本文介绍如何通过腾讯云即时通信 IM、Chat UIKit 和预置的 AI 助手系统镜像，无需开发后端服务，约 30 分钟在 App 内快速接入一个知识库问答助手。
应用场景
预计接入时间
全程约 30 分钟即可跑通体验，无需编写后端代码。 服务端能力已全部打包为预置镜像，您只需按以下流程完成配置：
步骤 | 说明 | 预计耗时 | 操作说明 |
步骤 1 | 创建您的专属 Agent | 约 10 分钟 | 导入预置镜像并启动，无需手动配置服务器环境 |
步骤 2 | 配置工作台 | 约 10 分钟 | 在浏览器中填入模型与 IM 参数、上传资料，全程零代码 |
步骤 3 | 接入客户端 | 约 5 ~ 10 分钟 | 示例 Demo 仅需修改 1 行服务地址即可跑通 |
步骤 4 | 添加人工客服坐席 | 约 2 分钟 | 网页添加坐席账号，即可开启“AI + 人工兜底” |
开始前，请准备：
腾讯云账号，用于创建云服务器和即时通信 IM 应用。
LLM 和向量模型服务的 API Key，例如腾讯云 TokenHub。Rerank 模型为可选项。
接入 App 时，需要开发者参与修改 App 代码。
步骤1：创建您的专属 Agent
无需手动安装环境或部署代码。 AI 助手工作台已打包为现成的系统镜像，导入并启动后，后续配置都在浏览器中完成。
只需一台服务器，即可服务全球用户。 AI 助手服务器只负责检索知识和生成回答，用户与 AI 助手之间的消息收发由即时通信 IM 的全球网络承载：
全球就近接入：App 登录时，IM SDK 会自动访问就近的接入点或加速点。接入点覆盖中国及亚洲、欧洲、美洲、大洋洲、非洲的 20 多个国家和地区。
高连通、高可靠、强安全：自研多重最优寻址算法，具备全网调度能力，配合长连接多路复用、传输层协议优化和通道加密，开发者不必关心网络细节。
多地数据中心：提供中国、新加坡、东京或法兰克福数据中心，每个数据中心均支持全球接入。
因此，服务器部署在一个地域即可，建议选择与 IM 应用数据中心相近的地域。
导入镜像、创建云服务器、初始化工作台。完成后，后续配置都在浏览器中的工作台完成。
1. 在腾讯云服务器控制台 镜像 中导入知识库 AI 助手系统镜像链接，操作系统选择控制台当前支持的 Linux Ubuntu 24 64 位（云服务器控制台暂未提供 Ubuntu 26 选项；镜像基于 Ubuntu 26.04 制作，选择 Ubuntu 24.04 导入已验证可用）。导入时选择的地域需要与下一步创建云服务器的地域一致，等待镜像导入完成后再创建实例。
镜像链接：https://im.sdk.qcloud.com/download/aiassistant/v1.1-20261014_ubuntu26.04.qcow2
2. 在实例中创建一台云服务器 CVM，镜像选择自定义镜像中刚导入的镜像。在设置网络和主机步骤勾选分配独立公网 IP，并设置登录密码或 SSH 密钥，下一步登录服务器时会用到。创建完成后，在安全组放行
8080端口，工作台、IM 回调和 App 拉取助手列表都使用该端口。如需通过 SSH 登录服务器，还需放行 22 端口。
3. 等待实例首次启动完成。然后登录服务器，查看管理入口和一次性安装凭据：
sudo cat /home/ubuntu/customer-runtime/secrets/installation.txt
返回内容如下图：
4. 在浏览器打开文件中的管理入口，格式为
http://<实例公网 IP>:8080/customer-admin，进入初始化 AI 助手工作台页面。填写一次性安装凭据，设置管理员账号和密码（至少 8 位），单击完成初始化。
初始化成功后，使用刚创建的管理员账号登录工作台，一次性安装凭据随后失效。登录后，首页的使用引导会显示配置进度，按步骤 2 继续配置即可。
步骤2：配置工作台
以下操作都在工作台中完成，请按顺序配置：先在系统设置中配置模型服务和 IM 接入，再导入知识资料、创建 AI 助手，最后在工作台中测试回答。
工作台每一步都提供检测功能。建议每完成一步先检测，确认配置生效后再进行下一步，出现问题时也能快速定位到具体步骤。
1. 配置模型服务
进入系统设置 > 模型服务，依次配置：
1.1 LLM：选择服务提供商，填写模型名称、服务地址和 API Key。
1.2 向量模型：填写向量模型、服务地址和 API Key。
1.3 Rerank：需要提高资料排序效果时再配置，可暂时不启用。
1.4 检测：每组填写完成后，单击该组右上角的检测连接。页面显示连接成功及响应用时，表示服务地址、模型名称和 API Key 都可用；检测失败时，按页面提示修改后重新检测。
1.5 检测成功后，单击该组的保存并应用。检测本身不会改变正在使用的配置，保存并应用后才会生效。下图以接入腾讯云 TokenHub 大模型服务平台为例，也支持兼容接口的自定义模型服务。
注意：
向量模型需要在新建知识库之前配置好。知识库会一直使用创建时的向量模型，之后更换向量模型需要新建知识库并重新导入资料。
2. 配置 IM 接入和回调
2.1 获取 IM 应用信息
SDKAppIDSDKSecretKey管理员账号，默认可使用
administrator2.2 在工作台填写 IM 接入
进入 系统设置 > IM 接入，填写：
IM SDKAppID：填写
SDKAppID。IM SDK 密钥：填写
SDKSecretKey。IM 管理员账号：填写管理员账号。
回调鉴权 Token：必填。自定义一个字符串，下一步在 IM 控制台开启回调鉴权并填写相同的值。
监听地址 / 服务地址：保持默认的
https://console.tim.qq.com。如果 IM 应用不在中国数据中心，请改为对应数据中心的域名，参见 REST API 简介。检测：单击 IM 接入右上角的检测连接。页面显示连接成功，表示 SDKAppID、IM SDK 密钥和管理员账号可以正常调用 IM 服务。检测成功后，单击保存并应用其他设置。
保存后，在页面下方的回调地址中复制当前完整回调地址，例如：
http://<实例公网 IP>:8080/customer-im-callback
如果已经为实例配置域名和 HTTPS，页面会显示对应的 HTTPS 地址，建议生产环境使用该地址。
2.3 在 IM 控制台配置第三方回调
回调 URL：填写上一步复制的回调地址，新的回调地址约 2 分钟后生效。
Token：开启回调鉴权，填写与工作台相同的回调鉴权 Token。
机器人事件：开启机器人事件回调。
注意：
工作台保存配置不会自动修改 IM 控制台，两边都需要完成配置。
检测：回调需要真实消息触发。工作台 系统设置 > IM 接入 的回调地址下方会显示最近回调入库时间，完成步骤 3 后在 App 中给 AI 助手发一条消息，这里的时间更新即表示回调已生效。
3. 导入知识资料
3.1 进入知识资料，单击新建知识库。
3.2 在知识库卡片上单击查看资料，再单击导入文档。可选择文件或整个目录，支持 TXT、Markdown、CSV、PDF、DOCX、XLSX 等格式。扫描件请先勾选识别扫描页和文档图片中的文字。
选择文件后，页面会自动提取正文，确认后单击导入知识库。全部文件接收完成前请保持页面打开，导入后可在文档列表查看索引进度。
3.3 检测：在文档列表单击刷新状态。文档状态显示使用中，并且内容片段显示数量，表示文档已处理完成，可以被 AI 助手检索。处理失败的文档，可在 任务与 IM 中查看原因并重试。
4. 创建 AI 助手并连接 IM 机器人
4.1 进入 AI 助手配置，单击新建 AI 助手，填写：
IM 机器人 UserID：系统会自动生成，也可以修改，必须以
@RBT# 开头。连接 IM 机器人后不可修改。对外昵称：App 中显示的助手名称。
欢迎语：用户首次进入会话时显示。
绑定知识库：勾选上一步创建的知识库。
确认已勾选启用 AI 助手，单击保存。
4.2 在 AI 助手卡片上单击连接 IM 机器人。
如果机器人不存在，系统会创建机器人；如果机器人已经存在，则直接绑定。一个机器人 UserID 只能绑定一个 AI 助手。
4.3 检测：卡片上的机器人状态由未连接变为已连接，表示 IM 机器人已创建并绑定到该 AI 助手。
5. 在工作台测试回答
进入 AI 助手测试（也可以单击 AI 助手卡片上的试聊），选择刚创建的 AI 助手：
5.1 检索验证：输入一个实际业务问题，单击测试检索，确认能找到相关资料。这一步只检索资料，不生成回答。
5.2 对话测试：提出一个可以从已导入资料中找到答案的问题，确认回复内容正确，并显示对应参考资料。
工作台测试不经过 IM，只验证模型和知识资料。检索不到资料时，先确认文档已处理完成、知识库已绑定到该 AI 助手；能检索到资料但回答不符合预期时，再检查模型配置和资料内容。
全部配置完成后，工作台首页的接入概况中，智能回答和知识检索显示已配置，IM 机器人显示已连接，后台任务显示运行中。确认无误后再接入客户端。
步骤3：接入客户端
接入用户端（App）
App 需要完成两件事：使用与工作台相同的 IM 应用登录；从工作台拉取 AI 助手列表，用助手的机器人 UserID 打开单聊。在自己的 App 中集成 Chat UIKit 请参考 全功能接入，下面以示例 Demo 为例说明。
1. 确认 App 登录使用的
SDKAppID 与工作台 系统设置 > IM 接入 一致，否则用户和 AI 助手不在同一个 IM 应用中，消息无法送达。UserSig 的生成方式请参见 服务端生成 UserSig。2. 在 CNB TUIKit Android 源码或者 GitHub TUIKit Android 源码中找到
atomic-x/android/chat/view/demo/app/src/main/java/io/trtc/tuikit/chat/demo/ai/SupportAgentCatalog.kt，把类中的 AGENTS_URL 改成当前实例的公开地址。已绑定域名和 HTTPS 时，只换主机，路径保持 /api/support/v1/agents：private const val AGENTS_URL = "http://<实例公网 IP>:8080/api/support/v1/agents"
注意：
Android 9（API 28）及以上版本默认禁止 HTTP 明文请求。使用
http:// 地址调试时，需要临时允许访问该实例；使用 HTTPS 地址时无需以下配置。新建 app/src/main/res/xml/network_security_config.xml，只放行实例的公网 IP：
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?><network-security-config><domain-config cleartextTrafficPermitted="true"><domain includeSubdomains="false"><实例公网 IP></domain></domain-config></network-security-config>
在 AndroidManifest.xml 的 <application> 标签中引用该配置。如果 App 已有网络安全配置文件，把上面的 <domain-config> 加到原文件中即可。
<applicationandroid:networkSecurityConfig="@xml/network_security_config"... >
以上配置仅用于调试。正式上线前请删除该配置，并为实例配置域名和 HTTPS。
3. 重新编译并安装。打开首页 AI 助手，即可看到已连接的助手。
该接口公开只读，无需登录，只返回已启用并已连接 IM 机器人的 AI 助手。返回示例：
{"sdkappid": 1400000000,"agents": [{"id": "customer","welcome": "你好，我是青禾小禾。退换货、鲜果赔付、配送时效、积分和发票都可以问我。请尽量带上商品和收货城市。","im_user_id": "@RBT#AIAssistant","im_nickname": "生鲜 AI 助手"}]}
Demo 会用
im_user_id 打开单聊，用 im_nickname 作为展示昵称。welcome 不是服务端发出的 IM 消息，由 Demo 在首次进入会话时在本地显示。id 只用于区分助手，sdkappid 可用于核对 App 是否登录了同一个 IM 应用。发送逻辑不用再改，AI 助手回复通过 发送 C2C 流式消息 返回给 Demo 展示。4. 进入 AI 助手会话，发送步骤 2.5 中测试过的问题，确认 App 能逐步显示流式回复。
5. 在工作台的会话记录中可以查看这次会话的消息历史记录。
注意：
App 中看不到助手：确认 AI 助手已启用，且已完成连接 IM 机器人。
发消息没有回复：在系统设置 > IM 接入 的回调地址下方查看最近回调入库时间。没有更新时，检查 IM 控制台的回调 URL、Token 和机器人事件回调；有更新时，在任务与 IM 中查看回复投递状态。
至此，用户已可以在 App 中向知识库 AI 助手提问。
步骤4：添加人工客服坐席
添加人工坐席可以在用户向 AI 表达需要转人工服务时，AI 助手会自动把对话转向已注册的人工坐席，从而转换为真人人工服务。首先，在管理页面的侧边栏选择“坐席管理”，并点击“添加坐席”按钮。
填写登录账号、显示名称、IM 账号、密码等。注意此处的“登录账号”和“密码”用于坐席端，与工作台管理员账号无关。
完成后再点击打开坐席工作台按钮，然后在表单中填写刚才添加的坐席的账号密码。
即可进入客服坐席页面，当用户向 AI 助手表达需要“转人工”时，该对话会自动进入排队区进行排队，人工客服可将对话从“排队中”转移到“进行中”继续和用户对话。
