目錄
Day 1：智能體基礎與國內大模型生態(tài)概覽
1.1 什么是智能體（Agent）？
1.2 智能體的分類與核心能力
1.3 國內主流大模型智能體：文心一言、通義千問、智譜AI、Deepseek
1.4 智能體應用場景分析
Day 2：環(huán)境搭建與Deepseek對接實戰(zhàn)**
2.1 開發(fā)環(huán)境準備：Python、框架與工具鏈
2.2 Deepseek API申請與配置指南
2.3 第一個智能體程序：調用Deepseek完成文本生成
2.4 國內其他大模型（如文心一言）的API快速接入
Day 3：智能體開發(fā)基礎：數(shù)據(jù)處理與模型調用
3.1 數(shù)據(jù)預處理與向量化技術
3.2 多模態(tài)輸入處理（文本、圖像、語音）
3.3 基于Deepsearch的檢索增強生成（RAG）實戰(zhàn)
3.4 智能體對話邏輯設計
Day 4：智能體進階：模型調優(yōu)與本地化部署
4.1 大模型微調（Fine-tuning）原理與實踐
4.2 基于Deepseek的領域適配與參數(shù)優(yōu)化
4.3 輕量化部署方案：Docker與FastAPI
4.4 性能監(jiān)控與日志分析
Day 5：智能體與行業(yè)場景結合
5.1 金融領域：智能投顧與風險分析
5.2 醫(yī)療領域：診斷輔助與知識庫構建
5.3 教育領域：個性化學習助手開發(fā)
5.4 跨平臺集成：微信、釘釘、企業(yè)微信
Day 6：高級應用與優(yōu)化技巧
6.1 多智能體協(xié)同與分布式架構設計
6.2 對抗攻擊與安全性增強
6.3 低代碼開發(fā)：基于Deepseek的自動化流程
6.4 成本控制：API調用優(yōu)化策略
Day 7：從項目到產(chǎn)品：商業(yè)化與未來趨勢
7.1 智能體產(chǎn)品化路徑：MVP設計與用戶反饋
7.2 合規(guī)性：數(shù)據(jù)隱私與政策解讀
7.3 行業(yè)趨勢：AGI、具身智能與腦機接口
7.4 開發(fā)者成長路線圖
內容節(jié)選（以Day 2為例）
Day 2：環(huán)境搭建與Deepseek對接實戰(zhàn)
2.1 開發(fā)環(huán)境準備
- 安裝Python 3.8+與虛擬環(huán)境（推薦使用`conda`或`venv`）
- 必備庫安裝：
```bash
pip install requests openai pandas numpy
```
2.2 Deepseek API申請與配置
1. 訪問Deepseek官網(wǎng)（[https://www.deepseek.com](https://www.deepseek.com)），注冊開發(fā)者賬號。
2. 在控制臺創(chuàng)建API Key，選擇適合的套餐（免費版支持每日100次調用）。
3. 配置本地環(huán)境變量：
```python
import os
os.environ['DEEPSEEK_API_KEY'] = 'your-api-key-here'
```
**2.3 調用Deepseek完成文本生成**
```python
import requests
def deepseek_generate(prompt, max_tokens=200):
headers = {
'Authorization': f'Bearer {os.getenv('DEEPSEEK_API_KEY')}',
'Content-Type': 'application/json'
}
data = {
'model': 'deepseek-chat',
'messages': [{'role': 'user', 'content': prompt}],
'temperature': 0.7
}
response = requests.post(
'https://api.deepseek.com/v1/chat/completions',
headers=headers,
json=data
)
return response.json()['choices'][0]['message']['content']
# 示例調用
print(deepseek_generate('用100字介紹人工智能的未來趨勢'))
```
2.4 文心一言與Deepseek的對比
| 特性 | Deepseek | 文心一言（ERNIE Bot） |
|---------------------|-----------------------------|----------------------------|
| 核心優(yōu)勢 | 多模態(tài)檢索增強生成（RAG） | 中文語義理解與知識圖譜 |
| 適用場景 | 復雜問答與長文本生成 | 短對話與企業(yè)級知識管理 |
| 部署靈活性 | 支持本地化私有部署 | 僅云端API |
附錄
- 國內大模型API文檔匯總
- Deepseek錯誤代碼速查表
- 智能體開發(fā)工具箱推薦（LangChain、LlamaIndex等）
通過7天系統(tǒng)學習，讀者將掌握從基礎開發(fā)到商業(yè)落地的全流程技能，并熟練運用Deepseek等國內大模型構建高效智能體。
