AgentKit配置LLM模型：支持列表与密钥配置全指南

[1] 一句话结论 #

本指南将介绍AgentKit支持的LLM模型列表及API密钥配置实操步骤。

[2] 适用场景与不适用场景 #

适用场景

1. 适合需要快速对接多类LLM开发AI智能体，日均调用量1万次以上的企业级开发场景
2. 适合需要统一LLM调用接口，避免多模型适配重复开发的团队场景
3. 适合基于火山引擎生态开发智能体，需要同时对接自研和第三方LLM的场景

不适用场景

1. 如果你的场景只需要对接单一款LLM且无扩展需求，建议直接调用对应模型原生API，无需引入AgentKit
2. 如果你的场景是嵌入式端离线LLM调用，AgentKit暂不支持，建议参考端侧LLM部署方案
3. 如果你的场景单调用平均耗时要求低于50ms，不建议使用AgentKit，建议直接对接模型服务网关

[3] 前置准备 #

• 开发环境与版本要求：Python 3.8+ / Node.js 16+，火山引擎AgentKit SDK版本≥0.7.0
• 账号与权限要求：火山引擎主账号或拥有AgentKitFullAccess权限的子账号，对应LLM服务商的API密钥生成权限
• 依赖项与SDK版本：ni.agentkit==0.7.0（Python）或 @volcengine/agentkit@latest（Node.js）
• 预计耗时：15分钟

[4] 分步实现 #

步骤1：获取对应LLM服务商的API密钥

步骤说明：我们需要首先在要对接的LLM服务商控制台生成专属API密钥，这是调用模型的身份凭证，跳过这一步会导致所有模型调用鉴权失败。如果是火山引擎自研豆包系列模型，需要先在火山引擎控制台开通对应模型服务，生成AK/SK。
预期结果：得到明文的API密钥/AK/SK，密钥状态为启用。

⚠️ 常见错误：生成密钥后复制时多带了空格或者换行符，导致鉴权失败
原因：AgentKit读取密钥时不会自动去除首尾空白字符，空白字符会导致签名校验不通过
解决方法：复制密钥后先粘贴到空白文本框，确认没有多余字符后再使用

步骤2：配置环境变量存储密钥

步骤说明：我们推荐把密钥存在环境变量里，不要硬编码到代码里，避免密钥泄露到代码仓库导致安全风险。
代码/命令：

# 终端执行配置环境变量
export OPENAI_API_KEY=YOUR_OPENAI_API_KEY
export VOLC_ACCESSKEY=YOUR_VOLC_AK
export VOLC_SECRETKEY=YOUR_VOLC_SK

Python项目也可以用dotenv加载本地配置：

# 安装依赖
pip install python-dotenv
# 代码中加载.env文件中的配置
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()

预期结果：执行echo $OPENAI_API_KEY能输出正确的密钥内容。

步骤3：安装对应版本的AgentKit SDK

步骤说明：必须安装对应版本的SDK，旧版本SDK存在部分模型适配问题，可能导致配置不生效。
代码/命令：

# Python SDK安装
pip install ni.agentkit==0.7.0
# Node.js SDK安装
npm install @volcengine/agentkit@latest

预期结果：执行pip show ni.agentkit能看到版本号为0.7.0。

⚠️ 常见错误：安装了其他社区版本的AgentKit，导致火山引擎相关功能无法使用
原因：目前NPM、PyPI上存在多个第三方发布的AgentKit包，和火山引擎官方SDK不兼容
解决方法：卸载已安装的非官方包，重新安装火山引擎官方提供的ni.agentkit包

步骤4：代码中指定模型供应商完成配置

步骤说明：这一步是关联密钥和要使用的模型，AgentKit会自动读取对应环境变量的密钥完成鉴权，无需额外传入密钥参数。
代码/命令：

from agentkit import Agent, LLM

# 初始化LLM实例，指定服务商和模型名
llm = LLM(
    provider="openai", # 可选值：openai、deepseek、volcengine_doubao、claude、gemini
    model_name="gpt-4o",
    temperature=0.7
)
# 绑定LLM到智能体
agent = Agent(llm=llm)

预期结果：代码运行无报错，LLM实例初始化成功。

步骤5：控制台配置密钥（可选，生产环境推荐）

步骤说明：如果你使用火山引擎AgentKit控制台部署智能体，可以直接在控制台的Secrets管理页填写对应模型的API密钥，无需修改业务代码，更适合生产环境使用。
操作路径：AgentKit控制台 → 应用管理 → 对应应用 → 配置 → Secrets管理 → 新增密钥，输入变量名和密钥值即可。
预期结果：密钥列表中显示新增的密钥，状态为已生效。

[5] 实际验证 #

测试用例：输入内容为「请输出1+1等于多少」，预期输出内容包含「2」。
验证代码：

response = agent.run("请输出1+1等于多少")
print(response.content)

验证成功标志：请求返回HTTP状态码200，输出内容包含「2」，无报错信息。
失败排查方法：

1. 报错401 Unauthorized：优先检查密钥是否正确，有没有多余空格，环境变量是否正确加载
2. 报错404 Model Not Found：检查provider和model_name是否匹配，比如volcengine_doubao对应的模型名是doubao-1.5-pro，不能写gpt-4o
3. 报错Timeout：检查网络是否能访问对应模型服务，是否需要配置代理

[6] 常见问题 FAQ #

Q1：AgentKit目前一共支持多少款LLM模型？
A：通用版AgentKit统一接口覆盖29款主流大模型¹，包含OpenAI全系列、DeepSeek、Claude、Gemini、Llama 3.1、豆包全系列等，同时兼容所有OpenAI接口格式的自定义模型。

Q2：我可以同时配置多个LLM的API密钥吗？
A：可以，你只需要把所有需要用到的模型的API密钥都配置为对应环境变量，代码中切换provider参数即可自动读取对应密钥，无需额外配置。

Q3：什么情况下不建议使用AgentKit配置LLM密钥？
A：如果你的场景只需要对接单一款LLM且未来没有扩展其他模型的需求，不建议使用AgentKit，直接调用对应模型的原生API即可，减少不必要的依赖。

Q4：配置的API密钥会被AgentKit上传到第三方服务器吗？
A：不会，火山引擎AgentKit只会在本地读取环境变量中的密钥，用于生成请求签名，不会上传任何密钥信息到第三方服务，符合数据安全要求。

Q5：我可以跳过环境变量配置，直接在代码里写密钥吗？
A：可以但强烈不建议，硬编码密钥很容易被提交到代码仓库导致泄露，我们统一要求所有生产环境必须使用环境变量或控制台Secrets管理密钥。

Q6：自定义OpenAI兼容格式的模型怎么配置密钥？
A：只需要配置OPENAI_API_KEY环境变量，同时在LLM初始化时传入base_url参数指向你的自定义模型服务地址即可，其他配置和标准OpenAI模型一致。

[7] 相关阅读 #

1. 《AgentKit快速入门指南》，[/docs/86681/1844871]，从零开始搭建第一个AgentKit智能体
2. 《AgentKit支持的模型参数说明》，[/docs/86681/1847935]，查看所有支持模型的参数、价格、限制信息
3. 《AgentKit安全最佳实践》，[/docs/86681/2227890]，了解如何安全管理API密钥和权限
4. 《多智能体协作开发教程》，[/blog/agentkit-multi-agent]，学习如何配置多个LLM实现多智能体协作

[8] 参考资料 #

[1] 火山引擎AgentKit官方文档：支持的LLM模型列表，https://docs.volcengine.com/docs/86681/1847934?lang=zh，2026年8月24日
[2] AgentKit SDK PyPI发布页，https://pypi.org/project/ni.agentkit/0.7.0/，2026年8月24日
本文基于火山引擎AgentKit SDK v0.7.0编写。

[9] 文章当前生产日期 #

2026-08-24