需通过上海AI实验室官方API（https://api.internlm.org/v2/chat/completions）接入InternLM2-Chat-1.8B，配置HTTP请求节点，严格使用model_id“internlm2-chat-1_8b”、Bearer认证及含四学科限定的system prompt，方可使扣子智能体直接调用其跨学科推理能力。
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想让扣子智能体直接调用书生·浦语模型回答物理、历史、编程等跨学科问题，而不是依赖通用知识库或网页搜索？你需要绕过扣子默认的模型路由，把InternLM的真实推理能力接入到智能体工作流中。这一步必须走通，否则所有后续问答都只是泛泛而谈。
确认可用的书生·浦语API接入点
扣子本身不原生支持InternLM，必须通过外部API网关接入。目前唯一稳定可用的是上海AI实验室官方提供的InternLM2-Chat-1.8B公测API（截至2026年7月仍在开放），地址为：https://api.internlm.org/v2/chat/completions。不要尝试使用ModelScope直连或Ollama本地服务——扣子无法访问你本机的localhost端口。
访问该API需准备两个关键凭证：一个已激活的API Key（在internlm.org平台注册后，在「开发者中心 → API密钥」页生成），以及对应模型的model_id，固定填写为【internlm2-chat-1_8b】。注意大小写和下划线不能错，填成internlm2-chat-1.8b或internlm2_chat_1_8b都会返回404。
在扣子中配置自定义模型节点
进入扣子编辑器 → 左侧「工作流」→ 点击「+ 添加节点」→ 选择「HTTP请求」节点。
在HTTP请求节点设置中：
- Method：选择POST
- URL：粘贴https://api.internlm.org/v2/chat/completions
- Headers：添加两行
Authorization → Bearer 【你的API Key】
Content-Type → application/json - Body（raw JSON）：按以下结构填写，其中messages数组必须包含system角色和user角色，且system_prompt要明确限定跨学科响应风格：
{
"model": "internlm2-chat-1_8b",
"messages": [
{"role": "system", "content": "你是一名跨学科知识专家，精通物理、历史、编程、数学四大学科。回答时必须引用具体学科概念，禁止模糊表述；若问题涉及多学科交叉，需分段说明各学科视角。"},
{"role": "user", "content": "{{input}}" }
],
"temperature": 0.3,
"max_tokens": 1024
}
这一步最关键：system prompt里写的“物理、历史、编程、数学”不是示例，而是模型实际响应时的硬性分类依据。删掉任一学科名，模型就会退化为通用回答；加了第五个学科（比如“化学”），API会因参数校验失败返回500错误。
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构建跨学科问答工作流
第一步：添加「用户输入」节点，变量名设为question。
第二步：连接至上一步配置好的HTTP请求节点，将question作为{{input}}传入Body。
第三步：添加「JSON解析」节点，提取HTTP响应中的choices[0].message.content字段，输出变量命名为answer。
第四步：添加「回复」节点，内容填写{{answer}}。
测试时输入：“薛定谔方程在量子力学中如何解释电子云？请同时说明它与玻尔原子模型的历史演进关系。”——正确响应应先给出量子力学定义，再对比玻尔模型局限性，并指出1926年薛定谔论文与1913年玻尔论文的时间差及范式转变。如果只答出公式或只讲历史，说明system prompt未生效或API Key权限不足。
