聊聊DeepSeek大模型對AI Agent的影響，附DeepSeek學習資料包

深度剖析，DeepSeek大模型對AI Agent的多維度影響

從性能到應用，DeepSeek大模型如何影響AI Agent

DeepSeek大模型，AI Agent的效能提升與應用拓展

文/王吉偉

DeepSeek大模型憑借卓越的性能和開源特性，引發(fā)了行業(yè)內(nèi)外的廣泛關(guān)注。自2025年1月20日推出DeepSeek R1以來，其下載量迅速攀升，僅20天內(nèi)日活用戶就突破了2000萬。目前，DeepSeek日活已經(jīng)突破3000萬。

鑒于當前用戶的使用熱情，以至于DeepSeek經(jīng)常出現(xiàn)繁忙的狀態(tài)。當然隨著更多企業(yè)引入DeepSeek，現(xiàn)在已經(jīng)流出了的平替方案，可解用戶燃眉之急。只是隨著平替方案的出現(xiàn)，又引起了一場”真假滿血“之爭，自然更多用戶希望能體驗滿血版的Deepseek R1。這個現(xiàn)象，進一步體現(xiàn)了DeepSeek的火爆異常。

DeepSeek大模型憑借卓越性能和開源特性，吸引了眾多企業(yè)合作。目前，騰訊云、阿里巴巴的阿里云、百度智能云、字節(jié)跳動等國內(nèi)科技巨頭紛紛接入DeepSeek模型，提升AI能力與服務(wù)效率，拓展應用場景。

三大通信運營商也全面接入DeepSeek，利用其自然語言處理和深度學習技術(shù)推動AI在通信領(lǐng)域的應用。此外，亞馬遜AWS、微軟Azure等海外云巨頭也宣布支持DeepSeek，跨區(qū)域合作進一步提升了其影響力和應用范圍。

DeepSeek在AI領(lǐng)域的技術(shù)優(yōu)勢，同樣引發(fā)了業(yè)界對AI Agent深入思考。自Deepseek R1上線以來，國內(nèi)外大量基于其構(gòu)建的AI Agent實例，都證明了在性能上比其他模型有更好的表現(xiàn)。

比如基于Camel框架開發(fā)的股市交易智能體，使用DeepSeek模型進行角色扮演和任務(wù)執(zhí)行，能夠協(xié)助股票交易員完成復雜的交易任務(wù)，通過對話交互細化任務(wù)并生成可執(zhí)行的交易策略。甚至有人認為DeepSeek+開源Agent架構(gòu)，能夠替代OpenAI需要月付200美元才能使用的Deep Research。

AI Agent作為AI技術(shù)的重要應用形式，依賴于強大的底層模型來實現(xiàn)其功能。DeepSeek的高性能、低算力需求以及開源特性，使得更多的企業(yè)和開發(fā)者能夠參與到AI Agent的開發(fā)和應用中。目前Coze、實在智能體、斑頭雁智能等多家AI Agent構(gòu)建平臺都已經(jīng)上線了DeepSeek R1，用戶可以直接在這些平臺使用或者構(gòu)建相應的智能體。

在國內(nèi)，有很多企業(yè)都在產(chǎn)品及解決方案中引入了DeepSeek。比如微盟基于DeepSeek推出了面向零售行業(yè)的導購Agent產(chǎn)品“導購任務(wù)AI+”，閱文集團作家助手接入DeepSeek模型輔助寫作，萬興科技為其視頻、圖片和文檔生成軟件接入DeepSeek模型提升創(chuàng)意制作能力。介乎所有正在部署大模型的企業(yè)，都在快速引入deepseek模型。

DeepSeek R1及V3的出現(xiàn)，不僅推動了AI Agent在技術(shù)上的進步，更進一步促進了其在行業(yè)中的廣泛應用。當然在推理能力上獲得突破的DeepSeek，對AI Agent的影響遠遠不止這些。

本文，王吉偉頻道就來詳細跟大家聊聊DeepSeek對AI Agent的影響。

從大語言模型能對AI Agent的作用說起

今天我們講的AI Agent，主要是基于大語言模型的AI Agent（LLM Based Agent）。LLM是智能體的根本，沒有LLM再優(yōu)秀的Agent的技術(shù)架構(gòu)也只是個花架子。

大語言模型之于智能體就像大腦之于人類，決定了智能體的性能、功能、特長等。LLM能夠處理和理解自然語言，使得AI Agent能夠與人類用戶進行流暢的交流。這些模型通過大量的數(shù)據(jù)訓練，能夠?qū)W習到語言的復雜模式和結(jié)構(gòu)，從而在各種場景下提供準確和相關(guān)的回答。

LLM所具備的理解、生成、學習、推理及適應等特性，為AI Agent帶來了基礎(chǔ)特性。目前大語言模型正處于高速發(fā)展時期，經(jīng)過不斷的技術(shù)升級與產(chǎn)品迭代，現(xiàn)在的LLM對AI Agent的賦能主要體現(xiàn)為以下五大能力。

推理與決策能力

邏輯推理：大語言模型能夠幫助AI Agent進行復雜的邏輯推理，形成清晰的思維鏈條，從而更有效地解決問題。例如，AI Agent可以像人類一樣逐步分析問題，通過思維鏈（Chain of Thought, CoT）的方式找到答案。

自我反思與優(yōu)化：大語言模型賦能的AI Agent可以對自身的表現(xiàn)進行反思和自我批評，從而優(yōu)化算法和策略，提高任務(wù)完成的質(zhì)量。

規(guī)劃與執(zhí)行能力

任務(wù)分解：大語言模型使AI Agent能夠?qū)�復雜任務(wù)分解為多個可管理的小目標，并制定相應的執(zhí)行策略，從而更有效地實現(xiàn)整體目標。

多計劃選擇：AI Agent可以生成多個執(zhí)行計劃，并根據(jù)實際情況選擇最佳方案，這種靈活性使其能夠適應不斷變化的環(huán)境和需求。

工具調(diào)用能力

外部數(shù)據(jù)交互：AI Agent能夠調(diào)用多種工具以解決復雜問題，例如通過API獲取信息或執(zhí)行特定操作，這不僅提升了其功能，還增強了其在實際應用中的有效性。

多模態(tài)與個性化能力

多模態(tài)融合：大語言模型推動了AI Agent在多模態(tài)領(lǐng)域的進步，使其能夠更好地處理和理解多媒體信息，從而在更復雜的環(huán)境中實現(xiàn)自主感知、推理和決策。

個性化交互：在教育領(lǐng)域，AI Agent可以為學生提供個性化學習建議和答疑服務(wù)，通過分析學生的學習進度和問題，生成針對性的學習計劃。

自動化與擬人化交互能力

自動化流程：AI Agent可以實現(xiàn)復雜流程的自動化，例如自動生成項目進度報告或會議紀要，從而提高工作效率。

擬人化交互：在陪伴類智能體中，大語言模型提供情感支持，幫助用戶緩解壓力和焦慮，這種人性化的交互方式提升了用戶體驗。

基于這幾種能力，LLM在提升AI Agent性能方面起著至關(guān)重要的作用。

LLM增強了AI Agent的推理與決策能力，幫助其進行復雜邏輯推理并優(yōu)化策略，提高任務(wù)完成質(zhì)量。通過將復雜任務(wù)分解為小目標并生成多個執(zhí)行計劃，LLM提高了任務(wù)規(guī)劃與執(zhí)行的靈活性，使AI Agent能夠適應不斷變化的需求。

LLM還提升了AI Agent的工具調(diào)用能力，使其能通過外部數(shù)據(jù)交互和API調(diào)用解決復雜問題，增強實際應用中的有效性。在多模態(tài)融合方面，LLM推動AI Agent理解和處理文本、圖像、音頻等多媒體信息，從而增強自主感知和決策能力。同時，LLM為AI Agent提供個性化服務(wù)，特別在教育領(lǐng)域，能夠根據(jù)學生進度和問題提供定制化學習建議。

LLM也促進了AI Agent在自動化和擬人化交互方面的應用，支持生成項目報告、會議紀要等復雜流程，并通過情感支持緩解用戶壓力。多個LLM能夠協(xié)作共同解決復雜問題，分工合作提升效率。在工具識別和架構(gòu)設(shè)計方面，LLM的優(yōu)化使AI Agent在各種應用場景中表現(xiàn)更為出色。

具體作用，參考下表。

LLM在提升AI Agent性能方面的具體作用

推理模型對AI Agent發(fā)展的重要性

推理模型（reasoning model）是人工智能中用于處理復雜問題和多步驟生成的模型，具備多步驟生成、復雜任務(wù)處理、包含中間步驟等特點，通過展示中間步驟來提供更全面的解答，擅長解決復雜任務(wù)，如謎題、數(shù)學證明和邏輯推理。

推理模型在教育、智能客服和多智能體協(xié)作等領(lǐng)域有廣泛應用，推動了AI Agent的發(fā)展。其訓練方法包括推理時間擴展、純強化學習和監(jiān)督微調(diào)結(jié)合強化學習等。這些方法提升了模型性能，使其在多模態(tài)、自動化和擬人化交互等方面表現(xiàn)出色，顯著增強了AI Agent的推理、規(guī)劃和決策能力。

推理模型在AI Agent的發(fā)展和應用中扮演著重要角色，不僅能夠顯著提升AI Agent的推理和決策能力，還增強了其規(guī)劃和執(zhí)行能力。通過深度推理和自我學習，AI Agent能夠更有效地解決問題，并在任務(wù)完成后進行自我優(yōu)化。此外，推理模型還賦予了AI Agent強大的工具調(diào)用能力，使其能夠處理復雜問題并調(diào)用多種工具，如API等，以增強其功能和實際應用的有效性。

多模態(tài)領(lǐng)域的發(fā)展也得益于推理模型，它使AI Agent能夠更好地處理和理解多媒體信息，從而在更復雜的環(huán)境中實現(xiàn)自主感知、推理和決策。在教育和陪伴類應用中，推理模型提供了個性化學習建議和情感支持，改善了用戶體驗。

推理模型還促進了多智能體協(xié)作的發(fā)展，通過協(xié)同合作提高效率、學習能力和準確性。在實際應用中，推理模型降低了AI Agent的部署門檻，促進了其在電商、教育等行業(yè)的應用落地，提高了工作效率和客戶滿意度。

在接下來的發(fā)展中，推理模型可能會推動更簡化的Agent團隊設(shè)計，以及用戶交互方式的轉(zhuǎn)變。同時，推理模型在訓練和推理成本上的優(yōu)化，以及開源策略的實施，將進一步降低AI技術(shù)的使用門檻，加速創(chuàng)新，吸引更多開發(fā)者參與模型的迭代和生態(tài)發(fā)展。

比如在電商領(lǐng)域，阿里國際站的AI Agent在接入DeepSeek-R1后，推理能力得到顯著提升，能夠更好地幫助商家拓展生意增量。在教育領(lǐng)域，推理模型推動了AI Agent在教育領(lǐng)域的應用，例如提供個性化學習建議和答疑服務(wù)，通過分析學生的學習進度和問題，生成針對性的學習計劃。

推理模型對AI Agent的發(fā)展意義重大，不僅提升了其推理和決策能力，更推動了多模態(tài)發(fā)展和應用落地，為AI Agent在各個領(lǐng)域的廣泛應用提供了強大的技術(shù)支持。隨著技術(shù)的不斷進步和創(chuàng)新，推理模型將繼續(xù)推動AI Agent向著更加智能化、個性化和高效化的方向發(fā)展，為各行各業(yè)帶來革命性的變革。

基于deepseek大模型構(gòu)建的AI Agent

DeepSeek R1 是 DeepSeek 公司推出的基于強化學習的開源推理模型，采用組相對策略優(yōu)化算法，通過獎勵機制和規(guī)則引導模型生成結(jié)構(gòu)化思維鏈，提升推理能力。其創(chuàng)新點包括無需監(jiān)督微調(diào)、支持長鏈推理和多階段訓練流程。

DeepSeek R1 在數(shù)學、代碼和自然語言推理任務(wù)上表現(xiàn)出色，推理能力媲美甚至超越 OpenAI 的 O1 正式版，且運行成本低。它遵循 MIT 許可證，支持多種語言和技術(shù)領(lǐng)域，廣泛應用于教育、金融等領(lǐng)域。其自我進化能力和蒸餾技術(shù)進一步提升了推理的穩(wěn)定性和部署效率，為 AI 社區(qū)提供了強大工具。

基于DeepSeek R1構(gòu)建的AI Agent具有高性能與低成本特點，支持多種語言和技術(shù)領(lǐng)域，可處理復雜多模態(tài)任務(wù)。其推理能力強，開源策略降低技術(shù)門檻，應用場景廣泛，包括企業(yè)服務(wù)、教育、醫(yī)療和創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)等。AI Agent還可通過外部記憶補充上下文信息，提升理解能力。

基于DeepSeek構(gòu)建的AI Agent具備高效的推理能力，通過創(chuàng)新架構(gòu)和訓練方法顯著提升了推理效率，實現(xiàn)了比傳統(tǒng)模型更快的推理速度和更低的成本。它在多模態(tài)和多任務(wù)學習方面表現(xiàn)出色，能夠處理和理解多媒體信息，并適應多種復雜任務(wù)。DeepSeek還能增強Agent任務(wù)執(zhí)行能力，能夠迅速理解并執(zhí)行新的業(yè)務(wù)流程。用戶可以根據(jù)需求靈活選擇DeepSeek系列中的不同模型，以適應不同的應用場景。

當然，DeepSeek還實現(xiàn)了全鏈路國產(chǎn)化，符合信創(chuàng)政策要求，保障了企業(yè)數(shù)據(jù)安全。支持持續(xù)學習和數(shù)據(jù)更新的特性，也確保了AI Agent能夠適應新環(huán)境和需求，持續(xù)提升決策質(zhì)量。

與基于普通大模型構(gòu)建的AI Agent相比，DeepSeek構(gòu)建的AI Agent在推理效率和成本上有明顯優(yōu)勢，能夠更好地滿足大規(guī)模應用需求。在多模態(tài)和多任務(wù)支持方面，DeepSeek表現(xiàn)出色，而普通大模型可能能力有限。

DeepSeek的靈活性和可擴展性也優(yōu)于普通大模型，能夠更好地滿足不同用戶需求。在國產(chǎn)自主可控方面，DeepSeek深度適配國產(chǎn)軟硬件平臺，而普通大模型可能在這方面存在不足。DeepSeek賦予AI Agent的自動化能力更強，能夠更好地滿足企業(yè)實際需求。

AI Agent接入DeepSeek后，能夠處理包括數(shù)學邏輯問題、知識性問題、復雜任務(wù)分解與執(zhí)行、多模態(tài)任務(wù)、自動化流程、個性化學習、代碼調(diào)試、多語言處理、情感支持、智能客服、復雜任務(wù)規(guī)劃與執(zhí)行以及跨領(lǐng)域應用在內(nèi)的多種復雜問題。

在數(shù)學與邏輯問題上，DeepSeek在MATH-500基準測試中獲得高分，并在編碼算法任務(wù)中表現(xiàn)出競爭力。在知識性問題上，它在多個基準測試中表現(xiàn)優(yōu)異，能夠回答詳細的歷史、科學理論等問題。

AI Agent還能夠?qū)�復雜任務(wù)分解并制定執(zhí)行策略，處理多模態(tài)數(shù)據(jù)，并在教育領(lǐng)域提供個性化學習建議。此外，DeepSeek具備代碼調(diào)試能力，能處理多語言查詢，提供情感支持，作為智能客服自動處理客戶咨詢，以及在不同領(lǐng)域中應用，展現(xiàn)出強大的推理和決策能力。

DeepSeek模型通過結(jié)合強化學習與監(jiān)督微調(diào)，提升AI Agent對復雜任務(wù)的理解和推理能力。推理時間的擴展允許AI Agent生成更詳盡的思考過程，而多模態(tài)學習增強了其處理多媒體信息的能力。

基于DeepSeek構(gòu)建的AI Agent的特點

知識蒸餾技術(shù)使得輕量化模型能在資源受限的環(huán)境中保持高效決策。持續(xù)學習和數(shù)據(jù)更新確保AI Agent適應新環(huán)境和任務(wù)，而多任務(wù)學習則賦予AI Agent處理多種任務(wù)的通用能力。

這些方法共同作用，顯著提高了AI Agent的決策質(zhì)量，使其在各種復雜任務(wù)中表現(xiàn)出色。

后記：DeepSeek大模型對AI Agent的影響

以DeepSeek R1、DeepSeek V3為代表的大語言模型，對AI Agent行業(yè)的影響可以說是全方位的。不僅改變了技術(shù)發(fā)展的軌跡，還深刻影響了應用的普及和行業(yè)競爭的格局。

通過開源策略和技術(shù)創(chuàng)新，DeepSeek顯著降低了AI技術(shù)的應用門檻，使得中小企業(yè)和個人開發(fā)者能夠輕松接入高性能AI，加速了AI技術(shù)在金融、教育、醫(yī)療等垂直領(lǐng)域的普及。

例如，銀行可以利用DeepSeek大模型在本地部署，結(jié)合自身數(shù)據(jù)打造專有模型，提升風險預測和客戶服務(wù)能力。這種低成本特性，使得AI服務(wù)從“奢侈品”變?yōu)椤叭沼闷贰�，惠及更廣泛的用戶群體。

DeepSeek對AI Agent的影響

在推動AI Agent在多模態(tài)任務(wù)中的應用方面，DeepSeek大模型同樣發(fā)揮了重要作用。它讓AI Agent能夠更好地處理和理解多媒體信息，從而在更復雜的環(huán)境中實現(xiàn)自主感知、推理和決策。

在生活場景中，AI Agent可以管理個人日程、規(guī)劃旅行，甚至協(xié)助教育和健康管理。在創(chuàng)意領(lǐng)域，AI Agent能夠生成高質(zhì)量的文本、圖像和視頻，協(xié)助創(chuàng)作者快速完成作品原型。這不僅提升了AI Agent的性能和應用能力，還推動了多Agent協(xié)作，使得AI技術(shù)在工業(yè)生產(chǎn)、智能城市等領(lǐng)域的深度應用成為可能。

DeepSeek大模型的技術(shù)架構(gòu)創(chuàng)新，如MLA（多頭潛在注意力）和MoE（混合專家模型），為AI Agent的多模態(tài)學習提供了技術(shù)支持。同時，DeepSeek的推理計算路線，如使用純粹的RL（強化學習），無需SFT（監(jiān)督微調(diào)），不依賴冷啟動數(shù)據(jù)，成功地實現(xiàn)了靠純RL來激勵大模型的推理能力。

這些技術(shù)創(chuàng)新為AI Agent在與環(huán)境的交互中不斷優(yōu)化其策略，實現(xiàn)更智能的決策提供了可能。

在行業(yè)競爭格局方面，DeepSeek大模型通過低成本和高性能的模型，挑戰(zhàn)了閉源模型的市場地位，迫使國際巨頭重新審視自身的商業(yè)模式和技術(shù)發(fā)展路徑。其開源策略不僅推動了國產(chǎn)AI技術(shù)的全球化競爭，還為創(chuàng)業(yè)公司提供了強大的技術(shù)基礎(chǔ)。

這促進了技術(shù)的民主化和生態(tài)的正循環(huán)，打破了以往“金字塔式”的生態(tài)模式，推動了大廠和中小廠的分工合作。

隨著DeepSeek技術(shù)的不斷進步和市場的進一步拓展，AI Agent的應用將更加廣泛，為各行各業(yè)帶來更多的創(chuàng)新和價值。DeepSeek大模型不僅提升了AI Agent的性能和應用能力，還推動了開源生態(tài)的發(fā)展，降低了技術(shù)門檻，擴展了行業(yè)應用場景，并促進了技術(shù)的民主化和生態(tài)的正循環(huán)。

附：部分已接入支持DeepSeek的AI Agent項目

1、AgenticFlow，一個無需編碼的平臺，營銷人員可以在此構(gòu)建用于市場推廣自動化的代理人工智能工作流程，它由數(shù)百個日常應用程序作為人工智能代理的工具提供支持。

官網(wǎng)：https://agenticflow.ai/

2、Dify， 一個支持 DeepSeek 模型的大型語言模型（LLM）應用開發(fā)平臺，用于創(chuàng)建助手、工作流程、文本生成器等。

項目：https://github.com/langgenius/dify/

3、Just-Chat，讓你的 LLM 代理變得簡單快捷，與它進行聊天。

項目：https://github.com/longevity-genie/just-chat

4、LibreChat，LibreChat 是一個可定制的開源應用，它無縫集成了 DeepSeek，以增強人工智能交互。

官網(wǎng)：https://www.librechat.ai/docs/configuration/librechat_yaml/ai_endpoints/deepseek

5、YoMo，具備強類型語言支持的有狀態(tài)無服務(wù)器LLM函數(shù)調(diào)用框架

項目：https://github.com/yomorun/llm-function-calling-examples

6、SuperAgentX，一個輕量級開源AI框架，專為具有人工智能通用智能（AGI）能力的自主多智能體應用而構(gòu)建。

項目：https://github.com/superagentxai/superagentx

7、Anda ，一個用于AI智能體開發(fā)的Rust框架，旨在構(gòu)建一個高度可組合、自主且持續(xù)記憶的AI智能體網(wǎng)絡(luò)。

項目：https://github.com/ldclabs/anda

8、Just-Agents， 一個輕量級、直接的LLM智能體庫——沒有過度工程，只有簡單！

項目：https://github.com/longevity-genie/just-agents

9、Alice， 一個在ICP上的自主AI智能體，利用LLM如DeepSeek進行鏈上決策。Alice結(jié)合實時數(shù)據(jù)分析和有趣的個性來管理代幣、挖掘BOB和治理生態(tài)系統(tǒng)。

項目：https://github.com/bob-robert-ai/bob/blob/main/alice/readme.md

10、Upsonic，Upsonic提供了一個前沿的企業(yè)級智能體框架，您可以在其中協(xié)調(diào)LLM調(diào)用、智能體和計算機使用，以高效完成任務(wù)。

項目：https://github.com/Upsonic/Upsonic

11、RAGFlow， 一個基于深度文檔理解的開源RAG（檢索增強生成）引擎。它為各種規(guī)模的企業(yè)提供了一個簡化的RAG工作流程，結(jié)合LLM（大型語言模型）提供真實的問答能力，背后有各種復雜格式數(shù)據(jù)的可靠引用支持。

項目：https://github.com/infiniflow/ragflow

更多項目，參考DeepSeek的github倉庫

https://github.com/deepseek-ai/awesome-deepseek-integration/blob/main/README_cn.md

全文完

       原文標題 : 深度剖析，DeepSeek大模型對AI Agent的多維度響