优势
- 可持续运行数小时的代理会话
- 多步骤研究
- 文档、电子表格和幻灯片工作
- 1M 令牌上下文，128K 输出
最适合
- 长周期代理
- 深度研究
- 一直推进到成品文档的分析工作
在EDDI中运行
最快的方式是使用EDDI管理器：打开代理向导或Platform Operator，选择提供商和模型。如需自行配置，请针对所需的提供商按以下步骤操作。
Anthropic · type: "anthropic"
模型ID: claude-fable-5-1, claude-fable-5
1. 存储凭据
在EDDI管理器中将提供商的API密钥添加到密钥库（Secrets Vault），或使用PUT /secretstore/secrets/default/anthropic-key，名称与下方所用一致。配置通过${vault:…}引用该密钥，因此它永远不会以明文出现。
${vault:anthropic-key}2. 配置LLM任务
将其用作代理工作流的langchain.json，或将参数粘贴到EDDI管理器的LLM编辑器中。
{
"tasks": [
{
"actions": [
"send_message"
],
"id": "chat",
"type": "anthropic",
"parameters": {
"apiKey": "${vault:anthropic-key}",
"modelName": "claude-fable-5-1",
"maxTokens": "16384",
"systemMessage": "You are a helpful assistant",
"addToOutput": "true"
}
}
]
}或者通过一次调用创建整个代理
setup_agent会写入规则、LLM配置和工作流，然后部署代理。可通过MCP或POST /administration/agents/setup调用。
setup_agent(
agentName: "My claude-fable-5-1 agent",
systemPrompt: "You are a helpful assistant.",
provider: "anthropic",
model: "claude-fable-5-1",
apiKey: "${vault:anthropic-key}"
)Amazon Bedrock · type: "bedrock"
模型ID: anthropic.claude-fable-5-1
1. 存储凭据
此提供商不使用API密钥： Amazon Bedrock通过AWS凭据链进行身份验证：环境变量、IAM角色或~/.aws/credentials。
2. 配置LLM任务
将其用作代理工作流的langchain.json，或将参数粘贴到EDDI管理器的LLM编辑器中。
{
"tasks": [
{
"actions": [
"send_message"
],
"id": "chat",
"type": "bedrock",
"parameters": {
"modelId": "anthropic.claude-fable-5-1",
"region": "us-east-1",
"maxTokens": "16384",
"systemMessage": "You are a helpful assistant",
"addToOutput": "true"
}
}
]
}EDDI使用说明
- 不要设置
temperature。当前的 Claude 模型会拒绝非默认的温度值，EDDI 的设置工具已经将其省略。 - 模型级联中强大的最后一层，只有较便宜模型没有把握的请求才会到达这里。
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来源
本页信息来自厂商文档，核实日期为2026-09-30。模型更新很快，在依赖这些限制之前，请先向厂商确认。此处不列出价格：请参阅厂商的定价页面。