GLM-5.1 是智谱新一代旗舰文本模型,聚焦长程自主执行、Coding Agent、工具调用与复杂工程交付。 支持 200K 上下文窗口、128K 最大输出,可作为企业级助手、研发智能体和自动化平台的核心基座。
面向 GLM-5.1 接入式部署、Agent 工作流与企业级推理服务的算力方案
适用于 API 接入、原型验证、内部助手、开发测试
适用于多部门接入、长程 Agent 平台、Coding 系统与复杂工作流编排
适用于企业级自治智能体平台、研发中枢、多租户 Agent 基础设施
围绕 GLM-5.1 的长程任务、Coding 能力与工具调用能力构建企业应用
利用 GLM-5.1 的长程规划、分步执行与持续修复能力,构建研发助手、代码审查与复杂任务代理。
结合上下文缓存、结构化输出与知识库检索,打造复杂问答、制度查询与多轮业务助手。
面向投研、法务、财务和教育场景,完成长文档组织、总结、结构化输出和复杂报告生成。
通过 Function Call 与 MCP 接入检索、数据库、审批、搜索和自定义系统,形成自动化工作链路。
结合页面生成、组件开发和交互原型输出能力,帮助团队更快交付可用 Demo 与业务前端页面。
支持复杂内容组织、结构化摘要、PPT/Word/表格协同生成,提升企业内部知识与文档产能。
通过 API、工具服务和企业网关快速接入 GLM-5.1,构建可扩展的 Agent 系统
准备 Python 运行时,安装智谱官方 SDK、FastAPI 和服务依赖,用于部署内部调用网关。
# 创建虚拟环境
python -m venv glm51-env
source glm51-env/bin/activate
# 安装依赖
pip install zai-sdk fastapi uvicorn pydantic redis
# 验证 SDK
python -c "import zai; print(zai.__version__)"
在企业服务中配置 GLM-5.1 的 API Key,并启用思考模式、结构化输出或工具调用能力。
import os
from zai import ZhipuAiClient
client = ZhipuAiClient(api_key=os.getenv("ZHIPU_API_KEY"))
response = client.chat.completions.create(
model="glm-5.1",
messages=[{"role": "user", "content": "请总结本周研发周报"}],
thinking={"type": "enabled"},
max_tokens=65536,
temperature=0.7
)
通过 FastAPI 将 GLM-5.1 封装成统一服务接口,便于接入前端、工作流平台与内部系统。
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
app = FastAPI()
class ChatBody(BaseModel):
message: str
@app.post("/chat")
def chat(body: ChatBody):
resp = client.chat.completions.create(
model="glm-5.1",
messages=[{"role": "user", "content": body.message}]
)
return {"result": resp.choices[0].message.content}
为 GLM-5.1 提供数据库查询、搜索、审批、知识检索和外部系统连接能力,构建多工具 Agent。
tools = [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "query_ticket",
"description": "查询工单状态"
}
}
]
response = client.chat.completions.create(
model="glm-5.1",
messages=[{"role": "user", "content": "帮我查一下工单进度"}],
tools=tools
)
将服务接入 CRM、OA、研发平台或知识中台,统一记录请求日志、工具调用、耗时与结果质量。
# 启动服务
uvicorn app:app --host 0.0.0.0 --port 8000
# 业务系统调用
curl -X POST http://localhost:8000/chat \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"message":"请整理今天的会议纪要并输出待办"}'
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