：-工蜂群分布在不同AI平台，通过统一MCP协议接入-NATS消息总线提供持久化投递（JetStream）、去重（dispatch_token 5min窗口）、确认投递（ack机制）-一次dispatch命令即可跨平台调度任意工蜂执行任务，全程可观测（Prometheus指标+JSON日志）当前瓶颈：通信层和可观测性是自建的，缺乏企业级运维保障（自动扩缩容、安全沙箱、评估体系）。这正是AgentArts可以补上的。 二、场景描述当前AI智能体生态高度碎片化。同一团队或企业中，智能体分布在多个平台上，各平台各有独特能力优势，但彼此之间缺乏统一的编排与调度机制。华为云AgentArts在企业级智能体编排领域具备领先优势——MCP网关、全链路观测（OTel）、自动化评估（G-Eval/幻觉检测/正确性）、高代码托管（Docker部署+自动扩缩容）、安全沙箱等能力成熟度行业领先。但AgentArts当前的编排能力仅限平台内创建的智能体，无法直接编排部署在外部平台（Kimi/MiniMax/Coze/Trae等）的智能体。这意味着一个已经拥有多个平台智能体资产的团队，无法直接使用AgentArts作为统一编排底座。核心矛盾：企业需要的不是「把现有智能体迁移到AgentArts」，而是「AgentArts能编排我已有的多平台智能体」。 三、建议方案：AgentArts+JiuwenSwarm直连方案核心思路：JiuwenSwarm作为AgentArts Runtime内的高代码智能体运行，通过NATS+MCP直连外部多平台工蜂，AgentArts通过MCP网关调用JiuwenSwarm间接编排全局。 AgentArts（MCP网关+观测+评估）→MCPJiuwenSwarm（NATS总线+工蜂注册表9节点）→MCP→Kimi/MiniMax/Coze/Trae/ArkClaw/IMA…… 方案一（推荐）：JiuwenSwarm嵌入Runtime。核心编排层打包Docker镜像，部署至AgentArts云端Runtime，对外暴露MCP Server。AgentArts将其作为工作流节点调用，dispatch通过NATS分发到各平台工蜂，结果回传。优势：零改造上线，工蜂原地运行零迁移，AgentArts观测+评估无缝覆盖。方案二（远期）：MCP Gateway扩展外部平台适配器。*在Gateway中增加Kimi、MiniMax、Coze等平台适配器（HTTP API↔MCP转换），配套自定义适配器SDK。无需中间层，直接连接外部平台。方案三（补充）：共生部署。AgentArts负责编排决策、运行保障、可观测性、质量评估；JiuwenSwarm负责跨平台工蜂路由管理。协议层统一走MCP/A2A。四、预期效果1.对AgentArts：从平台内闭环迈向跨平台编排底座2.对团队：AgentArts补企业级运维，JiuwenSwarm补跨平台编排3.对行业：MCP成为跨平台Agent编排标准接口4.商业：企业无需放弃多平台AI资产即可接入AgentArts五、合作路径近期（1-2周）：JiuwenSwarm打包Docker部署至AgentArts Runtime，验证全链路MCP调用中期（1-2月）：联合方案文档+资产广场模板上架评估远期（3月+）：MCP Gateway原生支持外部平台直连
- 场景描述：在ModelArts Studio中打开versatile，创建了一个单智能体应用。发布应用后生成了网页端URL，使用该URL访问了网页端的单智能体应用。在网页端进行对话时，每一轮对话都产生了一次新的会话，完全丢失上下文，完全不支持多轮对话。 建议方案：1. API调用代码增加histories参数，累积发送至下一次请求。2. 配置会话关联(session binding) 场景描述：在ModelArts Studio中打开versatile，创建了一个单智能体应用。发布应用后生成了网页端URL，使用该URL访问了网页端的单智能体应用。在网页端进行对话时，每一轮对话都产生了一次新的会话，完全丢失上下文，完全不支持多轮对话。 建议方案：1. API调用代码增加histories参数，累积发送至下一次请求。2. 配置会话关联(session binding)
- 场景描述：ModelArts创建Notebook时不说售罄，开始创建了过一会才突然说售罄，再次点击创建又可以选择刚刚那个实例了，但开始创建还是售罄，反复多次，一直买不到我想要的实例，由于那个实例一直显示可以买，所以导致我并不能确定他是不是真的有，反复尝试，浪费我时间 建议方案：实例规格售罄了请正确显示，不要让我白白浪费时间等待创建过程中突然告诉我没了，然后重新买又显示还有，可以买，结果还是没有 场景描述：ModelArts创建Notebook时不说售罄，开始创建了过一会才突然说售罄，再次点击创建又可以选择刚刚那个实例了，但开始创建还是售罄，反复多次，一直买不到我想要的实例，由于那个实例一直显示可以买，所以导致我并不能确定他是不是真的有，反复尝试，浪费我时间 建议方案：实例规格售罄了请正确显示，不要让我白白浪费时间等待创建过程中突然告诉我没了，然后重新买又显示还有，可以买，结果还是没有
- 问题现状： 当前AI coding的需求庞大、友商算力告急/coding plan类紧俏。现在Ai coding开发者使用的不仅是“云码道”编辑器类AI做初期软件开发，很多需求是:利用OpenCode/Openclaw/Deerflow等开源Agentic工具接入API，做长时程自定义任务运行，不仅仅是用编辑器写代码。贵司当前提供的MaaS服务仅按照百万token单位价格售卖算力，对数量庞大、还在逐步探索应用场景的个人/小团队开发者并不友好。当前贵司手握自家Ascend芯片的大量算力集群却只服务工业用途，友商云厂严重缺乏算力，但是Token Plan以及供不应求，许多开发者抢购一个CodingPlan无门。 建议方案：请贵司开展MaaS按量计费->CodingPlan 订阅制付费的业务，许多个人开发者实在需要CodingPlan却无法购得，华为云如果利用自身强大AI算力有巨大的市场和需求潜力。哪怕仅有GLM-5/DeepSeek系列也足够吸引许多开发者使用购买了（球球了出个CodingPlan吧其他家真的买不到） 问题现状： 当前AI coding的需求庞大、友商算力告急/coding plan类紧俏。现在Ai coding开发者使用的不仅是“云码道”编辑器类AI做初期软件开发，很多需求是:利用OpenCode/Openclaw/Deerflow等开源Agentic工具接入API，做长时程自定义任务运行，不仅仅是用编辑器写代码。贵司当前提供的MaaS服务仅按照百万token单位价格售卖算力，对数量庞大、还在逐步探索应用场景的个人/小团队开发者并不友好。当前贵司手握自家Ascend芯片的大量算力集群却只服务工业用途，友商云厂严重缺乏算力，但是Token Plan以及供不应求，许多开发者抢购一个CodingPlan无门。 建议方案：请贵司开展MaaS按量计费->CodingPlan 订阅制付费的业务，许多个人开发者实在需要CodingPlan却无法购得，华为云如果利用自身强大AI算力有巨大的市场和需求潜力。哪怕仅有GLM-5/DeepSeek系列也足够吸引许多开发者使用购买了（球球了出个CodingPlan吧其他家真的买不到）
- 场景描述：想在云上体验一下qwen3.5模型，模型广场上没有qwen3.5系列的模型。https://console.huaweicloud.com/modelarts/?agencyId=c30c3a69c4f34329961289ad7667938f®ion=cn-southwest-2&locale=zh-cn#/model-studio/square?isAll=true 建议方案： 场景描述：想在云上体验一下qwen3.5模型，模型广场上没有qwen3.5系列的模型。https://console.huaweicloud.com/modelarts/?agencyId=c30c3a69c4f34329961289ad7667938f®ion=cn-southwest-2&locale=zh-cn#/model-studio/square?isAll=true 建议方案：
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【功能建议】预置服务关闭功能 未采纳mass在线推理预置服务无法关闭，建议完善关闭功能。https://console.huaweicloud.com/modelarts/?locale=zh-cn&agencyId=1e21f30d03654dacab6b92d19a0d51e4®ion=cn-southwest-2#/model-studio/deployment[图片] mass在线推理预置服务无法关闭，建议完善关闭功能。https://console.huaweicloud.com/modelarts/?locale=zh-cn&agencyId=1e21f30d03654dacab6b92d19a0d51e4®ion=cn-southwest-2#/model-studio/deployment[图片]
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【用户体验】代金券到底能不能用？ 预审不通过场景描述：我想使用这个DeepSeek-V3.1/V3.2千万Tokens代金券，但是实在没有任何指引我使用的节点。点击进入代金券，说明一大堆，没有一个是有用的，只是告诉我哪些限制，也没有一个按钮直接让我用，可以勾选对应的token量就完事了呗。进入大促页面购买56元的 V3.1模型 1000万Tokens 也不显示 可以抵扣，要全额购买，这是个啥代金券啊，没配置好还是不运作了？ 建议方案：方案1.一个按钮直接让我用，可以勾选对应的token量就完事了呗。方案2.进入大促页面购买56元的 V3.1模型 1000万Tokens 可以抵扣 场景描述：我想使用这个DeepSeek-V3.1/V3.2千万Tokens代金券，但是实在没有任何指引我使用的节点。点击进入代金券，说明一大堆，没有一个是有用的，只是告诉我哪些限制，也没有一个按钮直接让我用，可以勾选对应的token量就完事了呗。进入大促页面购买56元的 V3.1模型 1000万Tokens 也不显示 可以抵扣，要全额购买，这是个啥代金券啊，没配置好还是不运作了？ 建议方案：方案1.一个按钮直接让我用，可以勾选对应的token量就完事了呗。方案2.进入大促页面购买56元的 V3.1模型 1000万Tokens 可以抵扣
- 场景描述：在线调用和通过API调用ModelArts Studio上的GLM5模型时流式返回卡顿接口：https://api.modelarts-maas.com/v2/chat/completions建议方案：按照返回的信息可以看出模型侧每个token的生成时间是正常的，问题应该是出在网络侧，在流式返回的合并等待时间过长。每次合并返回了10+data包，导致用户体验较差。建议调整data: {"id":"66ca04b14d0c4a678859c5b5bfab199f","object":"chat.completion.chunk","created":1773116272,"model":"glm-5","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant","content":"","reasoning_content":" **"}}],"service_tier":"default","first_token_return_time":1773116274.9187264,"usage":null}data: {"id":"66ca04b14d0c4a678859c5b5bfab199f","object":"chat.completion.chunk","created":1773116272,"model":"glm-5","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant","content":"","reasoning_content":"签名："}}],"service_tier":"default","first_token_return_time":1773116274.9774923,"usage":null} 场景描述：在线调用和通过API调用ModelArts Studio上的GLM5模型时流式返回卡顿接口：https://api.modelarts-maas.com/v2/chat/completions建议方案：按照返回的信息可以看出模型侧每个token的生成时间是正常的，问题应该是出在网络侧，在流式返回的合并等待时间过长。每次合并返回了10+data包，导致用户体验较差。建议调整data: {"id":"66ca04b14d0c4a678859c5b5bfab199f","object":"chat.completion.chunk","created":1773116272,"model":"glm-5","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant","content":"","reasoning_content":" **"}}],"service_tier":"default","first_token_return_time":1773116274.9187264,"usage":null}data: {"id":"66ca04b14d0c4a678859c5b5bfab199f","object":"chat.completion.chunk","created":1773116272,"model":"glm-5","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant","content":"","reasoning_content":"签名："}}],"service_tier":"default","first_token_return_time":1773116274.9774923,"usage":null}
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【用户体验】产品线太多了 预审不通过场景描述：想体验人工智能时代，个人能够在华为云上面使用的产品和服务。但是经过一段时间研究，发现华为云上面有很多产品和服务，名字和功能也很模糊和混乱，十分不友好。 建议方案：参考智谱、kimi等，整合和集成人工智能相关的业务，保留大模型、chat、code、桌面应用等主要业务入口即可。不然光用户的学习成本，都可以让很多新用户打退堂鼓了。 场景描述：想体验人工智能时代，个人能够在华为云上面使用的产品和服务。但是经过一段时间研究，发现华为云上面有很多产品和服务，名字和功能也很模糊和混乱，十分不友好。 建议方案：参考智谱、kimi等，整合和集成人工智能相关的业务，保留大模型、chat、code、桌面应用等主要业务入口即可。不然光用户的学习成本，都可以让很多新用户打退堂鼓了。
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【用户体验】界面带来困惑 预审不通过场景描述：AI应用是正当时的服务，但挂上了即将下线的招牌。 建议方案：建议要有合适的说明引导。 场景描述：AI应用是正当时的服务，但挂上了即将下线的招牌。 建议方案：建议要有合适的说明引导。
- AgentArts的节点单击添加下一级节点时，总是自动弹出原节点的配置框，影响用户体验。 AgentArts的节点单击添加下一级节点时，总是自动弹出原节点的配置框，影响用户体验。
- 场景描述：agent arts的大模型节点创建后，没有选择大模型的情况下，再次点击做提示词修改后，点击"确定“按钮没有反应，也不提示错误，导致无法保存修改。 建议方案：要给出没有选择大模型的报错提示 场景描述：agent arts的大模型节点创建后，没有选择大模型的情况下，再次点击做提示词修改后，点击"确定“按钮没有反应，也不提示错误，导致无法保存修改。 建议方案：要给出没有选择大模型的报错提示
- 场景描述：目前市面的学习机，或者AI平台界面，国内还没有出现一款类似Albus功能的自我学习的AI互动界面。[图片][图片]建议方案：建议考虑AI自我教育场景，实现类似Albus的功能，一个界面可以实现交互学习，不断的探索、提问式学习。 场景描述：目前市面的学习机，或者AI平台界面，国内还没有出现一款类似Albus功能的自我学习的AI互动界面。[图片][图片]建议方案：建议考虑AI自我教育场景，实现类似Albus的功能，一个界面可以实现交互学习，不断的探索、提问式学习。
- 场景描述：高校老师反馈：在打开modelarts控制台时希望 自动配置ModelArts委托权限（https://support.huaweicloud.com/bestpractice-modelarts/modelarts_20_00016.html）。不希望手动点击“由于ModelArts的数据存储、模型导入以及部署上线等功能依赖OBS、SWR等服务，需获取依赖服务的授权后，才能正常使用ModelArts的相关功能。请单击此处获取依赖服务的授权。” 进行授权。 建议方案：在打开modelarts控制台时希望 自动配置ModelArts委托权限（https://support.huaweicloud.com/bestpractice-modelarts/modelarts_20_00016.html） 场景描述：高校老师反馈：在打开modelarts控制台时希望 自动配置ModelArts委托权限（https://support.huaweicloud.com/bestpractice-modelarts/modelarts_20_00016.html）。不希望手动点击“由于ModelArts的数据存储、模型导入以及部署上线等功能依赖OBS、SWR等服务，需获取依赖服务的授权后，才能正常使用ModelArts的相关功能。请单击此处获取依赖服务的授权。” 进行授权。 建议方案：在打开modelarts控制台时希望 自动配置ModelArts委托权限（https://support.huaweicloud.com/bestpractice-modelarts/modelarts_20_00016.html）
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