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，引發了行業內外的廣泛關注。自2025年1月20日推出DeepSeek R1以來，其下載量迅速攀升，僅20天內日活用戶就突破了2000萬。目前，DeepSeek日活已經突破3000萬。

鑒于當前用戶的使用熱情，以至于DeepSeek經常出現繁忙的狀態。當然隨著更多企業引入DeepSeek，現在已經流出了的平替方案，可解用戶燃眉之急。只是隨著平替方案的出現，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。這個現象，進一步體現了DeepSeek的火爆異常。

DeepSeek大模型憑借卓越性能和開源特性，吸引了眾多企業合作。目前，騰訊云、阿里巴巴的阿里云、百度智能云、字節跳動等國內科技巨頭紛紛接入DeepSeek模型，提升AI能力與服務效率，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推動AI在通信領域的應用。此外，亞馬遜AWS、微軟Azure等海外云巨頭也宣布支持DeepSeek，跨區域合作進一步提升了其影響力和應用范圍。

DeepSeek在AI領域的技術優勢，同樣引發了業界對AI Agent深入思考。自Deepseek R1上線以來，國內外大量基于其構建的AI Agent實例，都證明了在性能上比其他模型有更好的表現。

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

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

在國內，有很多企業都在產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的導購Agent產品“導購任務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模型提升創意制作能力。介乎所有正在部署大模型的企業，都在快速引入deepseek模型。

DeepSeek R1及V3的出現，不僅推動了AI Agent在技術上的進步，更進一步促進了其在行業中的廣泛應用。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再優秀的Agent的技術架構也只是個花架子。

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據訓練，能夠學習到語言的復雜模式和結構，從而在各種場景下提供準確和相關的回答。

LLM所具備的理解、生成、學習、推理及適應等特性，為AI Agent帶來了基礎特性。目前大語言模型正處于高速發展時期，經過不斷的技術升級與產品迭代，現在的LLM對AI Agent的賦能主要體現為以下五大能力。

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。

自我反思與優化：大語言模型賦能的AI Agent可以對自身的表現進行反思和自我批評，從而優化算法和策略，提高任務完成的質量。

規劃與執行能力

任務分解：大語言模型使AI Agent能夠將復雜任務分解為多個可管理的小目標，并制定相應的執行策略，從而更有效地實現整體目標。

多計劃選擇：AI Agent可以生成多個執行計劃，并根據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境和需求。

工具調用能力

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

多模態與個性化能力

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

個性化交互：在教育領域，AI Agent可以為學生提供個性化學習建議和答疑服務，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化策略，提高任務完成質量。通過將復雜任務分解為小目標并生成多個執行計劃，LLM提高了任務規劃與執行的靈活性，使AI Agent能夠適應不斷變化的需求。

LLM還提升了AI Agent的工具調用能力，使其能通過外部數據交互和API調用解決復雜問題，增強實際應用中的有效性。在多模態融合方面，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，特別在教育領域，能夠根據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。在工具識別和架構設計方面，LLM的優化使AI Agent在各種應用場景中表現更為出色。

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，如謎題、數學證明和邏輯推理。

推理模型在教育、智能客服和多智能體協作等領域有廣泛應用，推動了AI Agent的發展。其訓練方法包括推理時間擴展、純強化學習和監督微調結合強化學習等。這些方法提升了模型性能，使其在多模態、自動化和擬人化交互等方面表現出色，顯著增強了AI Agent的推理、規劃和決策能力。

推理模型在AI Agent的發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，還增強了其規劃和執行能力。通過深度推理和自我學習，AI Agent能夠更有效地解決問題，并在任務完成后進行自我優化。此外，推理模型還賦予了AI Agent強大的工具調用能力，使其能夠處理復雜問題并調用多種工具，如API等，以增強其功能和實際應用的有效性。

多模態領域的發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，從而在更復雜的環境中實現自主感知、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作的發展，通過協同合作提高效率、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、教育等行業的應用落地，提高了工作效率和客戶滿意度。

在接下來的發展中，推理模型可能會推動更簡化的Agent團隊設計，以及用戶交互方式的轉變。同時，推理模型在訓練和推理成本上的優化，以及開源策略的實施，將進一步降低AI技術的使用門檻，加速創新，吸引更多開發者參與模型的迭代和生態發展。

比如在電商領域，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。在教育領域，推理模型推動了AI Agent在教育領域的應用，例如提供個性化學習建議和答疑服務，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，更推動了多模態發展和應用落地，為AI Agent在各個領域的廣泛應用提供了強大的技術支持。隨著技術的不斷進步和創新，推理模型將繼續推動AI Agent向著更加智能化、個性化和高效化的方向發展，為各行各業帶來革命性的變革。

基于deepseek大模型構建的AI Agent

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

DeepSeek R1 在數學、代碼和自然語言推理任務上表現出色，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領域，廣泛應用于教育、金融等領域。其自我進化能力和蒸餾技術進一步提升了推理的穩定性和部署效率，為 AI 社區提供了強大工具。

基于DeepSeek R1構建的AI Agent具有高性能與低成本特點，支持多種語言和技術領域，可處理復雜多模態任務。其推理能力強，開源策略降低技術門檻，應用場景廣泛，包括企業服務、教育、醫療和創意產業等。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構建的AI Agent具備高效的推理能力，通過創新架構和訓練方法顯著提升了推理效率，實現了比傳統模型更快的推理速度和更低的成本。它在多模態和多任務學習方面表現出色，能夠處理和理解多媒體信息，并適應多種復雜任務。DeepSeek還能增強Agent任務執行能力，能夠迅速理解并執行新的業務流程。用戶可以根據需求靈活選擇DeepSeek系列中的不同模型，以適應不同的應用場景。

當然，DeepSeek還實現了全鏈路國產化，符合信創政策要求，保障了企業數據安全。支持持續學習和數據更新的特性，也確保了AI Agent能夠適應新環境和需求，持續提升決策質量。

與基于普通大模型構建的AI Agent相比，DeepSeek構建的AI Agent在推理效率和成本上有明顯優勢，能夠更好地滿足大規模應用需求。在多模態和多任務支持方面，DeepSeek表現出色，而普通大模型可能能力有限。

DeepSeek的靈活性和可擴展性也優于普通大模型，能夠更好地滿足不同用戶需求。在國產自主可控方面，DeepSeek深度適配國產軟硬件平臺，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實際需求。

AI Agent接入DeepSeek后，能夠處理包括數學邏輯問題、知識性問題、復雜任務分解與執行、多模態任務、自動化流程、個性化學習、代碼調試、多語言處理、情感支持、智能客服、復雜任務規劃與執行以及跨領域應用在內的多種復雜問題。

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

AI Agent還能夠將復雜任務分解并制定執行策略，處理多模態數據，并在教育領域提供個性化學習建議。此外，DeepSeek具備代碼調試能力，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，以及在不同領域中應用，展現出強大的推理和決策能力。

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

基于DeepSeek構建的AI Agent的特點

知識蒸餾技術使得輕量化模型能在資源受限的環境中保持高效決策。持續學習和數據更新確保AI Agent適應新環境和任務，而多任務學習則賦予AI Agent處理多種任務的通用能力。

這些方法共同作用，顯著提高了AI Agent的決策質量，使其在各種復雜任務中表現出色。

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行業的影響可以說是全方位的。不僅改變了技術發展的軌跡，還深刻影響了應用的普及和行業競爭的格局。

通過開源策略和技術創新，DeepSeek顯著降低了AI技術的應用門檻，使得中小企業和個人開發者能夠輕松接入高性能AI，加速了AI技術在金融、教育、醫療等垂直領域的普及。

例如，銀行可以利用DeepSeek大模型在本地部署，結合自身數據打造專有模型，提升風險預測和客戶服務能力。這種低成本特性，使得AI服務從“奢侈品”變為“日用品”，惠及更廣泛的用戶群體。

DeepSeek對AI Agent的影響

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

在生活場景中，AI Agent可以管理個人日程、規劃旅行，甚至協助教育和健康管理。在創意領域，AI Agent能夠生成高質量的文本、圖像和視頻，協助創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協作，使得AI技術在工業生產、智能城市等領域的深度應用成為可能。

DeepSeek大模型的技術架構創新，如MLA（多頭潛在注意力）和MoE（混合專家模型），為AI Agent的多模態學習提供了技術支持。同時，DeepSeek的推理計算路線，如使用純粹的RL（強化學習），無需SFT（監督微調），不依賴冷啟動數據，成功地實現了靠純RL來激勵大模型的推理能力。

這些技術創新為AI Agent在與環境的交互中不斷優化其策略，實現更智能的決策提供了可能。

在行業競爭格局方面，DeepSeek大模型通過低成本和高性能的模型，挑戰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模式和技術發展路徑。其開源策略不僅推動了國產AI技術的全球化競爭，還為創業公司提供了強大的技術基礎。

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

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

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建用于市場推廣自動化的代理人工智能工作流程，它由數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：https://agenticflow.ai/

2、Dify， 一個支持 DeepSeek 模型的大型語言模型（LLM）應用開發平臺，用于創建助手、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：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無服務器LLM函數調用框架

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建。

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

7、Anda ，一個用于AI智能體開發的Rust框架，旨在構建一個高度可組合、自主且持續記憶的AI智能體網絡。

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結合實時數據分析和有趣的個性來管理代幣、挖掘BOB和治理生態系統。

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級智能體框架，您可以在其中協調LLM調用、智能體和計算機使用，以高效完成任務。

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。它為各種規模的企業提供了一個簡化的RAG工作流程，結合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據的可靠引用支持。

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