MCP в Qwen Agent: аналитик отзывов на Taobao, JD и Xianyu

Мы искали на Xianyu блайнд-бокс Labubu и получили 50 результатов. Все 50 оказались книгами о биржевой торговле. Мы попробовали второй запрос — с китайским названием игрушки. Инструмент снова вернул те же 50 книг.

Оба вызова прошли успешно, и за оба списали плату. Языковая модель, которая прочитает такие результаты без проверки, назовёт цену подержанной игрушки Labubu, которая на самом деле окажется ценой книги о биржевой торговле. Эта статья о том, как этого не допустить.

Цель — «аналитик отзывов о товарах». Вы задаёте Qwen один вопрос, например «Где сейчас лучше купить DJI Pocket 3?». Затем Qwen вызывает шесть инструментов для работы с данными на трёх китайских маркетплейсах. Taobao — крупный потребительский маркетплейс.

JD — ретейлер, известный собственными складами и быстрой доставкой. Xianyu — площадка для б/у товаров. Qwen читает результаты и составляет одностраничную рекомендацию по покупке. Модель и инструменты для работы с данными связывает MCP (Model Context Protocol — открытый протокол, который позволяет модели вызывать внешние инструменты).

Мы разберём два способа создать такого аналитика. Первый — Alibaba Cloud Model Studio и сервис Managed Agents, который в китайской документации называется Agent API. Второй — фреймворк Qwen-Agent с открытым исходным кодом. На нашей тестовой машине нет аккаунта Model Studio.

Поэтому раздел о Model Studio представляет собой пример конфигурации на основе официальных справочных страниц. Мы его не запускали. Раздел о Qwen-Agent основан на реальном тесте. Мы подключили Qwen-Agent 0.0.34 к удалённому MCP-эндпоинту EveryInfra и выполнили реальные вызовы 2026-11-03, начиная с 00:20 по сингапурскому времени.

Что делает аналитик отзывов с MCP в Qwen Agent

Задача намеренно узкая. Пользователь задаёт один вопрос об одном товаре. Аналитик выполняет фиксированную последовательность вызовов. Он ищет на Taobao, затем пробует получить отзывы Taobao.

Если отзывов нет, он читает раздел вопросов и ответов Taobao, где покупатели задают вопросы, а те, кто уже купил товар, отвечают. Затем он ищет на JD, открывает карточку товара JD и ищет на Xianyu. В конце он пишет короткий отчёт с диапазонами цен, медианами, скидкой на б/у, типичными опасениями покупателей и тремя вопросами продавцу.

Сама по себе модель с этой задачей не справится: она не знает сегодняшних цен. Сам по себе API данных тоже не справится как следует. Продавцы на Xianyu описывают состояние товара свободным текстом, используя фразы вроде «запечатан», «заводская замена» или «с услугой проверки».

Кто-то должен прочитать эти заголовки и распределить их по категориям. MCP соединяет эти две части. Модель решает, какой инструмент вызвать и с какими параметрами. Инструмент получает данные с маркетплейса и возвращает структурированные записи.

В таблице ниже показано, что вернули наши реальные вызовы. «Записи» — количество полученных записей. «Стоимость» — фактическое списание за вызов по цене каталога EveryInfra. За вызовы с пустым результатом средства возвращаются автоматически.

Таблица уже показывает ограничения этого аналитика. Данные о цене и состоянии пришли полностью. Запрос отзывов Taobao на этот раз вернул пустой результат. Эндпоинт отзывов JD приостановлен. Дальше в статье разобраны сначала правила Model Studio, затем настройка Qwen-Agent с открытым исходным кодом, а после неё — реальные данные и счёт.

Агенты Model Studio и MCP: модели, поля, лимиты и четыре пользовательских типа

В Model Studio есть два продукта под названием «агент», и во многих публикациях их путают. Первый — «приложение-агент» в консоли. Его создают на странице приложений и отмечают MCP-сервисы в форме. Второй — Managed Agents.

Агент создаётся через POST /agents, запуск — через POST /sessions. Затем агент работает в изолированной среде, которую размещает Model Studio. В обзоре API указан базовый адрес https://{workspace_id}.{region}.maas.aliyuncs.com/api/v1/agentstudio. Сейчас доступен только регион cn-beijing (обзор API).

Список моделей взят со страницы «Определение агента», которую мы прочитали 2026-11-03. В нём есть qwen3.8-max, qwen3.8-flash, qwen3.7-max, qwen3.7-plus, qwen3.6-plus и qwen3.6-flash, а также сторонние модели, например deepseek-v4.1-flash, deepseek-v4-pro, glm-5.3 и kimi-k3. Режимов запуска четыре: auto, performance, balanced и economy (определение агента).

Агента можно архивировать, но нельзя удалить. Обновление заменяет агента целиком, и в запросе нужно передать номер текущей версии. Сессия фиксирует версию агента при создании, поэтому последующие правки не влияют на уже запущенные сессии (API агентов).

Поле mcp_servers содержит массив. У каждого элемента два ключа: type и name. Тип official означает сервис из MCP-маркета, а customer означает сервис, который вы регистрируете сами. Обратите внимание: значение именно customer, а не custom.

Инструменты на самом деле включает поле tools. В него добавляется элемент, у которого type равен mcp_toolkit. Его mcp_server_name повторяет имя сервиса, а список configs включает каждый инструмент по имени (создание агента).

Эти два типа проверяются на разных этапах — здесь ошибиться проще всего. Для official имя не проверяется при вызове создания. Даже при опечатке агент будет создан. Во время выполнения инструменты будут отсутствовать, а модель лишь сообщит, что у неё нет инструментов.

Для customer вызов создания проверяет имя и возвращает HTTP 400 с AGENT_010, если сервис не зарегистрирован. Поэтому собственный сервер отлаживать проще. Сначала зарегистрируйте его в консоли, затем укажите его ID в агенте. В документации также сказано, что пользовательские MCP-сервисы можно добавлять и редактировать только в консоли. API для этого шага нет (пользовательские MCP и Skills).

Лимит MCP-серверов на одного агента различается для приложений в консоли и для Managed Agents. В FAQ в конце статьи приведены оба ответа. Лимит для консоли взят со страницы официальных MCP-сервисов.

Типы пользовательских MCP на двух страницах тоже различаются. На более старой странице «Пользовательский MCP» перечислены три способа развёртывания: развёртывание скриптом, AI-шлюз и Alibaba Cloud OpenAPI (пользовательский MCP). На более новой странице Managed Agents перечислены четыре типа подключения: плагин, развёртывание скриптом, AI-шлюз и Alibaba Cloud OpenAPI.

Примечание о стоимости есть только у развёртывания скриптом. С npx или uvx сервер развёртывается в Function Compute и оплачивается там. С http вы лишь регистрируете уже работающий эндпоинт, и платы за развёртывание нет. Тип AI-шлюза подходит командам, которые уже управляют MCP через AI-шлюз Alibaba Cloud. Тип OpenAPI превращает API продуктов Alibaba Cloud в MCP-инструменты. Тип плагина на странице только упомянут.

Такой сервис, как EveryInfra, уже предоставляет удалённый MCP-эндпоинт. Поэтому правильный вариант здесь: развёртывание скриптом со способом установки http. В документации сказано, что этот шаг лишь сообщает Model Studio адрес эндпоинта и способ аутентификации. Он ничего не развёртывает, и платы за развёртывание нет. Документация Function Compute даёт тот же совет для серверов, размещённых в другом месте (MCP в Function Compute). Для собственных API продуктов Alibaba Cloud есть отдельное руководство по OpenAPI MCP-серверу (OpenAPI MCP-сервер).

Что на самом деле отключили при «закрытии MCP Square»

Если искать MCP Square в Model Studio, часто попадаются утверждения, что площадку закрывают. Мы прочитали исходные уведомления. Отключались только конкретные сервисы, а не вся площадка. В уведомлении от 2026-01-05 сказано, что 7 сервисов покинут площадку 2026-06-30 в 00:00 по пекинскому времени.

Это Ever Art, старая версия поиска Bocha AI и старая версия умного поиска Xiaosu. Остальные: ассистент для Douyin, Qiankun Guadong, Wanxing Tianmu и сервис биржевых данных. У Bocha и Xiaosu есть новые версии (уведомление 117858).

Второе уведомление от 2026-03-26 сообщало, что 4 старых сервиса Qibaike отключатся 2026-04-01. Они охватывают интеллектуальную собственность, регистрацию компаний, тендеры и данные о рисках. Новые версии у них есть (уведомление 118111). Третье уведомление касается тарификации, а не отключения.

Тарификация Managed Agents началась 2026-08-17 в 09:00. Время работы сессии стоит 0,5 CNY в час, пока она активна, а простой бесплатен. Новые пользователи получают 10 бесплатных часов на 30 дней. Токены модели и вызовы инструментов или MCP оплачиваются отдельно (уведомление 118456).

Для аналитика отзывов оба уведомления об отключении почти ничего не значат. В нашей схеме используется сервер customer, который вы регистрируете сами. Он не зависит ни от одного сервиса площадки. Уведомление о тарификации важнее, и его цифры мы используем в разделе о стоимости ниже.

Как проходит один прогон сравнения

У схемы одна основная линия. Во-первых, пользователь отправляет вопрос в Qwen. Системный промпт задаёт аналитику порядок вызовов и формат вывода. Во-вторых, Qwen получает список инструментов по MCP. Удалённый MCP EveryInfra предоставляет 12 инструментов, но аналитику нужны только два.

everyinfra_list_capabilities показывает платформы, возможности и параметры. everyinfra_call_api запускает возможность. В-третьих, Qwen шесть раз вызывает everyinfra_call_api с разными значениями platform, action и params. В-четвёртых, шесть результатов возвращаются модели, и она пишет вердикт.

В этой линии легко упустить две детали. Первая: размер результата. 50 записей Xianyu занимают 21 710 токенов Qwen. Пустой результат отзывов Taobao занимает всего 432 токена. На каждом ходе модель заново читает все предыдущие результаты.

Поэтому самый длинный результат следует поместить в конец: так модель прочитает его лишь один раз. Вторая деталь — пустой результат. Когда запрос отзывов Taobao возвращает 0 записей, в ответе указано "charged": false и "reason": "empty_result_refunded". Тогда модель может сообщить пользователю, что отзывы недоступны. Она не должна трактовать пустой результат как «плохих отзывов нет».

Пример конфигурации Model Studio (мы её не запускали)

Три блока ниже составлены по страницам справки Model Studio, поле за полем. Мы сверили с документацией имена, значения и порядок полей. У нас нет аккаунта Model Studio, поэтому мы не запускали эти блоки. Считайте их отправной точкой, а не проверенным кодом. Если при запуске что-то будет расходиться с документацией, сообщите нам.

Первый блок регистрирует удалённый MCP-сервер EveryInfra в консоли. Откройте вкладку «Custom» в разделе Managed Agent and MCP. Нажмите кнопку создания MCP-сервиса. Выберите развёртывание скриптом и способ установки http. Вставьте приведённый ниже JSON в поле конфигурации сервиса.

Обратите внимание на одну деталь Model Studio. Транспорт записывается как streamableHttp в camelCase. Открытый Qwen-Agent использует streamable-http через дефис. Не путайте их. Для ключа мы используем динамический плейсхолдер в заголовке, чтобы каждая сессия могла передавать собственный ключ.

{
  "mcpServers": {
    "everyinfra": {
      "type": "streamableHttp",
      "url": "https://api.everyinfra.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "${Authorization}"
      }
    }
  }
}

Второй блок создаёт агента. После регистрации скопируйте ID сервиса из списка MCP. Он выглядит как mcp-xxxxxxxx. Этот ID должен быть указан и в mcp_servers[].name, и в tools[].mcp_server_name.

Мы включаем только два инструмента. В нашем списке инструментов everyinfra_call_api помечен destructiveHint: true, потому что каждый вызов может стоить денег. Поэтому политика по умолчанию — always_ask, а для запусков без участия человека можно переключиться на always_allow. В документации сказано, что подтверждение работает только для главного агента, но не для субагентов.

curl -X POST "https://${WORKSPACE_ID}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/agentstudio/agents" \
  -H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "name": "ecommerce-review-analyst",
    "description": "Compare one product on Taobao, JD and Xianyu",
    "model": {"id": "qwen3.8-max"},
    "system": "You are an ecommerce review analyst. First call everyinfra_list_capabilities to confirm parameters. Then call taobao/search, taobao/reviews (if 0 rows, call taobao/questions), jd/search, jd/product_detail and xianyu/search. Do not call jd/reviews. Write one page: price range and median per marketplace, used discount, top buyer worries, three questions for the seller.",
    "mcp_servers": [{"type": "customer", "name": "mcp-xxxxxxxx"}],
    "tools": [{
      "type": "mcp_toolkit",
      "mcp_server_name": "mcp-xxxxxxxx",
      "default_config": {"enabled": false, "permission_policy": {"type": "always_ask"}},
      "configs": [
        {"name": "everyinfra_list_capabilities", "enabled": true, "permission_policy": {"type": "always_allow"}},
        {"name": "everyinfra_call_api", "enabled": true}
      ]
    }]
  }'

Третий блок запускает сессию и передаёт настоящий ключ. Поле mcp_configs находится на верхнем уровне тела запроса POST /sessions. В mcp_server_name указывается тот же ID сервиса. Документация предупреждает о двух моментах.

Если имя сервиса указано неверно, ошибки не будет, но конфигурация просто не подействует. Кроме того, mcp_configs не возвращается в ответе на создание сессии. Проверить его можно через GET /sessions/{id} (создание сессии).

curl -X POST "https://${WORKSPACE_ID}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/agentstudio/sessions" \
  -H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "agent": {"id": "agent_xxx"},
    "environment_id": "env_xxx",
    "title": "Pocket 3 comparison",
    "mcp_configs": [{
      "mcp_server_name": "mcp-xxxxxxxx",
      "headers": {"Authorization": "Bearer <your EveryInfra API key>"}
    }]
  }'

Vault в Model Studio применяется к запросам от инструментов изолированной среды, например bash (Vault и шлюз исходящего трафика). Запросы к пользовательским MCP-серверам отправляет сама платформа, поэтому Vault на них не распространяется. Передавайте ключ в заголовке при регистрации или в mcp_configs сессии, как показано выше.

Тот же MCP-сервер в Qwen-Agent с открытым исходным кодом: что мы запускали сами

Возможно, облачный сервис вам не нужен и вы хотите запускать аналитика на своём компьютере. Фреймворк Qwen-Agent с открытым исходным кодом умеет напрямую подключаться к удалённому MCP-серверу. Его поддерживает команда Qwen на GitHub (репозиторий Qwen-Agent). Последний релиз на PyPI: 0.0.34 от 2026-02-16 (qwen-agent на PyPI).

Мы установили его в чистое виртуальное окружение Python 3.11 и через его MCP-менеджер подключились к https://api.everyinfra.com/mcp. Эта часть действительно работала. Для вызова модели нужен ключ DashScope, которого у нас не было. Поэтому llm_cfg и bot.run ниже приведены как пример конфигурации.

# pip install "qwen-agent[mcp]==0.0.34" "mcp==1.30.0" numpy soundfile tqdm python-dateutil
import os
from qwen_agent.agents import Assistant

tools = [{
    "mcpServers": {
        "everyinfra": {
            "type": "streamable-http",          # without "type", a bare url connects over sse
            "url": "https://api.everyinfra.com/mcp",
            "headers": {"Authorization": "Bearer " + os.environ["EVERYINFRA_API_KEY"]},
        }
    }
}]

# Configuration example: we did not call the model in this article
llm_cfg = {"model": "qwen3.8-flash", "model_server": "dashscope",
           "api_key": os.environ["DASHSCOPE_API_KEY"]}
bot = Assistant(llm=llm_cfg, function_list=tools,
                system_message="You are an ecommerce review analyst ... (same as the Model Studio example)")
for reply in bot.run(messages=[{"role": "user", "content": "Where should I buy a DJI Pocket 3 now?"}]):
    pass
print(reply[-1]["content"])

Каждая зависимость в этой команде установки появилась из-за реальной ошибки. С одним только qwen-agent[mcp] импорт qwen_agent.agents падал четыре раза подряд: требовались numpy, soundfile, tqdm и python-dateutil. Пакеты numpy и python-dateutil относятся к другой группе необязательных зависимостей пакета. Пакеты soundfile и tqdm мы вообще не нашли среди объявленных зависимостей. После этого импорт всё равно завершался с ImportError, и причиной был пакет mcp.

Версия 2.0.0 Python-пакета mcp вышла 2026-07-28, а 2026-10-02 вышла версия 2.3.0 (mcp на PyPI). Начиная с 2.0 streamablehttp_client переименован в streamable_http_client. Согласно руководству по миграции, старое имя удалено (руководство по миграции MCP Python SDK). Qwen-Agent 0.0.34 по-прежнему импортирует старое имя.

Пользователь сообщил об этом на GitHub 2026-08-25 (issue #949). Мы решили проблему, закрепив версию mcp==1.30.0. После этого всё заработало.

После подключения видно, как Qwen-Agent показывает MCP-инструменты модели. Каждый инструмент он регистрирует в формате «server-tool», поэтому everyinfra_call_api превращается в everyinfra-everyinfra_call_api. Он также добавляет два инструмента для работы с ресурсами: everyinfra-list_resources и everyinfra-read_resource. Всего получается 14 инструментов.

Из схемы каждого инструмента он оставляет только type, properties и required. Описания параметров и значения enum сохраняются, поэтому модель по-прежнему знает, что mode принимает значение sync или async. Список инструментов получился объёмным: наш ответ tools/list занимает 16 634 символа, или 4 211 токенов по токенизатору Qwen, который поставляется вместе с Qwen-Agent. Модель читает его на каждом ходе.

В нашем тесте инструменты выбирала не модель. Мы отправляли вызовы по порядку через MCP-менеджер, поэтому каждый запрос легко проверить. От запуска под управлением модели это отличается только тем, кто выбирает инструмент. Сам запрос остаётся тем же.

Это один tools/call к everyinfra_call_api с телом запроса вида {"platform": "xianyu", "action": "search", "params": {"keyword": "...", "limit": 50}}. Полный список платформ и инструментов есть на странице MCP-сервера и в руководстве по настройке удалённого MCP. С чего начать, описано в разделе Быстрый старт.

Проверка полного цикла вживую: один DJI Pocket 3 на трёх маркетплейсах

Основным товаром мы выбрали DJI Osmo Pocket 3 по трём причинам. На всех трёх маркетплейсах размещено много карточек этого товара. Цена нового устройства почти везде одинакова, поэтому скидку на б/у легко посчитать. Его преемник, Pocket 4, вышел 2026-04-16.

Стандартный комплект стоит 2 999 CNY, полный — 3 799 CNY (анонс DJI Pocket 4). Поэтому цены на б/у экземпляры предыдущей модели сейчас меняются. Все цены в CNY в этом разделе — цены объявлений на маркетплейсах. По центральному паритетному курсу 6,7146 CNY за USD на 2026-11-02 сумма 2 399 CNY составляет около $357.

В 00:20 по сингапурскому времени 2026-11-03 эндпоинт taobao/search вернул 20 записей. Мы отсортировали их по названию. В 14 записях указан только Pocket 3. В 5 записях упоминаются и другие модели, например Pocket 4. Ещё 1 запись относится к подержанному товару.

Среди 14 записей с одной моделью медиана составляет 2 399 CNY, минимальная цена — 1 508 CNY, максимальная — 4 823 CNY. В 7 записях указано ровно 2 399 CNY. Ни одна из крайних цен не является рыночной. Низкая цена может означать продажу на запчасти или восстановленное устройство. Высокая цена обычно означает комплект.

Этот поиск по Taobao вернул только 9 полей: ID, ссылку, название, цену, исходную цену, валюту, местоположение, изображение и платформу. Количества продаж и названия магазина в ответе не было. Второй поиск с фильтром «только Tmall» вернул 14 полей, в том числе название магазина и бесплатную доставку. Почему эти два вызова различаются, мы не знаем. Поэтому в промпт нужно добавить одно правило: если поле отсутствует, так и сообщить и не додумывать значение.

В 4 из 20 заголовков на Taobao заявлена «государственная субсидия». В уведомлении Министерства коммерции КНР о программе трейд-ин на 2026 год на национальном уровне указаны только четыре категории цифровой техники: телефоны, планшеты, смарт-часы или фитнес-браслеты и умные очки. Цена товара должна быть ниже 6 000 CNY, субсидия составляет 15 %, а её максимальный размер — 500 CNY на товар. Камер в этом списке нет.

Уведомление также запрещает продавцам неправомерно использовать название государственной субсидии (уведомление Министерства коммерции). Это не доказывает, что информация в этих карточках товаров неверна. Может действовать местная программа. Но аналитику стоит добавить вопрос продавцу: что это за субсидия и какова итоговая цена?

В 00:20:32 по сингапурскому времени jd/search вернул 5 записей. 4 записи относятся к Pocket 3. Официальный магазин под управлением JD и два авторизованных магазина указывают цену 2 399 CNY. Полный комплект стоит 3 199 CNY.

Пятая запись: Pocket 4 из магазина б/у техники за 1 489 CNY. В поиске JD количество отзывов отображается текстом на странице, например «500 000+» или «100 000+». Доля положительных отзывов составляет от 98 до 99 %. Эти числа округлены, поэтому для точного сравнения они не подходят.

В 00:21:57 по сингапурскому времени эндпоинт jd/product_detail открыл карточку товара официального магазина. Товара не было в наличии. JD скрыл цену в виде «2??9», а поле price_masked имело значение true. На странице было 7 вариантов товара, гарантия 1 год и вес 0,35 кг.

Примечание в каталоге к этому полю однозначно: если цена скрыта, отображаемую цену нельзя считать реальной. Поэтому аналитику стоит использовать 2 399 CNY из результатов поиска и отметить, что в официальном магазине товара нет в наличии.

В 00:22:55 по сингапурскому времени xianyu/search вернул через MCP 50 записей. Цены находятся в диапазоне от 1 199 до 1 900 CNY. Медиана составляет 1 499 CNY, квартили — 1 388,5 и 1 607,25 CNY. Эта медиана на 37,5 % ниже типичной цены нового устройства в 2 399 CNY.

Это ровно половина цены нового стандартного комплекта Pocket 4. У 31 из 50 карточек товаров дата размещения — 2026-10-16 или позже, так что большей части предложений меньше трёх недель. У самой популярной карточки 42 000 отметок «Хочу». В её заголовке указано «запечатан, не активирован, заводская замена», цена — 1 299 CNY.

Продавцы на Xianyu сами выбирают метки состояния товара. Если на карточке есть метка, мы использовали её. Если метки нет, мы искали в названии слова вроде «запечатан» или «заводская замена». Результат приведён в таблице ниже.

Неожиданный результат — во второй строке. У 3 карточек с пометкой «запечатанный, после заводской замены» медиана составляет 1 350 CNY. Это на 23 % ниже медианы 4 карточек с пометкой «новый» — 1 749 CNY. Заводская замена обычно означает устройство, возвращённое через службу послепродажного обслуживания. Открытыми остаются вопросы о гарантии, активации и плане DJI Care Refresh.

Эти темы снова и снова встречаются в заголовках объявлений на Xianyu. Из 50 карточек товаров 18 упоминают Care Refresh, 3 — заводскую замену, в 17 используется платная услуга проверки, а у 26 поле free_shipping равно true. Если запечатанное устройство стоит дешевле нового, правильный вывод звучит не как «лучшая сделка», а как «задайте как можно больше вопросов».

Главным пробелом в этом тесте оказались отзывы. Начиная с 00:22:36 по сингапурскому времени мы вызвали taobao/reviews через MCP для 7 товаров. Один из них продаётся в магазине Tmall, ещё один — товар Labubu, о котором речь пойдёт ниже. Все 7 вызовов вернули 0 записей.

Каждый ответ содержал empty_result_refunded, и средства не списывались. Ноль записей не означает «нет плохих отзывов». Почему по этим 7 товарам не вернулось ни одной записи, мы не знаем. Поэтому мы переключились на taobao/questions, раздел вопросов и ответов Taobao.

В 00:25:53 по сингапурскому времени taobao/questions вернул 20 записей, опубликованных с 2026-03-01 по 2026-10-21. В самом свежем вопросе, от 2026-10-21, спрашивают, удобна ли камера в использовании. В следующем, от 2026-10-17, спрашивают, нужно ли докупать карту памяти самостоятельно. Мы разметили каждый вопрос тегами по теме, причём у одного вопроса может быть несколько тегов. Качеству изображения и фотографий посвящено 6 вопросов.

Сценариям использования, таким как концерты, автомобильные крепления и съёмка от первого лица, посвящено 5 вопросов. Подлинности, авторизованным магазинам и активации — тоже 5, аксессуарам и хранению данных — 4, простоте использования — 2, цене — 1.

Не переносите ответы из раздела вопросов в вывод как факты. На каждый из 20 вопросов вернулся только 1 ответ. Но answer_count показывает, что у 14 из них от 2 до 4 ответов. То есть аналитик видит только первый ответ на каждый вопрос. Среди этих 20 ответов как минимум три утверждения нужно сверить с официальными характеристиками.

Первое: 2026-04-19 покупатель спросил, есть ли у камеры встроенный микрофон. Ему ответили: «микрофон нужно покупать». На странице характеристик DJI указано, что у Pocket 3 есть 3 микрофона (характеристики Osmo Pocket 3). Вероятно, покупатель имел в виду дополнительный беспроводной микрофон.

Второе: в ответе от 2026-10-17 сказано, что карту памяти нужно покупать самостоятельно. Это верно. Согласно странице характеристик, у камеры нет встроенной памяти, и она поддерживает карты microSD объёмом до 1 ТБ.

Третье: два вопроса касаются концертов, и ответы на них расходятся. В ответе на вопрос от 2026-07-08 говорится: «нормально, но хуже, чем я ожидал». В ответе на вопрос от 2026-04-11 сказано: «не подходит». Когда ответы расходятся, аналитик должен написать «мнения покупателей расходятся». Выбирать один из ответов в качестве вывода нельзя.

Ещё один ответ касается цены. 2026-03-04 покупатель спросил, сколько заплатили другие, и получил ответ: 2 700 CNY. В этом тесте медианная цена нового устройства на Taobao и JD составила 2 399 CNY. Один ответ не отражает рыночную цену.

Однако по времени это совпадает с выходом Pocket 4 (2026-04-16), так что за полгода старая модель подешевела примерно на 300 CNY. Ещё в двух ответах говорится, что устройству не требуется очная активация и оно пришло «неактивированным, невскрытым». В заголовках на Xianyu снова и снова пишут «не активирован». Очевидно, статус активации больше всего волнует покупателей и продавцов этой камеры.

Если сопоставить вопросы и ответы с заголовками объявлений на Xianyu, становится видно, что покупателей волнуют одни и те же три вещи. Первое: оригинальное ли устройство и как его активировать? Второе: нужно ли докупать карту памяти и другие комплектующие? Третье: подойдёт ли оно для конкретной задачи? Эти три пункта и становятся вопросами продавцу в итоговом заключении.

Что касается отзывов JD, в каталоге возможностей jd/reviews помечен как недоступный. Мы вызвали его один раз в 00:20:53 по сингапурскому времени. Он вернул HTTP 503 без списания средств и с рекомендацией повторить попытку через 900 секунд. Поэтому в заключении просто указано: «Отзывы JD недоступны». Подробнее о каждой возможности читайте на страницах API отзывов Taobao, API вопросов и ответов Taobao и API отзывов JD.

Заключение на одну страницу, которое должен написать аналитик

Прежде чем передавать данные модели, мы сами пишем ожидаемый ответ. Затем по нему оцениваем результат модели. Вот этот ответ. Все цифры получены из реальных вызовов между 00:20 и 00:29 по сингапурскому времени 2026-11-03.

Покупка нового устройства. На Taobao медианная цена по 14 записям, в каждой из которых указана только одна модель, составляет 2 399 CNY (около $357). На JD медианная цена по 4 записям такая же. В официальном магазине JD товара нет в наличии. Цены на новые устройства на двух маркетплейсах почти не различаются. Выбирайте магазин, который выдаёт счёт и предоставляет официальную гарантию. Если в названии заявлена субсидия, уточните, какая именно и какой будет итоговая цена.

Покупка б/у устройства. Медианная цена на Xianyu составляет 1 499 CNY (около $223), что на 37,5% ниже медианной цены нового устройства. Для 20 записей с пометкой «как новый» медиана составляет 1 499,5 CNY; это основной вариант. Для 3 записей с описанием «запечатано, замена от производителя» медиана составляет 1 350 CNY. Эти устройства выглядят самыми дешёвыми, но сначала проверьте серийный номер.

Три вопроса продавцу. Можно ли по серийному номеру проверить на сайте DJI дату активации и срок действия гарантии? Действует ли ещё план Care Refresh и можно ли передать его новому владельцу? Входят ли в цену карта памяти и все комплектующие, указанные в названии? Пробелы в данных. Запрос отзывов Taobao на этот раз не вернул результатов. Получение отзывов с JD приостановлено. Единственный источник мнений покупателей здесь — 20 записей из раздела вопросов и ответов Taobao.

Для продавцов вывод выглядит иначе. Половина цен в 50 записях Xianyu находится в диапазоне от 1 388,5 до 1 607,25 CNY. Именно этот диапазон покупатели видят чаще всего. Цена ниже 1 388,5 CNY попадает в четверть самых низких цен, и покупатели спросят, почему так дёшево.

Понятный заголовок может помочь больше, чем скидка в 100 CNY. Укажите, что серийный номер можно проверить, комплект полный и возможен осмотр. На Taobao и JD 2 399 CNY — уже обычная цена нового устройства. Новый стандартный комплект Pocket 4 стоит всего на 600 CNY дороже, поэтому маржа на старой модели сокращается.

Как проверить, что модель сформулировала вывод правильно? Мы построчно сравниваем её ответ с ответом выше. Мы не просим модель оценивать саму себя. Проверок пять. Составляют ли три медианы 2 399, 2 399 и 1 499 CNY?

Близка ли скидка на б/у к 37,5%? Указаны ли два случая отсутствия данных об отзывах, вместо того чтобы назвать отзывы «хорошими»? Отмечены ли заявления о субсидиях? Выделены ли отдельно запечатанные устройства, выданные производителем на замену? Если хотя бы одна проверка не пройдена, исправьте промпт, прежде чем пробовать более крупную модель.

Большинство ошибок в числах возникает из-за того, что модель вычисляет медианы в уме. Надёжнее сортировать цены несколькими строками кода после того, как инструменты вернут результаты. Код вычисляет квартили, а модель только описывает эти числа словами. Это также делает вывод воспроизводимым. Два запуска на одних и тех же данных дают одинаковые числа, даже если формулировки меняются.

Проектирование промпта: сначала сортировка, потом оценка

Мы переписывали промпт аналитика трижды. В итоге уцелели три правила. Правило первое: сначала сортировать, потом считать. Для каждой записи модель сначала проверяет товар.

Та ли это модель? Новый это товар или б/у? Это отдельное устройство, комплект или запчасть? В расчёт цены попадают только записи, прошедшие проверку. В результатах Taobao по Pocket 3 в 5 записях упоминаются и другие модели, а ещё 1 запись относится к б/у товару. Без сортировки медиана смещается вниз.

Правило второе: сообщать, чего не хватает. Отсутствующее поле, пустой результат или приостановка возможности должны быть отражены в итоговом выводе. В нём также нужно указать, какой вывод из-за этого становится менее надёжным. Пустой результат по отзывам ни в коем случае не должен превращаться в «жалоб нет».

Правило третье: давать советы только в конце. На предыдущих шагах данные только собираются и сортируются. Текст для пользователя пишется на последнем шаге. Каждый шаг остаётся коротким, а это ещё и снижает расходы на токены.

Эти правила задают и порядок вызовов. Самый дешёвый и быстрый вызов, поиск по Taobao, выполняется первым. Он подтверждает название товара и то, как продавцы указывают модель. Самый долгий вызов, поиск по Xianyu, выполняется последним, поэтому модель обрабатывает 21 710 токенов из его результата только один раз. Запрос отзывов Taobao выполняется до запроса вопросов и ответов Taobao, чтобы после пустого результата сразу перейти к резервному варианту. При тех же шести вызовах другой порядок может изменить объём входных данных на десятки тысяч токенов.

Второй товар: почему нельзя слепо доверять результатам поиска

Чтобы проверить аналитика на товарах из другой категории, с 00:27 до 00:29 по сингапурскому времени мы переключились на популярный коллекционный товар. Мы выбрали серию виниловых плюшевых игрушек Pop Mart Labubu третьего поколения. Её китайское название означает примерно «впереди много энергии». Поиск по Taobao вернул 20 записей. Из них 12 относились к брелокам или блайнд-боксам; медиана составила 104,9 CNY, а диапазон цен — от 60,9 до 268 CNY. Ещё 4 записи относились к большим куклам и 4 — к аксессуарам, например витринам.

Поиск по JD вернул 5 записей. Фирменный магазин Pop Mart продаёт один блайнд-бокс за 99 CNY, а упаковку из 6 штук — за 594 CNY. Три магазина-перепродавца указывают цены 109, 1 146 и 2 399 CNY. Страница товара на JD снова показала, что товара нет в наличии, а цена была скрыта как «9?». Это обычные результаты, и аналитик может сравнивать их обычным способом. На JD один блайнд-бокс у перепродавца стоит на 10 CNY дороже, чем в фирменном магазине.

Проблемы начались на Xianyu. Первый запрос включал название бренда, китайское название серии и фразу «третье поколение». Xianyu вернул 50 записей, и все они относились к книгам или курсам о биржевой торговле. Ни одна запись не относилась к Labubu. Во втором запросе мы использовали китайское название игрушки, название серии и фразу «блайнд-бокс».

Он вернул те же 50 ID товаров в другом порядке. Пример заголовка: комплект из двух книг, одной о цене и объёме, другой о биржевой торговле. За оба вызова была начислена плата как за обычные результаты — по $0,005556 за каждый.

Вывод для аналитика очевиден. Если инструмент вернул 50 записей, это ещё не значит, что все 50 релевантны. В промпте нужен шаг проверки релевантности. Убедитесь, что каждый заголовок содержит название товара. Если подходящих записей меньше половины, измените запрос или сообщите пользователю. Без этого шага модель рассчитает цену б/у Labubu по 50 книгам о финансах.

Для Pocket 3 все 50 записей с Xianyu были релевантны. Для Labubu не было ни одной. Тот же инструмент, та же схема вызовов, но совсем разное качество. Поэтому проверку релевантности нужно встроить в процесс, а не надеяться, что модель сама заметит проблему.

Стоимость одного запуска сравнения

Начнём с вызовов API данных. EveryInfra взимает за каждый вызов плату по цене из каталога. taobao/search стоит $0,0135 за вызов. xianyu/search — $0,005556. jd/search — $0,002472. jd/product_detail, taobao/reviews и taobao/questions стоят по $0,001389.

Средства за вызовы с пустыми результатами возвращаются. Один прогон нашего сценария с пустым результатом запроса отзывов Taobao и резервным запросом к разделу вопросов и ответов стоит $0,024306. Если запрос отзывов Taobao вернёт записи, добавьте $0,001389: итог составит $0,025695. Актуальные цены смотрите на странице тарифов и на странице каждой возможности. Примеры: API поиска Taobao, API поиска JD, API карточки товара JD и API поиска Xianyu.

Стоимость работы модели зависит от объёма результата. Мы подсчитали количество токенов в шести реальных ответах с помощью токенизатора Qwen, который поставляется вместе с Qwen-Agent. Результат Xianyu с 50 записями содержал 21 710 токенов. Вопросы и ответы Taobao содержали 4 923 токена. Результат поиска по Taobao содержал 3 961 токен. Результат поиска по JD содержал 1 955 токенов.

Ответ JD с данными о товаре содержал 1 831 токен, а пустой результат с отзывами Taobao — 432 токена. Всего получилось 34 812 токенов, и 62% из них приходится на один только Xianyu. Этот токенизатор может отличаться от того, который Model Studio использует для расчёта платы. Поэтому приведённая ниже стоимость работы модели является оценочной.

Вот наши допущения. Список инструментов занимает 4 211 токенов, системный промпт — 500, а вопрос — 100. Всего 7 шагов: 6 вызовов инструментов и 1 финальный ответ. На каждом шаге модель читает всё, что было до него.

Каждый вызов инструмента даёт 80 выходных токенов, а финальный ответ — 1 500. Кеш не используется. При этих значениях за один запуск модель получает 116 703 входных токена и генерирует 1 980 выходных токенов.

В пекинском регионе qwen3.8-max стоит 12 CNY за миллион входных токенов и 36 CNY за миллион выходных токенов. Попадание в кеш стоит 1,5 CNY. Страница обновлена 2026-10-10 (страница модели qwen3.8-max). qwen3.8-flash стоит 0,8 CNY за входные токены, 2,7 CNY за выходные и 0,1 CNY за попадание в кеш. Эта страница обновлена 2026-10-29 (страница модели qwen3.8-flash). Мы пересчитываем по курсу 6,7146 CNY за USD — центральному паритетному курсу, опубликованному валютным регулятором Китая на 2026-11-02 (центральный паритет SAFE).

С qwen3.8-max один прогон обходится примерно в 1,4717 CNY, или около $0,2192. Это в 9,02 раза больше стоимости данных. С qwen3.8-flash один прогон стоит около 0,0987 CNY, или около $0,0147. На международном сайте для qwen3.8-max в регионе Сингапур указана цена $2 за миллион входных токенов и $6 за миллион выходных. Страница обновлена 2026-10-11 (международная страница qwen3.8-max). После пересчёта эта цена немного выше пекинской.

Для времени работы сессии мы взяли 0,5 CNY в час и 3 минуты на прогон. Это около 0,025 CNY, или $0,0037. Встроенный инструмент web_search стоит 0,03 CNY за вызов, или около $0,00447. В нашем сценарии он не используется (встроенные инструменты).

Из таблицы следуют два вывода. Во-первых, основные затраты приходятся на модель, а не на данные. С qwen3.8-max на модель приходится 89% стоимости каждого прогона. Во-вторых, экономить нужно за счёт того, чтобы модель читала меньше, а не за счёт отказа от вызовов данных. Мы попробовали сократить выдачу Xianyu с 50 записей до 20.

Стоимость qwen3.8-max снизилась лишь с $0,2192 до $0,1959, то есть примерно на 11%. Xianyu обрабатывается последним, поэтому его длинный результат модель читает только один раз. Лучше работают два других способа. Можно сортировать записи с помощью qwen3.8-flash и передавать в qwen3.8-max только отсортированную сводку. Или можно включить кеш.

Чего аналитик пока не умеет

Перед запуском в продакшен нужно учесть ещё два момента. Первый касается возвратов. Временные правила Китая о возврате онлайн-покупок без объяснения причин в течение семи дней распространяются на онлайн-продавцов, ведущих предпринимательскую деятельность (правило о семидневном возврате). Если частное лицо продаёт подержанную вещь на Xianyu, всё зависит от продавца и правил платформы. В одном заголовке Taobao в наших данных прямо написано «после вскрытия возврат в течение семи дней не принимается». Итоговый вывод должен об этом предупреждать.

Второй момент касается лимитов запросов. Наш тестовый ключ допускает 10 вызовов в минуту. Запрос карточки товара JD с первой попытки получил HTTP 429, а повторная попытка через 7 секунд прошла. В продакшене добавьте в сценарий повторные попытки или используйте асинхронный режим. Каждый синхронный ответ содержит подсказку: добавьте "mode": "async" в тело запроса, чтобы сразу получить ID задачи. Затем результат можно получить с помощью инструмента everyinfra_get_job или запроса GET /api/v1/jobs/{job_id}.

У этого аналитика запрос карточки товара JD занимает от 11 до 14 секунд, а запрос отзывов Taobao — от 12 до 20 секунд. Если за один запуск обрабатывать десяток товаров, ожидание синхронных вызовов сильно растягивает сессию. В Model Studio длинная сессия стоит дороже. Мы сравнивали только два товара и не использовали асинхронный режим, так что это совет, а не результат теста.

Последние изменения, связанные с Qwen и MCP

Главное изменение произошло в проектах с открытым исходным кодом. Версия 2.0.0 пакета mcp для Python вышла 2026-07-28. В этом релизе streamablehttp_client переименовали в streamable_http_client. Затем, 2026-10-02, пакет обновился до версии 2.3.0. Qwen-Agent по-прежнему остаётся на версии 0.0.34 от 2026-02-16. Если сегодня собрать новое окружение и не закрепить версию, возникнет ошибка импорта, описанная в issue #949. Оставьте mcp==1.30.0 в строке pip install из раздела про Qwen-Agent.

Что касается моделей, на странице qwen3.8-flash (обновлена 2026-10-29) указаны цены 0,8 CNY за миллион входных токенов и 2,7 CNY за миллион выходных токенов. На странице qwen3.8-max (обновлена 2026-10-10) указаны контекст на 1 000 000 токенов и максимальный объём вывода 131 072 токена. Снапшот модели — qwen3.8-max-0902.

Для аналитика это значит две вещи. Один запуск расходует 116 703 входных токена, намного меньше лимита контекста, поэтому записи Xianyu не нужно урезать, чтобы уложиться в контекстное окно. Кроме того, flash стоит менее одной десятой от стоимости max. Поэтому в разделе о стоимости работа разделена: flash сортирует записи, а max пишет итоговый вывод. На международной странице, обновлённой 2026-10-11, указана цена qwen3.8-max для Сингапура в долларах США.

Что касается платформы, 2026-10-16 Model Studio обновила руководство по пользовательским MCP-серверам и Skills. Правила для customer, ID сервиса и mcp_toolkit взяты из этой версии. Если инструкция выпущена раньше этой даты и в ней используется custom или отображаемое имя, следуйте новому руководству. Страницы, которые мы читали, и данные, собранные 2026-11-03, могут измениться в течение месяца. Поэтому запускайте аналитика по расписанию, а не один раз.

Чтобы добавить другие товары, сначала изучите списки возможностей. Они есть на страницах API данных Taobao, API данных JD и API данных Xianyu. Для других фреймворков агентов см. Agent Skills для анализа отзывов. См. также мониторинг отзывов с помощью OpenAI Agents API. Про MCP на ModelScope читайте в статье ModelScope MCP для Xiaohongshu и Douyin.

FAQ

Как подключить Qwen-Agent к удалённому MCP-серверу?

Добавьте блок mcpServers в function_list Qwen-Agent. Для удалённого сервера укажите "type": "streamable-http", url и авторизацию в headers. Без type фреймворк подключается по sse. Инструменты получают имена вида «server-tool».

В Model Studio Managed Agents сначала зарегистрируйте сервер в консоли, а транспорт укажите как streamableHttp. Источник вопроса: поисковые подсказки по запросу «qwen agent mcp server», проверено 2026-11-03. Основание: репозиторий Qwen-Agent и пользовательские MCP-серверы и Skills.

Почему Qwen-Agent падает с ImportError: streamablehttp_client?

Начиная с версии 2.0 пакет mcp переименовал streamablehttp_client в streamable_http_client. Qwen-Agent 0.0.34 всё ещё использует старое имя. Закрепите версию mcp ниже 2.0. Мы использовали mcp==1.30.0. Источник вопроса: issue #949 на GitHub, открытый 2026-08-25. Основание: руководство по миграции MCP Python SDK.

MCP Square в Model Studio закрыли?

Нет. 2026-06-30 отключили 7 перечисленных сервисов. 2026-04-01 отключили 4 старых сервиса Qibaike. Остальные сервисы работают, и это не затрагивает ваш собственный MCP-сервер. Источник вопроса: поисковые подсказки по китайскому названию MCP Square в Model Studio, проверено 2026-11-03. Основание: уведомление 117858 и уведомление 118111.

Сколько MCP-серверов может использовать один агент Model Studio?

На странице агентских приложений в консоли сказано, что одновременно можно использовать не больше 5 MCP-серверов. На странице создания агента в Managed Agents сказано, что mcp_toolkit может встречаться много раз, и лимит не указан. Число 10 из статьи сообщества в справочном центре не приводится. Источник вопроса: справочный центр и статья в сообществе разработчиков расходятся, проверено 2026-11-03. Основание: официальные MCP-сервисы и создание агента.

Qwen Agent API и Qwen-Agent с открытым исходным кодом — это одно и то же?

Нет. Model Studio Agent API, он же Managed Agents, — это управляемый сервис. Агент работает в изолированной среде Model Studio, оплата идёт за время сессии и токены модели, и пока сервис доступен только в регионе cn-beijing. Qwen-Agent с открытым исходным кодом — это Python-фреймворк, который работает на вашей машине, и вы платите только за вызовы модели. Оба поддерживают MCP, но конфигурация различается. Источник вопроса: поисковые подсказки по запросу «qwen agent api», проверено 2026-11-03. Основание: обзор API и qwen-agent на PyPI.

Источники

1. «Расширенные возможности Managed Agents: пользовательские MCP-серверы и Skills» (справочный центр Alibaba Cloud, обновлено 2026-10-16)
2. «API создания агента: POST /agents» (справочный центр Alibaba Cloud)
3. «MCP в Managed Agents» (справочный центр Alibaba Cloud)
4. «Настройка агента: модели и режимы запуска» (справочный центр Alibaba Cloud)
5. «Обзор и аутентификация API Managed Agents» (справочный центр Alibaba Cloud)
6. «Agent API: операции и версии» (справочный центр Alibaba Cloud)
7. «Пользовательские MCP-серверы» (справочный центр Alibaba Cloud)
8. «Официальные MCP-сервисы: до 5 на одно агентское приложение» (справочный центр Alibaba Cloud)
9. «Создание сессии: mcp_configs» (справочный центр Alibaba Cloud)
10. «Встроенные инструменты Managed Agents и подтверждение действий» (справочный центр Alibaba Cloud)
11. «Хранилище секретов и шлюз исходящего трафика» (справочный центр Alibaba Cloud)
12. «Managed Agents в продакшене» (справочный центр Alibaba Cloud)
13. «Мультиагентные системы в Managed Agents» (справочный центр Alibaba Cloud)
14. «Skills в Managed Agents» (справочный центр Alibaba Cloud)
15. «Страница модели qwen3.8-max» (справочный центр Alibaba Cloud, обновлено 2026-10-10)
16. «Страница модели qwen3.8-flash» (справочный центр Alibaba Cloud, обновлено 2026-10-29)
17. «Тарифы на модели Model Studio» (справочный центр Alibaba Cloud)
18. «Бесплатная квота Model Studio для новых пользователей» (справочный центр Alibaba Cloud)
19. «MCP-сервер Function Compute» (справочный центр Alibaba Cloud)
20. «Руководство по MCP-серверу OpenAPI» (справочный центр Alibaba Cloud)
21. «Что такое Model Studio» (справочный центр Alibaba Cloud)
22. «Список моделей Model Studio» (справочный центр Alibaba Cloud)
23. Уведомление Alibaba Cloud № 117858: отключение 7 сервисов MCP Square (2026-01-05)
24. Уведомление Alibaba Cloud № 118111: отключение старых сервисов Qibaike (2026-03-26)
25. Уведомление Alibaba Cloud № 118456: тарификация Managed Agents (2026-07-16)
26. Страница модели qwen3.8-max для международного рынка (обновлена 2026-10-11)
27. QwenLM/Qwen-Agent (GitHub)
28. Issue #949 в Qwen-Agent: ошибка импорта streamablehttp_client (GitHub, 2026-08-25)
29. qwen-agent 0.0.34 (PyPI, 2026-02-16)
30. mcp 2.3.0 (PyPI, 2026-10-02)
31. Руководство по миграции MCP Python SDK
32. Спецификация MCP от 2025-06-18: транспорт
33. Спецификация MCP от 2025-06-18: инструменты
34. Спецификация MCP от 2025-06-18: жизненный цикл
35. Удалённый MCP-эндпоинт EveryInfra
36. Каталог возможностей EveryInfra (бесплатно, с price_usd)
37. SAFE: центральный паритетный курс юаня (2026-11-02)
38. Министерство коммерции КНР: уведомление о программе обмена потребительских товаров с доплатой на 2026 год
39. Временные правила семидневного возврата онлайн-покупок без объяснения причин (Управление по вопросам киберпространства КНР)
40. Анонс DJI Osmo Pocket 4 (2026-04-16)
41. Анонс DJI Osmo Pocket 3
42. Характеристики Osmo Pocket 3 (DJI)