编辑 | Panken

智东西2月12日消息，2月11日，腾讯云开发宣布能力上新，开发者能够基于最新的小程序基础库，最少仅需输入3行代码，就可以将满血版DeepSeek大模型能力接入到小程序中，快速实现智能对话、文本生成等功能。其中，云开发新用户首月套餐免费，并享有100万token。

据介绍，开发者可以通过SDK直接调用大模型，在小程序中构建文本生成、智能补全、智能翻译等应用场景；也可以通过SDK调用智能体对话能力，结合配置欢迎语、提示词、知识库等对话能力模块，打造专门的AI对话场景。

云开发提供了一整套接入智能体的API接口，包括基础对话、对话历史保存、对话反馈收集、次轮问题推荐等，方便开发者快速接入。开发者也可以基于云开发提供的成熟UI组件，快速在小程序中植入AI对话能力。

据了解，云开发的AI能力不仅能接入小程序，还支持微信订阅号、服务号、小程序客服等多种微信生态能力的接入，并将在近期支持企业微信的接入。

此外，云开发后续计划推出工具调用、多Agent串联、工作流编排等AI能力，进一步方便开发者打造小程序智能应用。

云开发支持DeepSeek接入小程序教程：

准备工作

1、注册一个微信小程序账号，并且创建本地小程序工程项目；

2、小程序基础库需要在3.7.1及以上版本，具备 wx.cloud.extend.AI 对象；

3、小程序需要开通「云开发」，可在小程序开发工具中点击工具栏里的「云开发」按钮进行开通，并创建环境（PS：对于首次使用云开发的用户，第一个月套餐免费）：

指引一：调用大模型，实现文本生成

在小程序中，直接调用大模型的文本生成能力，实现最简单的文本生成。

这里以一个“七言绝句”生成器的简单Demo为例：

第1步：初始化云开发环境

在小程序代码中，通过以下代码进行云开发环境初始化：

其中 “<云开发环境ID>” 需替换为实际云开发环境ID。初始化成功后，就可使用 wx.cloud.extend.AI 调用 AI 能力。

第2步： 创建AI模型，并调用生成文本

在小程序基础库3.7.1及以上，以调用DeepSeek-R1模型为例，小程序端的代码如下：

仅需几行小程序代码，就可以通过云开发直接调用大模型的文本生成能力。

指引二：通过Agent（智能体）实现智能对话

通过调用大模型的文本生成接口，可以快速实现一问一答的场景。但对于一个完整的对话功能来说，仅仅有一个大模型的输入、输出还不够，还需要把大模型变为完整的Agent，才能更好地与用户进行对话。

云开发的AI能力不仅提供了原始的大模型接入，还提供了Agent接入的能力，开发者可以在云开发上定义自己的Agent，然后通过小程序直接调用Agent进行对话。

第1步：初始化云开发环境

在小程序代码中，通过以下代码进行云开发环境初始化：

其中 “<云开发环境ID>” 需替换为实际云开发环境 ID。初始化成功后，就可使用 wx.cloud.extend.AI 调用 AI 能力。

第2步：创建一个Agent

进入云开发平台，创建一个新的Agent。

这里可以选择模板创建，也可以自行输入提示词和欢迎语，创建一个自定义的Agent。

为了简单，我们直接创建一个模板：

点击页面中上方的“复制 ID”，我们会获得一个 bot-id，即Agent的唯一标识，在下面的代码中会用到。

第3步：在小程序中实现与Agent的对话

刚才创建了一个“小程序开发专家”的Agent智能体，下面来试试与它进行对话，看他能不能处理云开发常见的报错问题。

在小程序中，使用以下代码直接调用刚刚我们创建的Agent，进行对话：

我们也可以把对话内容记录下来，重复调用Agent的接口，从而实现多轮对话。

第4步：实现更加丰富的聊天功能

云开发的Agent不仅有多轮对话的能力，我们在SDK中还提供了实现对话所需的多种能力，包含：

• 获取聊天记录发送、获取用户反馈获取推荐次轮问题

下面是一些代码示例：

获取聊天记录

传入 botId、分页信息和排序方式，获取指定Agent的聊天记录。

发送反馈与获取反馈

发送用户反馈：

获取次轮推荐问题

在 data 参数中设置 botId 和用户消息 msg，通过遍历 textStream 获取推荐问题。

云开发在SDK中提供了一整套接入Agent（智能体）的API接口，包括基础对话、对话历史保存、对话反馈收集、次轮问题推荐等。小程序开发者可在云开发平台中创建Agent，然后在小程序前端代码中直接调用 wx.cloud.extend.AI 下的各类接口直接与Agent进行交互。

指引三：使用云开发AI对话组件，快速接入AI对话

为了方便开发者快速在自己的小程序里实现AI对话功能，云开发提供了一个AI对话的小程序组件供开发者直接使用，效果如下图：

第1步：下载对话组件代码包，并安装依赖

组件下载地址：
https://weda.cloud.tencent.com/ai-resource/agent-ui.zip

下载组件包后，解压，然后将组件包放入小程序项目内，假设放在小程序根目录下的components/agent-ui目录下：

由于对话组件的体积较大，开发者使用小程序子包的形式来引入。在小程序项目的app.json中，我们引入组件包：

在小程序根目录，运行以下命令，安装组件依赖：

然后点击小程序开发工具菜单栏的「工具」-「构建NPM」，等待构建成功。

第 2 步：对话组件初始化

接下来在小程序中使用上文里植入的对话组件。

首先实现对话组件的异步加载，以及初始化，这个流程推荐放在小程序的onLaunch生命周期中：

第3步：创建新页面，引入组件，实现对话交互

创建一个新的小程序页面，作为对话组件的载体。

在页面的index.json配置文件中，我们声明引入对话组件：

随后便可以直接在页面中使用AI对话组价了：

五、总结

这篇文章一共介绍了云开发的三种方式接入大模型，分别适用于不同的场景：

1. 通过SDK直接调用大模型：适用于非对话类的通用场景，如文本生成、智能补全、智能翻译等。

2. 通过SDK调用Agent（智能体）对话能力：这种方式适合专门的AI对话场景，支持配置欢迎语、提示词、知识库等对话中需要的能力。

3. 使用AI对话组件：这种方式对于专业前端开发者更友好，可以基于云开发提供的UI组件，快速在小程序中植入AI对话能力。

以上的三种小程序接入AI的方式，云开发将完整的代码示例放在了代码仓库中：

Gitee：https://gitee.com/TencentCloudBase/cloudbase-ai-example
Github：https://github.com/TencentCloudBase/cloudbase-ai-example

不只是小程序，云开发的AI能力也支持通过Web应用、Node.js、 HTTP API来对大模型进行调用，可以参考以下文档：

Web应用接入：
https://docs.cloudbase.net/ai/sdk-reference/init
Node.js接入：
https://docs.cloudbase.net/ai/sdk-reference/init
HTTP API接入：
https://docs.cloudbase.net/http-api/ai-bot/ai-agent-%E6%8E%A5%E5%85%A5

腾讯云开发主页：
https://tcb.cloud.tencent.com/
云开发官方文档：
https://docs.cloudbase.net/