零代码打造“智能健身助手“：我的 Nexent 智能体构建全流程实录

作为一名想要保持健康生活方式的上班族，我有一个困扰已久的痛点：健身知识太碎片化了。网上关于健身的信息铺天盖地——有的说空腹运动好，有的说饭后运动好；有的说要做有氧，有的说力量训练更重要......各种说法五花八门，不知道该信谁。

user340

4585人浏览 · 2026-04-02 22:23:11

user340 · 2026-04-02 22:23:11 发布

一、前言：为什么我要做一个智能健身助手

而且我的健身资料散落在各种地方——收藏的健身文章、教练发的训练计划、APP里的运动记录......想系统复习某个动作要领时，经常要翻好几个地方。

几周前朋友向我推荐了 Nexent 智能体平台，说是可以直接用自然语言描述需求，自动生成智能体，不需要写代码。这一听就戳中了我的痛点——我想要的就是一个能帮我：

整合所有健身知识
根据我的身体状况制定训练计划
解答健身相关问题
能联网搜索最新健身资讯的

智能健身助手

于是，我花了一个周末，泡在 Nexent 平台里，从零开始构建了这个智能体。整个过程有惊喜也有踩坑，想把这些第一手的实操感受完整记录下来。

二、初识 Nexent：平台概览

打开 Nexent 首页，界面设计简洁清爽。左侧导航栏的功能分区很清晰：

模型管理：接入各类AI模型
知识库：上传和管理文档资料
MCP 工具：接入外部工具和能力
智能体开发：核心功能，创建和配置智能体
智能体市场：浏览和使用他人分享的智能体
记忆管理：配置跨对话记忆能力

平台提供了"快速配置"入口，会引导用户按顺序完成模型、知识库和智能体的设置。这个引导设计对新手非常友好。

三、模型接入：批量导入与单个配置

3.1 单个模型添加

进入"模型管理"页面，点击"添加模型"，填写模型名称、API URL、API Key 等信息。

填完之后点击"连通性验证"，显示"连接成功"即可。

3.2 批量导入

我想同时接入多个模型做对比，逐个填写太低效。批量导入功能可以填入 API URL 和 Key，点击"拉取模型列表"，系统自动枚举该供应商下的全部可用模型。

这种方式省了大量重复操作，一次性导入了多个模型，整个过程不到 2 分钟。

3.3 配置系统模型

接完模型后配置"系统模型"，我的配置：

基础模型（LLM）：qwen3.5-plus
向量模型（Embedding）：智谱 embedding-2

⚠️ 踩坑：向量模型我一开始用硅基流动一直配不通，后来换成智谱AI才成功。

四、知识库配置：健身知识整理

我的场景里有三份文档需要让智能体参考：

健身基础知识手册（Markdown 格式，整理了常见健身知识）
一周健身计划表（包含每天的训练安排）
健身动作要领

4.1 上传文档

在"知识库配置"模块，点击"新建知识库"，将三份文档直接拖入上传区。平台自动解析和入库，状态依次显示为：解析中 → 入库中 → 已就绪。

Markdown处理速度很快，不到 10 秒进入就绪。

这里我们使用大模型进行一键总结

总结后保存即可！

五、MCP 工具接入：二种方式实践

5.1 方式一：通过 URL 接入（推荐新手）

由于Nexent的MCP的工具在开发中，我们就可以从其他地方先选择工具

我直接去 ModelScope MCP 广场找现成的工具。登录后获取专属 SSE 地址。（由于目前其广场没有很明确的健身MCP，但是我找到了一个很好的天气查询，可以用来室外健身时的健身状况）

⚠️ 踩坑：服务器名称只能用英文字母和数字，不能有下划线。

5.2 方式二：自己开发 MCP 服务

我开发了一个简单的"健身记录" MCP 服务，可以记录用户的训练数据。用 Python 编写后启动，在 Nexent 中配置 Stdio 传输类型。这是最灵活的方式，可以根据需求定制工具。

 from mcp.server import Server
  from mcp.server.stdio import stdio_server
  from mcp.types import Tool, TextContent
  import json
  from datetime import datetime

  # 创建服务器
  server = Server("fitness-record")

  # 存储健身记录（简单的内存存储）
  fitness_records = []

  @server.list_tools()
  async def list_tools():
      """列出所有可用工具"""
      return [
          Tool(
              name="record_workout",
              description="记录一次健身训练",
              inputSchema={
                  "type": "object",
                  "properties": {
                      "exercise": {
                          "type": "string",
                          "description": "运动名称，如：深蹲、俯卧撑、跑步"
                      },
                      "sets": {
                          "type": "integer",
                          "description": "组数"
                      },
                      "reps": {
                          "type": "integer",
                          "description": "每组次数"
                      },
                      "duration": {
                          "type": "string",
                          "description": "时长，如：30分钟"
                      },
                      "notes": {
                          "type": "string",
                          "description": "备注"
                      }
                  },
                  "required": ["exercise"]
              }
          ),
          Tool(
              name="get_records",
              description="获取健身记录",
              inputSchema={
                  "type": "object",
                  "properties": {
                      "date": {
                          "type": "string",
                          "description": "日期筛选，格式：YYYY-MM-DD，不填则返回全部"
                      }
                  }
              }
          ),
          Tool(
              name="get_summary",
              description="获取健身统计摘要",
              inputSchema={
                  "type": "object",
                  "properties": {}
              }
          )
      ]

  @server.call_tool()
  async def call_tool(name: str, arguments: dict):
      """执行工具"""

      if name == "record_workout":
          # 记录健身数据
          record = {
              "date": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d"),
              "time": datetime.now().strftime("%H:%M:%S"),
              "exercise": arguments.get("exercise"),
              "sets": arguments.get("sets", 0),
              "reps": arguments.get("reps", 0),
              "duration": arguments.get("duration", ""),
              "notes": arguments.get("notes", "")
          }
          fitness_records.append(record)

          result = f"✅ 记录成功！\n"
          result += f"运动：{record['exercise']}\n"
          if record['sets']:
              result += f"组数：{record['sets']}组\n"
          if record['reps']:
              result += f"次数：{record['reps']}次/组\n"
          if record['duration']:
              result += f"时长：{record['duration']}\n"
          result += f"时间：{record['date']} {record['time']}"

          return [TextContent(type="text", text=result)]

      elif name == "get_records":
          # 获取记录
          date_filter = arguments.get("date", "")

          if date_filter:
              filtered = [r for r in fitness_records if r["date"] == date_filter]
              records = filtered
          else:
              records = fitness_records

          if not records:
              return [TextContent(type="text", text="暂无健身记录")]

          result = "📋 健身记录：\n\n"
          for r in records:
              result += f"【{r['date']} {r['time']}】\n"
              result += f"运动：{r['exercise']}\n"
              if r['sets']:
                  result += f"组数：{r['sets']}组 × {r['reps']}次\n"
              if r['duration']:
                  result += f"时长：{r['duration']}\n"
              result += "\n"

          return [TextContent(type="text", text=result)]

      elif name == "get_summary":
          # 统计摘要
          if not fitness_records:
              return [TextContent(type="text", text="暂无健身记录，开始你的第一次训练吧！")]

          total_count = len(fitness_records)
          exercises = {}
          for r in fitness_records:
              ex = r["exercise"]
              exercises[ex] = exercises.get(ex, 0) + 1

          result = f"📊 健身统计摘要\n\n"
          result += f"总训练次数：{total_count}次\n\n"
          result += f"各运动统计：\n"
          for ex, count in exercises.items():
              result += f"• {ex}：{count}次\n"

          return [TextContent(type="text", text=result)]

      return [TextContent(type="text", text="未知工具")]

  async def main():
      """启动服务器"""
      async with stdio_server() as (read_stream, write_stream):
          await server.run(
              read_stream,
              write_stream,
              server.create_initialization_options()
          )

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