Pontos Fortes
- Contexto de 1M de tokens
- Entrada de texto, imagem e vídeo
- Chamada de ferramentas
- Pesos publicados
Ideal Para
- Programação de longo horizonte
- Trabalho de conhecimento
- Raciocínio profundo e fluxos de agentes
Execute no EDDI
O caminho mais rápido é o Manager: abra o assistente de criação de agentes ou o Platform Operator e escolha o provedor e o modelo. Para configurar por conta própria, siga estes passos para o provedor desejado.
Moonshot AI · type: "moonshot"
Ids de modelo: kimi-k3, kimi-k2.6
1. Armazene a credencial
Adicione a chave de API do provedor ao Cofre de Segredos no Manager, ou com PUT /secretstore/secrets/default/moonshot-key, com o nome usado abaixo. As configurações a referenciam como ${vault:…}, então a chave nunca aparece em texto puro.
${vault:moonshot-key}2. Configure a tarefa LLM
Use isto como o langchain.json do workflow do agente, ou cole os parâmetros no editor LLM do Manager.
{
"tasks": [
{
"actions": [
"send_message"
],
"id": "chat",
"type": "moonshot",
"parameters": {
"apiKey": "${vault:moonshot-key}",
"modelName": "kimi-k3",
"systemMessage": "You are a helpful assistant",
"addToOutput": "true"
}
}
]
}Ou crie o agente inteiro em uma única chamada
setup_agent grava as regras, a configuração LLM e o workflow, e depois implanta o agente. Chame-o via MCP ou com POST /administration/agents/setup.
setup_agent(
agentName: "My kimi-k3 agent",
systemPrompt: "You are a helpful assistant.",
provider: "moonshot",
model: "kimi-k3",
apiKey: "${vault:moonshot-key}"
)Observações para o EDDI
- Este provedor exige que o raciocínio do modelo seja reenviado durante os loops de ferramentas. O preset do EDDI faz isso por você: mantenha
returnThinkingesendThinkingnos valores padrão.
Modelos Relacionados
Fontes
As informações desta página vêm da documentação do fabricante, verificada em 2026-09-30. Os modelos mudam rapidamente, então confirme os limites com o fabricante antes de depender deles. Os preços não são listados aqui: consulte a página de preços do fabricante.