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竞赛工作页

Baidu AI Studio通用机器学习进阶报名状态待确认报名状态待确认

“百度搜索·文心智能体创新大赛”技术赛道:基于多工具调用的开放域问答智能体构建

适合已有 Python 开发和 LLM Agent 实践基础、想用文心/ERNIE 构建工具调用问答系统的人。参赛者需要能用 ERNIE 开发工具召回模块,并处理旅游、天气、金融等开放域问题中的多 API 调度;报名还需要实名认证的 AI Studio 账号。

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建议下一步

先判断这场是否适合你现在的阶段,再决定要不要投入时间。

新手分

55/100

分数越高,越适合作为当前阶段的真实起点。

学习价值

58/100

衡量这场比赛能不能真正教会你可迁移的方法。

预计投入

10-30 小时

用它判断这场比赛是否适合你当前的时间预算。

Metric

以官方页面公布的评分规则为准

如果你还解释不清这个指标,通常说明还需要先做准备。

这场竞赛适合谁

适合已有 Python 开发和 LLM Agent 实践基础、想用文心/ERNIE 构建工具调用问答系统的人。参赛者需要能用 ERNIE 开发工具召回模块,并处理旅游、天气、金融等开放域问题中的多 API 调度;报名还需要实名认证的 AI Studio 账号。

官方简介(未加工)
随着大规模语言模型(LLM)的发展,如何有效利用这些模型利用外部工具回答复杂问题成为一个重要课题。本次比赛赛题旨在通过开发基于 LLM Agent 的智能工具调用系统,提升LLM回答复杂问题的能力。 Official tags: 智能体技术. Sign-ups: 1008.

开始前先准备这些

如果下面这些前置项还很陌生,先补准备通常比直接参赛更划算。

Python 脚本开发

文心 ERNIE 模型调用

LLM 工具调用

API 参数构造

信息检索与排序

Linux 打包与 Shell 脚本

真正会卡住你的地方

真正的难点通常不是“会不会调包”,而是验证、时间分配和任务理解。

核心难点是既要从 49 个 API 中召回完整且相关的工具,又要以尽可能少的调用次数生成正确参数并完成多工具问答:工具召回完整性、调用效率和最终答案都会计分。工程上还必须在不可联网的统一环境中,通过指定的 inference.sh 生成包含回答及实际调用 API、参数的 result.json,并将模型和依赖代码完整打包提交。

先看这个更划算

这篇指南是最合适的前置阅读,可以先把基本策略走通。

用一个简单框架选到真正能学到东西、而不是一上来就被劝退的比赛。

如何选择你的第一场 AI 竞赛

你的决策

先用这些信息快速做判断,再决定要不要继续深入。

状态
报名状态待确认
报名
报名状态待确认
参赛资格
待官方确认
奖励
12w奖金
算力要求
免费 GPU 可用
官方 Metric
以官方页面公布的评分规则为准
核验
来源页面已核验

报名状态尚未核实,投入前先到官方页面确认是否还能加入。

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最终规则、文件、提交方式和 deadline 仍然以官方页面为准。

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数据与审核状态

把已确认、待核对和人工审核状态分开看;最终规则与截止时间以官方页为准,发现错误欢迎提交纠错。

来源页面已核验Metric 已确认已审核
本站纳入时间
2026年7月21日

官方 metric 还没有从当前抓取结果中确认,仍需人工核对。