可通过API调用、LangChain协同、钉钉多Bot联动、RAG桥接本地模型、通义万相/听悟多模态串联五种方式实现千问与其他AI工具协同。
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如果您希望在使用千问的过程中调用其他AI工具的能力，以增强任务处理的完整性与灵活性，则需通过明确的接口调用、多模型协同或外部服务集成方式实现。以下是实现千问与其他AI工具关联与协同使用的多种方法：
一、通过API接口调用DeepSeek等第三方大模型
该方法适用于需要将千问作为调度中枢，将特定子任务（如代码生成、数学推理、长文本摘要）交由更专精的模型执行的场景。千问本身不直接替代其他模型，但可通过标准HTTP请求转发用户指令并整合返回结果。
1、在阿里云百炼平台创建应用，开通“自定义工具调用”权限。
2、在工具配置中添加DeepSeek-VL或DeepSeek-Coder的公开API端点，填入授权密钥与请求模板。
3、在千问对话中输入含明确分发意图的指令，例如：“用DeepSeek-Coder写一个Python函数，实现二分查找并附带单元测试。”
4、千问识别关键词“DeepSeek-Coder”后，自动构造JSON请求体，发送至对应API，并将响应内容结构化回传给用户。
二、在LangChain框架中构建千问+Agent协同链路
该方法面向开发者，利用LangChain的Agent机制，将千问设为Orchestrator（编排器），动态选择并调用不同AI工具节点，形成可解释、可调试的任务流水线。
1、安装langchain与qwen-python-sdk依赖包，初始化QwenLLM实例作为主语言模型。
2、注册多个Tool对象，例如TavilySearchTool（联网检索）、DockerTool（本地环境执行）、CodeInterpreterTool（代码沙盒运行）。
3、配置ReAct或Plan-and-Execute Agent，设定tool_choice策略为“按需触发”，而非固定顺序。
4、向Agent提交复合问题，例如：“对比2025年Qwen3与DeepSeek-R1在MMLU基准上的得分差异，并生成柱状图。”Agent将自动拆解为检索、数据提取、绘图三步，并分别调用Tavily、Qwen3自身、以及Matplotlib工具完成。
三、借助钉钉/飞书多Bot协同工作流
该方法适用于企业办公场景，利用千问在钉钉群内作为智能助理，同时联动已接入同一组织架构的其他AI Bot（如DeepSeek会议纪要Bot、Kimi文档解析Bot），通过@提及与消息路由实现轻量级协同。
1、在钉钉管理后台启用“千问智能助手”和“DeepSeek会议Bot”两个应用，并授予群消息读取权限。
2、在群聊中发送：“@千问 整理刚才的会议录音要点，@DeepSeek会议Bot 请同步生成待办事项清单。”
3、千问接收到指令后，调用钉钉语音转文字API获取原始文本，并将文本片段转发至DeepSeek会议Bot的Webhook地址。
4、DeepSeek会议Bot处理完成后，将结构化待办项（含负责人、截止时间、关联议题）以卡片形式回传至群聊，千问同步汇总原始要点与待办项生成最终摘要。
四、基于RAG知识库桥接本地部署模型
该方法适用于对数据隐私要求高、需离线运行的场景，通过共享向量数据库与提示工程设计，使千问与本地部署的Llama3、Phi-3等模型共享上下文理解基础，避免重复索引与语义割裂。
1、使用ChromaDB或Milvus搭建统一向量库，将企业制度文档、项目资料、历史问答全部嵌入并存储。
2、部署Llama3-8B-Instruct于本地GPU服务器，暴露OpenAI兼容API端点。
3、在千问的系统提示词中加入：“当用户提问涉及内部制度或项目编号时，请优先从向量库检索相关段落，并将检索结果与问题拼接后，转发至本地Llama3模型作答。”
4、用户提问：“2025版《研发流程规范》第4.2条如何执行？”千问自动执行向量检索，匹配到PDF原文页码与段落，再构造prompt发往Llama3，获得口语化解释与操作示例。
五、利用通义万相与通义听悟进行多模态工具串联
该方法聚焦音视频与图像类任务，通过千问作为自然语言中台，将用户指令解析为具体动作，并触发通义万相（文生图）、通义听悟（语音转写+摘要）等阿里系原生工具，实现跨模态能力复用。
1、用户上传一段15分钟的产品评审会议录音，并提问：“生成会议关键结论图示，并用思维导图呈现。”
2、千问调用通义听悟API完成语音转写、发言人分离与重点语句抽取，输出结构化文本摘要。
3、将摘要中的核心论点提取为关键词组，送入通义万相的“思维导图生成”专用模型，指定输出格式为PNG矢量图。
4、千问接收图像URL后，在对话中嵌入可视化卡片，并附加文字说明各分支逻辑关系。
