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开源大型语言模型（LLMs）的兴起使得创建 AI 驱动的工具比以往任何时候都更容易，这些工具可以与 OpenAI 的 ChatGPT Operator 等专有解决方案相媲美。在这些开源模型中，DeepSeek R1 以其强大的推理能力、自由的可访问性和适应性而脱颖而出。通过将 DeepSeek R1 与 Browser Use 等工具相结合，您可以构建一个强大的、完全开源的 ChatGPT Operator 替代品，而无需花费数百美元进行高级订阅。

本文将指导您完成设置 DeepSeek R1 和浏览器使用的过程，以创建能够执行复杂任务的 AI 代理，包括 Web 自动化、推理和自然语言交互。

无论您是初学者还是经验丰富的开发人员，本分步指南都将帮助您入门。

什么是 ChatGPT Operator，为什么需要开源替代品？

ChatGPT Operator 是 OpenAI 提供的一项高级功能，允许用户创建能够执行复杂任务的高级 AI 代理，例如推理、Web 自动化和多步骤问题解决。

ChatGPT Operator 每月收费 200 美元，这使得个人、小型企业或预算有限的组织更难获得。

为什么需要开源替代方案？

虽然 ChatGPT Operator 功能强大，但它有几个限制，使开源替代方案具有吸引力：

• 成本： 每月 200 美元的订阅费对于许多用户来说可能令人望而却步。

• 数据隐私：使用专有 API 需要将数据发送到外部服务器，这可能不符合隐私政策或法规要求。

• 有限的定制：专有解决方案通常会限制微调或特定于任务的优化，从而限制它们对专业用例的适应性。

通过选择 DeepSeek R1 和 Browser Use 等开源工具，您可以克服这些挑战并解锁以下几个好处：

• 节省成本：DeepSeek R1 和 Browser Use 都是完全免费和开源的，无需订阅费用。

• 完全控制：在本地或您自己的服务器上托管工具可确保完全的数据隐私和安全

• 可定制性：您可以针对特定任务微调模型，将其与其他工具集成，并修改系统以满足您的独特要求。

开源方法不仅可以减少对专有平台的依赖，还可以让您能够构建针对您的需求量身定制的解决方案，同时保持对成本和数据的控制。

关键组件：DeepSeek R1 和浏览器使用

DeepSeek R1

DeepSeek R1 是一个针对推理任务优化的开源LLM软件。它在思维链问题解决、编码辅助和自然语言理解方面表现出色。它有多种尺寸（例如 1.5B、7B 参数）可供选择，使其能够适应不同的硬件功能。

浏览器使用

Browser Use 是一种开源工具，它使 AI 代理能够执行基于浏览器的任务，例如 Web 抓取、表单填写和自动导航。它提供了一个用户友好的界面，可以与 DeepSeek R1 LLMs 等集成以增强功能。

第 1 步：设置您的环境

硬件要求

• 对于较小版本的 DeepSeek R1（例如，1.5B 参数），CPU 或中端 GPU （8GB VRAM） 就足够了。

• 较大的版本需要高端 GPU（例如 NVIDIA A100 或 RTX 4090）。

操作系统

建议使用 Linux 或 macOS 以便于设置。Windows 用户可以使用 WSL （Windows Subsystem for Linux）。

Python 环境

创建 Python 虚拟环境以隔离依赖项：

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安装所需的库：

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第 2 步：使用 API 运行 DeepSeek 或使用 Ollama 在本地运行

DeepSeek API 使用

要与 DeepSeek API 交互，请按照以下更新的步骤作：

获取 API 密钥：

在 DeepSeek 平台上注册并从 “API Keys” 部分生成 API 密钥。请妥善保存此密钥，因为它不会再次显示。

进行第一次 API 调用：

DeepSeek API 与 OpenAI 的 API 格式兼容，因此很容易与现有的 OpenAI SDK 或软件集成。下面是一个 Python 实现的示例：

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示例： 如果您更喜欢使用 cURL，请按以下步骤发出请求：

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型号选择：

• 为 DeepSeek-R1 指定 model=“deepseek-reasoner”。

• 将 model=“deepseek-chat” 用于通用聊天任务。

对于与 OpenAI 兼容的配置，也可以将 base_url 设置为 https://api.deepseek.com/v1，但 /v1 路径与模型版本无关。

使用 Ollama 在本地运行 DeepSeek

Ollama 简化了在本地计算机上运行 DeepSeek-R1 等大型语言模型的过程。以下是正确设置和使用它的方法：

1. 安装 Ollama：

从其官方网站下载并安装 Ollama。

1. 拉取所需的模型：

使用以下命令下载 DeepSeek-R1 的特定版本：

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1. 在本地运行模型：

下载后，使用以下命令运行模型：

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这将启动一个交互式会话，您可以在其中直接与模型交互。

型号变体：

DeepSeek 提供了几个基于 Qwen 和 Llama 架构的提炼版本，针对不同的用例进行了优化：

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B：

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DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B:

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硬件注意事项：

• 1.5B 或 7B 等较小的型号可以在消费级 GPU 甚至 CPU 上运行。

• 较大的型号（例如 70B）需要具有大量 VRAM 的高端 GPU（例如 NVIDIA A100 或 RTX 4090）。

1. 通过 API 进行交互式聊天：

Ollama 提供了一个 API，用于将本地运行的模型集成到您的应用程序中：

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第 3 步：安装 Browser Use

Browser Use 使您的 AI 代理能够与 Web 浏览器交互。请执行以下步骤：

1. 安装

从 GitHub 克隆 Browser Use 存储库：

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1. 配置

设置浏览器使用 WebUI：

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在浏览器中打开 WebUI 以配置代理设置。您可以指定：

• LLM模型（例如 DeepSeek R1）

• 浏览器设置（例如，窗口大小）

第 4 步：结合使用 DeepSeek R1 和浏览器

要创建集成这两种工具的功能性 AI 代理，请执行以下作：

代理配置

修改 Browser Use 中的代理设置，使其与 DeepSeek R1 连接：

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运行代理

启动 DeepSeek R1 和浏览器使用：

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一旦这两项服务都运行起来，代理就可以自主执行填写表单、抓取数据或导航网站等任务。

第 5 步：及时工程以获得更好的结果

要优化 AI 代理的性能，请使用提示工程技术。例如：

通用提示模板

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此结构可确保清晰度并提高任务执行准确性。以下是一些您可以通过运行来尝试的演示：

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示例 1

提示：在 Google Docs 中写一封信给我爸爸，感谢他所做的一切，并将文档保存为 PDF。

示例 2

提示：查找往 北京 的 kayak.com 航班，时间从 2024.12.25 到 02.02.2025。

示例 3

提示：阅读我的简历并找到ML工作，将它们保存到一个文件中，然后在新的标签页中开始申请它们，如果你需要帮助，就问我。

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结论

通过将 DeepSeek R1 与浏览器使用相结合，您可以构建一个功能齐全的 ChatGPT Operator 替代方案，该替代方案免费、开源且高度可定制。这种设置不仅可以节省成本，还可以让您完全控制数据隐私和系统行为。

无论您是自动化 Web 任务、构建对话代理，还是尝试使用 Retrieval-Augmented Generation 等高级 AI 功能，本指南都提供了您入门所需的一切。立即拥抱开源的力量，创建您自己的智能助手！

Deepseek API 直接调用教程

如果 API Key 有了之后，我们就可以调用它了，通过 Apifox 集成 Deepseek API，可快速完成 API 调试。

第一步：填写 API Key

获得 API 密钥后，你可以在 API 文档中开始使用它，无需编写代码：

1. 访问由 Apifox 创建的 DeepSeek 在线 API 文档。

1. 打开 Apifox 桌面：点击页面上的「Run in Apifox」，在弹出的窗口中点击「在桌面上打开」，引导你进入 Apifox 的桌面版本（如果你尚未下载该应用程序，则需要先下载）。

下载最新版 Apifox

1. 输入你的 API 密钥：打开文档后，在 Apifox 中选择一个接口，点击「Auth」，选择「Bearer Token」。然后复制之前创建的令牌，将其粘贴「Token」上密钥保存在本地，因此不存在泄露风险。

还有一种方法设置 API Key，在项目右上角的 “环境管理” 中，点击“正式环境”，这个环境变量的值就是上面创建的 Deepseek API 的 API Key，添加完成后保存即可。

第二步：调用 API

1. 点击“发送”即可调用 API。如果调用成功，API 响应将显示在下面的页面中。

1. 修改 Body 中的 messages 里的信息，你就可以实现不同的对话。

1. 如果要实现流式输出，可以将 stream 的值改为 true。

💡

通过指定 model='deepseek-chat' 即可调用 DeepSeek-V3。 通过指定 model='deepseek-reasoner'，即可调用 DeepSeek-R1。