引用 DeepAgents 接入 DeepSeek 配置指南
环境准备
本次基于Windows进行验证
包管理器uv
uv (An extremely fast Python package and project manager, written in Rust.)
- 安装uv
Use irm to download the script and execute it with iex:
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"安装完成后重新启动CMD，键入uv识别到相应指令 - 安装python
uv python install - 初始化工程
uv init - 创建虚拟环境
uv venv - 安装包
uv pip install deepagents dotenv langchain_deepseek
工程代码
定义模型文件
# llm.py
from dotenv import load_dotenv
from langchain_deepseek import ChatDeepSeek
load_dotenv()
deepseek_model = ChatDeepSeek(
model="deepseek-chat", # 模型名称
temperature=0,
max_tokens=None,
timeout=None,
max_retries=2,
# 关键一步：关闭思考模式
extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}}
)
主程序文件
# main.py
from deepagents import create_deep_agent
from llm import deepseek_model # 导入刚才配置好的模型
# 定义系统提示词，明确 Agent 的角色和任务
research_instructions = """你是一名专业资深研究员..."""
# 创建 Agent
agent = create_deep_agent(
model=deepseek_model, # 这里直接传入配置好的模型对象
# tools=[...], # 根据需要添加你的工具
system_prompt=research_instructions,
)
# 调用 Agent
result = agent.invoke({"messages": [{"role": "user", "content": "什么是 langgraph?"}]})
print(result["messages"][-1].content)
配置 API Key
# .env
DEEPSEEK_API_KEY="DeepSeek_API_Key"
运行测试
uv run main.py
工程结构
主要文件如下：
.env
llm.py
main.py