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聊聊DeepSeek大模型对AI Agent的影响，附
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学习资料包
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深度剖析，DeepSeek大模型对AI Agent的多维度影响
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从性能到应用，DeepSeek大模型如何影响AI Agent
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DeepSeek大模型，AI Agent的效能提升与应用拓展
DeepSeek大模型凭借卓越的性能和开源特性，引发了行业内外的广泛关注。自2025年1月20日推出DeepSeek R1以来，其下载量迅速攀升，仅20天内日活用户就突破了2000万。目前，
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日活已经突破3000万。
鉴于当前用户的使用热情，以至于
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经常出现繁忙的状态。当然随着更多企业引入
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，现在已经流出了的平替方案，可解用户燃眉之急。只是随着平替方案的出现，又引起了一场”真假满血“之争，自然更多用户希望能体验满血版的Deepseek R1。这个现象，进一步体现了
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的火爆异常。
DeepSeek大模型凭借卓越性能和开源特性，吸引了众多企业合作。目前，腾讯云、阿里巴巴的阿里云、百度智能云、字节跳动等国内科技巨头纷纷接入DeepSeek模型，提升AI能力与服务效率，拓展应用场景。
三大通信运营商也全面接入DeepSeek，利用其自然语言处理和深度学习技术推动AI在通信领域的应用。此外，亚马逊AWS、微软Azure等海外云巨头也宣布支持DeepSeek，跨区域合作进一步提升了其影响力和应用范围。
DeepSeek在AI领域的技术优势，同样引发了业界对AI Agent深入思考。自Deepseek R1上线以来，国内外大量基于其构建的AI Agent实例，都证明了在性能上比其他模型有更好的表现。
比如基于Camel框架开发的股市交易智能体，使用
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模型进行角色扮演和任务执行，能够协助股票交易员完成复杂的交易任务，通过对话交互细化任务并生成可执行的交易策略。甚至有人认为
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+开源Agent架构，能够替代OpenAI需要月付200美元才能使用的Deep Research。
AI Agent作为AI技术的重要应用形式，依赖于强大的底层模型来实现其功能。DeepSeek的高性能、低算力需求以及开源特性，使得更多的企业和开发者能够参与到AI Agent的开发和应用中。目前Coze、实在智能体、斑头雁智能等多家AI Agent构建平台都已经上线了DeepSeek R1，用户可以直接在这些平台使用或者构建相应的智能体。
在国内，有很多企业都在产品及解决方案中引入了
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。比如微盟基于DeepSeek推出了面向零售行业的导购Agent产品“导购任务AI+”，阅文集团作家助手接入DeepSeek模型辅助写作，万兴科技为其视频、图片和文档生成软件接入DeepSeek模型提升创意制作能力。介乎所有正在部署大模型的企业，都在快速引入deepseek模型。
DeepSeek R1及V3的出现，不仅推动了AI Agent在技术上的进步，更进一步促进了其在行业中的广泛应用。当然在推理能力上获得突破的
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，对AI Agent的影响远远不止这些。
本文，王吉伟频道就来详细跟大家聊聊DeepSeek对AI Agent的影响。
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今天我们讲的AI Agent，主要是基于大语言模型的AI Agent（LLM Based Agent）。LLM是智能体的根本，没有LLM再优秀的Agent的技术架构也只是个花架子。
大语言模型之于智能体就像大脑之于人类，决定了智能体的性能、功能、特长等。LLM能够处理和理解自然语言，使得AI Agent能够与人类用户进行流畅的交流。这些模型通过大量的数据训练，能够学习到语言的复杂模式和结构，从而在各种场景下提供准确和相关的回答。
LLM所具备的理解、生成、学习、推理及适应等特性，为AI Agent带来了基础特性。目前大语言模型正处于高速发展时期，经过不断的技术升级与产品迭代，现在的LLM对AI Agent的赋能主要体现为以下五大能力。
推理与决策能力
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逻辑推理：大语言模型能够帮助AI Agent进行复杂的逻辑推理，形成清晰的思维链条，从而更有效地解决问题。例如，AI Agent可以像人类一样逐步分析问题，通过思维链（Chain of Thought, CoT）的方式找到答案。
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自我反思与优化：大语言模型赋能的AI Agent可以对自身的表现进行反思和自我批评，从而优化算法和策略，提高任务完成的质量。
规划与执行能力
工具调用能力
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外部数据交互：AI Agent能够调用多种工具以解决复杂问题，例如通过API获取信息或执行特定操作，这不仅提升了其功能，还增强了其在实际应用中的有效性。
多模态与个性化能力
自动化与拟人化交互能力
基于这几种能力，LLM在提升AI Agent性能方面起着至关重要的作用。
LLM增强了AI Agent的推理与决策能力，帮助其进行复杂逻辑推理并优化策略，提高任务完成质量。通过将复杂任务分解为小目标并生成多个执行计划，LLM提高了任务规划与执行的灵活性，使AI Agent能够适应不断变化的需求。
LLM还提升了AI Agent的工具调用能力，使其能通过外部数据交互和API调用解决复杂问题，增强实际应用中的有效性。在多模态融合方面，LLM推动AI Agent理解和处理文本、图像、音频等多媒体信息，从而增强自主感知和决策能力。同时，LLM为AI Agent提供个性化服务，特别在教育领域，能够根据学生进度和问题提供定制化学习建议。
LLM也促进了AI Agent在自动化和拟人化交互方面的应用，支持生成项目报告、会议纪要等复杂流程，并通过情感支持缓解用户压力。多个LLM能够协作共同解决复杂问题，分工合作提升效率。在工具识别和架构设计方面，LLM的优化使AI Agent在各种应用场景中表现更为出色。
具体作用，参考下表。
LLM在提升AI Agent性能方面的具体作用
推理模型（reasoning model）是人工智能中用于处理复杂问题和多步骤生成的模型，具备多步骤生成、复杂任务处理、包含中间步骤等特点，通过展示中间步骤来提供更全面的解答，擅长解决复杂任务，如谜题、数学证明和逻辑推理。
推理模型在教育、智能客服和多智能体协作等领域有广泛应用，推动了AI Agent的发展。其训练方法包括推理时间扩展、纯强化学习和监督微调结合强化学习等。这些方法提升了模型性能，使其在多模态、自动化和拟人化交互等方面表现出色，显著增强了AI Agent的推理、规划和决策能力。
推理模型在AI Agent的发展和应用中扮演着重要角色，不仅能够显著提升AI Agent的推理和决策能力，还增强了其规划和执行能力。通过深度推理和自我学习，AI Agent能够更有效地解决问题，并在任务完成后进行自我优化。此外，推理模型还赋予了AI Agent强大的工具调用能力，使其能够处理复杂问题并调用多种工具，如API等，以增强其功能和实际应用的有效性。
多模态领域的发展也得益于推理模型，它使AI Agent能够更好地处理和理解多媒体信息，从而在更复杂的环境中实现自主感知、推理和决策。在教育和陪伴类应用中，推理模型提供了个性化学习建议和情感支持，改善了用户体验。
推理模型还促进了多智能体协作的发展，通过协同合作提高效率、学习能力和准确性。在实际应用中，推理模型降低了AI Agent的部署门槛，促进了其在电商、教育等行业的应用落地，提高了工作效率和客户满意度。
在接下来的发展中，推理模型可能会推动更简化的Agent团队设计，以及用户交互方式的转变。同时，推理模型在训练和推理成本上的优化，以及开源策略的实施，将进一步降低AI技术的使用门槛，加速创新，吸引更多开发者参与模型的迭代和生态发展。
比如在电商领域，阿里国际站的AI Agent在接入DeepSeek-R1后，推理能力得到显著提升，能够更好地帮助商家拓展生意增量。在教育领域，推理模型推动了AI Agent在教育领域的应用，例如提供个性化学习建议和答疑服务，通过分析学生的学习进度和问题，生成针对性的学习计划。
推理模型对AI Agent的发展意义重大，不仅提升了其推理和决策能力，更推动了多模态发展和应用落地，为AI Agent在各个领域的广泛应用提供了强大的技术支持。随着技术的不断进步和创新，推理模型将继续推动AI Agent向着更加智能化、个性化和高效化的方向发展，为各行各业带来革命性的变革。
DeepSeek R1 是 DeepSeek 公司推出的基于强化学习的开源推理模型，采用组相对策略优化算法，通过奖励机制和规则引导模型生成结构化思维链，提升推理能力。其创新点包括无需监督微调、支持长链推理和多阶段训练流程。
DeepSeek R1 在数学、代码和自然语言推理任务上表现出色，推理能力媲美甚至超越 OpenAI 的 O1 正式版，且运行成本低。它遵循 MIT 许可证，支持多种语言和技术领域，广泛应用于教育、金融等领域。其自我进化能力和蒸馏技术进一步提升了推理的稳定性和部署效率，为 AI 社区提供了强大工具。
基于DeepSeek R1构建的AI Agent具有高性能与低成本特点，支持多种语言和技术领域，可处理复杂多模态任务。其推理能力强，开源策略降低技术门槛，应用场景广泛，包括企业服务、教育、医疗和创意产业等。AI Agent还可通过外部记忆补充上下文信息，提升理解能力。
基于DeepSeek构建的AI Agent具备高效的推理能力，通过创新架构和训练方法显著提升了推理效率，实现了比传统模型更快的推理速度和更低的成本。它在多模态和多任务学习方面表现出色，能够处理和理解多媒体信息，并适应多种复杂任务。DeepSeek还能增强Agent任务执行能力，能够迅速理解并执行新的业务流程。用户可以根据需求灵活选择DeepSeek系列中的不同模型，以适应不同的应用场景。
当然，DeepSeek还实现了全链路国产化，符合信创政策要求，保障了企业数据安全。支持持续学习和数据更新的特性，也确保了AI Agent能够适应新环境和需求，持续提升决策质量。
与基于普通大模型构建的AI Agent相比，DeepSeek构建的AI Agent在推理效率和成本上有明显优势，能够更好地满足大规模应用需求。在多模态和多任务支持方面，DeepSeek表现出色，而普通大模型可能能力有限。
DeepSeek的灵活性和可扩展性也优于普通大模型，能够更好地满足不同用户需求。在国产自主可控方面，DeepSeek深度适配国产软硬件平台，而普通大模型可能在这方面存在不足。DeepSeek赋予AI Agent的自动化能力更强，能够更好地满足企业实际需求。
AI Agent接入DeepSeek后，能够处理包括数学逻辑问题、知识性问题、复杂任务分解与执行、多模态任务、自动化流程、个性化学习、代码调试、多语言处理、情感支持、智能客服、复杂任务规划与执行以及跨领域应用在内的多种复杂问题。
在数学与逻辑问题上，DeepSeek在MATH-500基准测试中获得高分，并在编码算法任务中表现出竞争力。在知识性问题上，它在多个基准测试中表现优异，能够回答详细的历史、科学理论等问题。
AI Agent还能够将复杂任务分解并制定执行策略，处理多模态数据，并在教育领域提供个性化学习建议。此外，DeepSeek具备代码调试能力，能处理多语言查询，提供情感支持，作为智能客服自动处理客户咨询，以及在不同领域中应用，展现出强大的推理和决策能力。
DeepSeek模型通过结合强化学习与监督微调，提升AI Agent对复杂任务的理解和推理能力。推理时间的扩展允许AI Agent生成更详尽的思考过程，而多模态学习增强了其处理多媒体信息的能力。
基于DeepSeek构建的AI Agent的特点
知识蒸馏技术使得轻量化模型能在资源受限的环境中保持高效决策。持续学习和数据更新确保AI Agent适应新环境和任务，而多任务学习则赋予AI Agent处理多种任务的通用能力。
这些方法共同作用，显著提高了AI Agent的决策质量，使其在各种复杂任务中表现出色。
后记：
DeepSeek
大模型对AI Agent的影响
以DeepSeek R1、DeepSeek V3为代表的大语言模型，对AI Agent行业的影响可以说是全方位的。不仅改变了技术发展的轨迹，还深刻影响了应用的普及和行业竞争的格局。
通过开源策略和技术创新，DeepSeek显著降低了AI技术的应用门槛，使得中小企业和个人开发者能够轻松接入高性能AI，加速了AI技术在金融、教育、医疗等垂直领域的普及。
例如，银行可以利用DeepSeek大模型在本地部署，结合自身数据打造专有模型，提升风险预测和客户服务能力。这种低成本特性，使得AI服务从“奢侈品”变为“日用品”，惠及更广泛的用户群体。
在推动AI Agent在多模态任务中的应用方面，DeepSeek大模型同样发挥了重要作用。它让AI Agent能够更好地处理和理解多媒体信息，从而在更复杂的环境中实现自主感知、推理和决策。
在生活场景中，AI Agent可以管理个人日程、规划旅行，甚至协助教育和健康管理。在创意领域，AI Agent能够生成高质量的文本、图像和视频，协助创作者快速完成作品原型。这不仅提升了AI Agent的性能和应用能力，还推动了多Agent协作，使得AI技术在工业生产、智能城市等领域的深度应用成为可能。
DeepSeek大模型的技术架构创新，如MLA（多头潜在注意力）和MoE（混合专家模型），为AI Agent的多模态学习提供了技术支持。同时，DeepSeek的推理计算路线，如使用纯粹的RL（强化学习），无需SFT（监督微调），不依赖冷启动数据，成功地实现了靠纯RL来激励大模型的推理能力。
这些技术创新为AI Agent在与环境的交互中不断优化其策略，实现更智能的决策提供了可能。
在行业竞争格局方面，DeepSeek大模型通过低成本和高性能的模型，挑战了闭源模型的市场地位，迫使国际巨头重新审视自身的商业模式和技术发展路径。其开源策略不仅推动了国产AI技术的全球化竞争，还为创业公司提供了强大的技术基础。
这促进了技术的民主化和生态的正循环，打破了以往“金字塔式”的生态模式，推动了大厂和中小厂的分工合作。
随着DeepSeek技术的不断进步和市场的进一步拓展，AI Agent的应用将更加广泛，为各行各业带来更多的创新和价值。DeepSeek大模型不仅提升了AI Agent的性能和应用能力，还推动了开源生态的发展，降低了技术门槛，扩展了行业应用场景，并促进了技术的民主化和生态的正循环。
附：部分已接入\支持
DeepSeek
的AI Agent项目
1、AgenticFlow，一个无需编码的平台，营销人员可以在此构建用于市场推广自动化的代理人工智能工作流程，它由数百个日常应用程序作为人工智能代理的工具提供支持。
官网：https://agenticflow.ai/
2、Dify， 一个支持 DeepSeek 模型的大型语言模型（LLM）应用开发平台，用于创建助手、工作流程、文本生成器等。
项目：https://github.com/langgenius/dify/
3、Just-Chat，让你的 LLM 代理变得简单快捷，与它进行聊天。
项目：https://github.com/longevity-genie/just-chat
4、LibreChat，LibreChat 是一个可定制的开源应用，它无缝集成了 DeepSeek，以增强人工智能交互。
官网：https://www.librechat.ai/docs/configuration/librechat_yaml/ai_endpoints/deepseek
5、YoMo，具备强类型语言支持的有状态无服务器LLM函数调用框架
项目：https://github.com/yomorun/llm-function-calling-examples
6、SuperAgentX，一个轻量级开源AI框架，专为具有人工智能通用智能（AGI）能力的自主多智能体应用而构建。
项目：https://github.com/superagentxai/superagentx
7、Anda ，一个用于AI智能体开发的Rust框架，旨在构建一个高度可组合、自主且持续记忆的AI智能体网络。
项目：https://github.com/ldclabs/anda
8、Just-Agents， 一个轻量级、直接的LLM智能体库——没有过度工程，只有简单！
项目：https://github.com/longevity-genie/just-agents
9、Alice， 一个在ICP上的自主AI智能体，利用LLM如DeepSeek进行链上决策。Alice结合实时数据分析和有趣的个性来管理代币、挖掘BOB和治理生态系统。
项目：https://github.com/bob-robert-ai/bob/blob/main/alice/readme.md
10、Upsonic，Upsonic提供了一个前沿的企业级智能体框架，您可以在其中协调LLM调用、智能体和计算机使用，以高效完成任务。
项目：https://github.com/Upsonic/Upsonic
11、RAGFlow， 一个基于深度文档理解的开源RAG（检索增强生成）引擎。它为各种规模的企业提供了一个简化的RAG工作流程，结合LLM（大型语言模型）提供真实的问答能力，背后有各种复杂格式数据的可靠引用支持。
项目：https://github.com/infiniflow/ragflow
更多项目，参考DeepSeek的github仓库
https://github.com/deepseek-ai/awesome-deepseek-integration/blob/main/README_cn.md
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