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wzjs 2025/9/22 17:28:53

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如何用利用deepseek的API能力来搭建属于自己的智能体-优雅草卓伊凡

上一篇文章我们已经介绍了智能体和大模型AI的区别，现在我们开始搭建自己的智能体进行工作

1. 了解 DeepSeek 提供的 AI 能力

DeepSeek 提供强大的 大语言模型（LLM），可用于：

文本生成（对话、写作、代码生成）
知识问答（基于海量训练数据）
智能体开发（结合 API 或本地部署）

你可以基于 DeepSeek 的模型构建：

聊天机器人
自动化任务助手
数据分析 Agent
个性化推荐系统

2. 获取 DeepSeek API 访问权限

目前（2024年），DeepSeek 可能提供 API 访问（类似 OpenAI 的 GPT API），你可以：

访问 DeepSeek 官方网站，查看 API 文档。
申请 API Key（可能需要注册或加入等待列表）。
使用 HTTP 请求 或 官方 SDK（如 Python 库）调用模型。

示例：Python 调用 DeepSeek API

import requestsapi_key = "YOUR_DEEPSEEK_API_KEY"
url = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions"headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}","Content-Type": "application/json"
}data = {"model": "deepseek-v3","messages": [{"role": "user", "content": "你好，介绍一下你自己！"}]
}response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())

3. 使用 DeepSeek 开源模型（本地部署）

如果 DeepSeek 提供 开源模型（如 DeepSeek-V2/V3），你可以：

下载模型权重（Hugging Face 或官方仓库）。
本地运行（需 GPU 支持）。
构建自己的智能体（结合 LangChain、AutoGPT 等框架）。

示例：使用 Hugging Face 加载 DeepSeek 模型

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizermodel_name = "deepseek-ai/deepseek-v3"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)input_text = "如何构建一个 AI 智能体？"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=200)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

4. 结合 LangChain 构建智能体

你可以使用 LangChain 或 LlamaIndex 这样的框架，让 DeepSeek 模型具备 记忆、工具调用、自主决策 等能力。

示例：DeepSeek + LangChain 智能体

from langchain.agents import AgentExecutor, create_react_agent
from langchain.tools import Tool
from langchain_community.llms import DeepSeek# 初始化 DeepSeek LLM
llm = DeepSeek(api_key="YOUR_API_KEY")# 定义工具（如网络搜索、计算器）
tools = [Tool(name="Search",func=lambda query: "搜索结果：" + query,description="用于搜索网络信息")
]# 构建智能体
agent = create_react_agent(llm, tools)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools)# 运行智能体
response = agent_executor.invoke({"input": "2024年巴黎奥运会的举办时间？"})
print(response["output"])

5. 进阶：让智能体具备长期记忆

使用数据库（如 Redis、SQLite）存储对话历史。
结合向量数据库（如 FAISS、Pinecone）实现语义搜索。

示例：对话记忆存储

from langchain.memory import ConversationBufferMemorymemory = ConversationBufferMemory()
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent,tools=tools,memory=memory,verbose=True
)agent_executor.invoke({"input": "我叫张三，记住我！"})
agent_executor.invoke({"input": "我是谁？"})  # 输出 "你是张三！"

6. 部署你的智能体

Web 应用：用 Gradio/Streamlit 快速搭建界面。
API 服务：用 FastAPI/Flask 提供 HTTP 接口。
机器人集成：接入 Discord/Slack/微信。

示例：用 Gradio 搭建 Web 聊天界面

import gradio as grdef respond(message, history):response = agent_executor.invoke({"input": message})return response["output"]gr.ChatInterface(respond).launch()

总结

步骤	方法
1. 获取 DeepSeek 模型	API 或本地部署
2. 构建智能体逻辑	LangChain / 自定义代码
3. 增强能力	工具调用、记忆存储
4. 部署应用	Web/API/聊天机器人