大家好，我是二哥呀。

周一，公司空降一名逼里巴巴的技术总监老王，我很不服气，就给他出了道难题，限时 30 分钟把最新大模型 GLM-4-AllTools 对接进技术派的派聪明 AI 助手里。

结果没想到，他还真的完成了，完成的还挺优雅，让我佩服的五体投地。于是我就根据老王的代码写了一篇大模型MaaS开放平台的接入体验，一起来欣赏下😄，据说把下面这两条项目经历润到简历上，投出去的简历一投一个准。

派聪明 AI 助手通过 WebSocket 实现前后端的及时通信，并且通过异步流的方式实现消息一点一点输出的效果；应用策略模式来支持多家 AI 大模型的灵活对接，目前已经成功集成了智谱 AI AllTools API、讯飞星火 4.0 API 和 GPT 4 API。

好，我们先来看一下效果。

直接问一道比较复杂的问题：“帮我查询2018年至2024年，每年五一假期全国旅游出行数据，并绘制成柱状图展示数据趋势。”

讲真，这道题是有难度的，结果令我没想到的是，不到 20 毫秒，派聪明 AI 助手就给出了答案。

点开链接瞅一眼，这柱状图生成的可以啊，2020 年是最低谷，然后逐步回暖，果然是符合历史背景的。

作为一名严谨的程序员，我稍微查了一下，数据较为可靠（😄）。

牛啊，我只能说。

于是我到智谱AI大模型MaaS开放平台瞅了一眼，果然啊。

Alltools API 能够让我们在应用程序中构架高度专业化的 AI 助手，目前主要的功能有：智能编码助手、安全代码沙盒、实时联网搜索、绘图设计工具、函数调用能力等，未来还会有网页浏览工具、知识库增强检索等。

看到这，是不是大家就忍不住了，纷纷要问，老王是怎么实现的啊？如果大家也想接入 Alltools API 实现一个智能 AI 助手，那就跟着二哥的教程来吧，五步就能搞定。

第一步，登录智谱AI大模型MaaS开放平台，新用户注册能 500 万的 GLM-4 tokens，适用最新的 glm-4-0520 和 glm-4-alltools 模型推理。

https://bigmodel.cn/

第二步，获取 API keys，每家大模型都需要哦。

第三步，拉取技术派在 GitHub 上的最新源码，智谱 AI 的对接主要在 paicoding-core 这个 module 下。

https://github.com/itwanger/paicoding

注意，Maas 平台已经帮我们对智谱 AI 大模型做了高度封装，Maven 项目可以直接在 pom.xml 文件中引入以下依赖就可以调用 API 接口了。

<dependency>

<groupId>cn.bigmodel.openapi</groupId>

<artifactId>oapi-java-sdk</artifactId>

<version>release-V4-2.1.0</version>

</dependency>

在技术派中，老王还通过设计模式对各个大模型进行了灵活配置，大家可以在 getRecommendAiSource 这个方法中添加其他大模型进来。

第四步，在 application.yaml 中配置智谱 AI 的 API keys，模型为glm-4-alltools。

第五步，启动 main 主类在浏览器里中打开 http://127.0.0.1/chat 就可以访问智谱 AI 了。

我这里多讲几句 AllTools API 对接的核心代码，在 ZhipuIntegration 这个类下面。

实现起来其实不难，首先是发起请求，主要封装在 ChatCompletionRequest 这个类中，然后是拿到响应信息后流式返回给客户端，主要是处理 ModelApiResponse 这个类。

目前 AllTools 仅支持流式 SSE 输出，也就是大家看到的消息一点一点在对话框中显示的效果，后台打印的信息其实是这样的，也是一点一点的从智谱 AI 那里得到响应。

用流程图来展示，其实是下面这样的，智谱 AI 会先联网查询，然后将数据汇总，并且根据数据绘制柱状图，生成图片后返回返回响应结果。

AllTools API 也是智谱 AI 最新推出的面向开发者的 API 服务，集成了调用工具的能力，并且能够自主使用多种工具组合和多轮对话来提供大模型服务。

新模型的推理能力也非常的强，支持的上下文环境也更长了，相比 ChatGLM3-6B 提升了 40%。

关键对接起来也非常的方便，仅需要四步就完成了。技术派的前后端通信采用的是 WebSocket 这种形式，能够比较实时地将智谱 AI 的数据返回给用户，自我感觉实现还是非常优雅的。

好，回到技术的本质，让智谱 AI 用 Python 画一个爱心：

挺聪明的的样子哈😄，最后，再让智谱 AI 来一道逻辑推理题：学校食堂运来19吨煤，已经烧了16吨，平均每天烧0.4吨，剩下的煤每天烧0.3吨，还要几天烧完？给出求解步骤。

你别说，推理的还挺不错，我掐指一算，答案没错呢。

另外，我需要提一句的是，智谱 AI 也非常注重开源的力量，ChatGLM-6B 于 2023年3月14日开源，目前在GitHub上收获了 40k+ star。

最新的 GLM-4-9B-Chat 模型也有 3.8k 的 star 了，新版本的开源模型也将依赖的 transformers 版本升级到 4.42.4。

大家不仅可以在本地尝试对接 AllTools API，也用 GLM-4-9B-Chat 来搭建属于自己的小模型哦。

官方文档：https://open.bigmodel.cn/dev/howuse/glm4alltools

最后，如果大家在对接 GLM-4-AllTools 的过程中遇到接不了的难题，也可以联系二哥哦，二哥不会的话，还可以找逼里巴巴的技术总监老王。😊