从零搭建智能体:用DeepSeek构建AI智能体Agent实战

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  • 传统 AI:用户问 “重命名文件”,只能返回操作说明
  • AI Agent:用户问 “重命名文件 report.txt 为 final_report.txt”,能直接调用文件系统工具完成操作

在这里插入图片描述

说白了就是再加一层,没有什么是加一层解决不了的

技术细节:遵循 OpenAI Function Calling 协议,生成 JSON 格式的工具调用指令:

 
  

工具执行:Agent 根据模型返回的指令,调用预先注册的工具函数(如文件操作、API 请求等)。

结果整合与响应:工具执行结果(如文件内容、操作状态)返回后,Agent 将其整理为自然语言回答,或触发新一轮工具调用(如需多步处理)。

安装依赖库

 
  

 
  

deepseek兼容了openai的api格式

配置DeepSeek API(兼容OpenAI协议)

 
  

获取密钥的方式可改为自己的

创建Agent并注册工具

 
  

这里采用test文件夹作为基础文件夹,可以自定义

 
  
 
  
 
  

场景:获取test文件夹中的文件内容,并重命名

  1. 用户输入问题
    在这里插入图片描述

  2. 模型调用工具
    在这里插入图片描述

  3. 工具处理
    在这里插入图片描述

想实现其他功能可以自行实现tools,利用ai来进行调用

通过 DeepSeek API 与pydantic-ai库,我们用不足 200 行代码实现了一个具备自主决策能力的 AI Agent。其核心价值在于:

  • 解放生产力:将重复的工具调用流程自动化,聚焦高价值任务
  • 降低开发门槛:无需自建大模型,通过 API 快速集成智能能力
  • 拓展应用边界:从简单问答升级为复杂任务执行,适用于办公自动化、运维管理等场景

随着大模型工具调用能力的不断进化,未来的 AI Agent 将能无缝衔接数据库、API 接口、硬件设备等各类资源,成为连接数字世界与物理世界的智能中枢。开发者只需专注于业务逻辑与工具创新,即可构建出超越传统软件边界的智能应用。

小讯
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