场景介绍

在实际应用搭建过程中，并非所有场景都是简单问答。部分场景需要模型具备真正的“深度研究能力”——不仅能生成文本，更要主动拆解问题、构建分析框架，并输出逻辑严密、结构完整的研究成果。例如产业趋势判断、产品策略推演、创作方法论拆解等，都对模型的搜索能力与推理能力提出更高要求。

如果底层模型仅擅长自然语言生成，而缺乏系统化逻辑梳理能力，输出结果往往呈现为信息堆叠，结构碎片化，难以直接支撑决策或专业创作。因此，在构建深度研究类应用时，模型选型本身就是关键步骤。

新发布的 MiniMax-M2.5 在能力结构上更贴合这一需求。其核心优势在于“精准搜索 + 强逻辑推理”的双核能力：既能自主抓取行业报告、用户反馈等外部信息进行筛选整合，又能将复杂问题拆解为标准化分析模块，如现状、竞争、趋势、关键变量与结论推导，确保论证链条完整、研究框架统一。这种能力组合，使其天然适合作为深度研究工具的底层引擎。

因此，本案例将以 MiniMax-M2.5 通过自定义插件方式接入应用为例，演示如何接入符合自身需求的文本生成大模型插件。

典型使用场景包括：

• 文本推理分析：快速处理Excel数据挖掘及逻辑校验，如异常数据分析
• 内容创作辅助：故事大纲生成、文案优化及学术摘要提炼，如新闻稿框架快速搭建。
• 智能对话助手：构建企业客服、虚拟助理及教育系统，如电商智能问答。

创建自定义插件流程

获取模型的API文档

文本生成大模型（MiniMax）官方API文档入口：https://platform.minimaxi.com/docs/api-reference/text-post

创建自定义插件

从左侧侧边栏进入插件中心，点击右上角创建插件

解析需要接入的API

如果API文档页面结构清晰、简洁，则可直接输入文档URL并进行解析即可

如果遇到API文档页面结构复杂（例如存在多页签、嵌套结构），或解析失败、解析参数丢失等问题，则需要手动将API说明复制到输入框中进行解析

配置自定义插件

解析完成后，在API Key的Secret Value中输入密钥，随后检查插件定义是否正确，确认无误后点击创建即可创建完成

测试自定义插件

调用自定义插件

在对话框里@我们刚刚创建的自定义的插件，描述基于这个插件做什么工具，并点击发送

2.3.2.测试生成效果

生成应用后，对接入的自定义插件进行测试，如果功能正常可用就代表我们已经成功接入

常见问题与排查方式

确认是否属于“生成效果问题”

在许多情况下，并非插件本身异常，而是由于用户需求描述不够清晰，导致生成结果与预期不符。此类情况通常可通过进一步补充或澄清需求，在后续对话中逐步修正和完善。

排查接口、鉴权信息是否正确

如果多次对话修改都无法正确生成或调用对应的插件，则回到自定义插件配置界面，重新检查接口信息是否准确、完整。如需进一步了解自定义插件的检查方式、测试方法和使用规范，可参考官方文档：自定义插件文档