Mistral 推出 API 构建能够运行 Python、生成图像、执行 RAG 等任务的 AI 代理-喜好网-记录每日喜好的科技时尚娱乐生活

资金充足且富有创新精神的法国 AI 初创公司 Mistral AI 正在为企业客户和独立软件开发者推出一项新服务。

Mistral 的 Agents 应用程序接口 ( API ) 允许第三方软件开发者轻松且迅速地为他们已有的企业和独立应用程序添加自主生成式 AI 能力 ——例如安全地从企业文档中提取信息 —— 并使用最新的 Mistral 专有模型 Medium 3 作为每个代理的“大脑”。

该平台本质上被设计为一个即插即用的平台，提供几乎无限的定制性，以便迅速部署 AI 代理来处理企业和开发者的工作流程。Mistral 开发者关系负责人 Sophia Yang 博士在 X 上表示：“通过 Agents API，我们使企业能够以更加实用和深远的方式利用 AI。”

这次发布旨在补充 Mistral 已有的 Chat Completion API，新版本集中在代理编排、内置连接器、持久记忆以及协调多个 AI 代理执行复杂任务的灵活性方面。

超越典型大语言模型的局限性……

传统语言模型在生成文本方面表现优异，但往往在执行操作或长期维持对话上下文方面力不从心。

Mistral 的 Agents API 针对此问题，为开发者提供了创建能够执行实际任务、管理跨会话互动以及根据需要动态编排多个代理的工具。

……搭配强大的工具和内置连接器

Agents API 配备了多个内置连接器，包括：

代码执行：安全运行 Python 代码，支持数据可视化、科学计算及其他技术任务。

图像生成：利用 Black Forest Lab FLUX1.1 [pro] Ultra 生成定制的视觉效果，用于市场推广、教育或艺术用途。

文档库：访问存储于 Mistral Cloud 中的文档，增强检索增强生成 ( RAG ) 功能。

网页搜索：允许代理从在线资源、新闻平台及其他权威渠道中提取最新信息。

此外，API 还支持 MCP 工具，可将代理连接到外部资源（如 API、数据库、用户数据及文档），从而扩展代理处理动态实时内容的能力。

利用网页搜索提升准确性

Agents API 的一个重要特点是整合了网页搜索作为连接器，这显著提升了需要精确、最新信息任务的性能。

在对 SimpleQA 数据集进行基准测试时，启用网页搜索后，Mistral Large 的准确率从 23% 上升到 75%，而 Mistral Medium 则从 22.08% 提升至 82.32%。

实际应用案例

Mistral AI 展示了 Agents API 在多个领域的灵活应用，包括：

编码助手与 GitHub ：一个代理通过 DevStral 驱动的开发助手来管理任务，并自动化代码开发工作流程。

线性票务助手：利用多服务器 MCP 架构将通话记录转化为项目交付成果。

金融分析师：通过协同 MCP 服务器提取财务指标并安全汇总报告。

旅行助手：帮助用户规划行程、预订住宿并管理旅行需求。

营养助手：支持用户设定饮食目标、记录餐食并接收个性化建议。

管理上下文与对话

Agents API 的状态化对话系统确保代理在整个互动过程中保持上下文。开发者可以开启新对话或延续现有对话，且历史记录会被存储以便未来参考。

此外，API 支持流式输出，可以根据用户请求或代理行为实时更新信息。

多代理的动态编排

Agents API 的核心能力在于其无缝协调多个代理的功能。开发者可创建定制化工作流程，为特定任务分配专业代理，并在需要时实现代理间的无缝交接。这种模块化的方式允许企业部署协同工作的 AI 代理，从而更高效地解决复杂问题。

这对企业技术决策者意味着什么

对于首席 AI 工程师或资深 AI 工程师等专业人士来说，Mistral Agents API 是他们 AI 工具箱中的一大利器。

能够动态编排代理并无缝整合实际数据源，使得这些岗位可以更快、更精确地部署 AI 解决方案——这在需要快速迭代和调优性能的环境中尤为关键。

尤其是这些专业人士通常需要在紧迫的部署时间和维持各环境下模型性能之间找到平衡。Agents API 内置的连接器 ——如网页搜索、文档库和安全代码执行—— 可显著减少对临时集成和拼凑工具的依赖，从而节省时间，降低摩擦，让团队更多地专注于模型调优，而不是构建周边基础设施。

此外，状态化对话管理和流式输出实时更新功能满足了 AI 编排和部署的需求，这些特性使工程师能够在迭代过程中保持上下文，并确保与终端用户的持续高质量互动。

对于那些负责引入和整合新 AI 工具以融入组织工作流程的人员来说，MCP 工具支持确保代理可访问广泛的 API 和系统数据，进一步提高了运营效率。

持续加强 Mistral 在企业 AI 领域的推进

Agents API 的发布紧随 Mistral AI 最近推出的 Le Chat Enterprise 之后。Le Chat Enterprise 是一个为企业生产力和数据隐私而设计的统一 AI 助手平台，由全新的 Mistral Medium 3 模型提供支持，该模型在计算成本更低的情况下提供了令人印象深刻的性能。

Mistral Medium 3 在软件开发任务中特别出色，在 HumanEval 和 MultiPL-E 等关键代码评测中均优于同类模型。它在多语言和多模态场景下也展现了竞争性的性能，为处于多元化环境下运营的企业提供了极具吸引力的选择。

Le Chat Enterprise 支持数据主权、混合部署和严格访问控制等企业级功能，这对受监管行业的组织尤为关键。该平台将 AI 功能整合至单一环境中，实现定制化、与现有工作流程的无缝集成，并为部署和数据安全提供了全面控制。

但这又是一项专有服务

Mistral 早期发布的产品（如 Mistral 7B）是开源的，并因其透明性和灵活性而广受开发者社区欢迎。

然而，Mistral Medium 3 属于专有模型 —— 需通过 Mistral 平台、API 或合作伙伴进行访问 —— 不再以开源许可方式提供。

这一转变引发了 AI 社区内的部分不满，因为在实验和定制中开放访问和透明性一直备受推崇。

Agents API 本身也遵循专有框架：不以开源许可方式提供，仅由 Mistral 独家管理，通过订阅和 API 调用进行访问。

定价与可用性

Agents API 的定价与 Mistral 更广泛的模型和工具保持一致：

Mistral Medium 3 ：每百万输入 Token 0.4 美元，每百万输出 Token 2 美元。

网页搜索连接器：每 1,000 次调用 30 美元。

代码执行：每 1,000 次调用 30 美元。