项目编号： DeepSeek 智能体开发通用 设 计 方 案 目 录 1. 项目概述.......................................................................................................6 1.1 项目背景................................. ...........................................................................................22 3.1 开发语言选择......................................................................................24 3.2 框架与库选择 ........................................................................................39 5. 功能模块开发..............................................................................................41 5

贡献者突破400 • 开源生态：多语言&集成 社区活跃度 影响百万开发者 • 官网访问用户数达90万 • 下载量达到300w次 • 服务超百家各领域头部知名企业 • 被国内大多云厂商托管 • 获得各类社区奖项8个 企业级应用 • 2021 OSC 中国最受欢迎开源项目 • 2022 InfoQ 十大开源新锐项目 • 2022 CSDN 中国开发者影响力项目 • 2022 开源成熟度评估 – 优秀二级 • MCP Registry SLA存在不 可控的风险。例如MCP 官方的 Registry的SLA为最多一天不可 用 。 在 企 业 内 部 这 是 无 法 接 受 的。 内部数据安全需要 内部开发的 MCP Server 一般都 会和内部数据绑定，无法发不到 外部公共Registry，就像私有化的 maven仓库，docker registry， npm仓库一样，需要私有化部署 mcp Server自动注册发现等 能力 稳定可靠，部署简单 多年沉淀打磨，稳定性高于三方MCP Registry。多种部署方式支持，一键部 署 MCP Server 开发困境 Prompt 在代码写死，调试不易 现在的MCP Server开发框架都是将 Tool相关的Prompt写死在代码中，频 繁的调试需要频繁的进行应用发布，十 分繁琐耗时。 Nacos 动态控制 MCP Server Prompt

信息技 术服务业/软件开发、头豹分类/信息传输、软件和信息技术 服务业/软件和信息技术服务业/软件开发 Copyright © 2025 头豹 2 智能软件研发：算力与场景双驱动，智能软件研发进入“平台+服 务”融合新阶段 头豹词条报告系列 饶立杰、饶立杰RLJ 2025-07-11 未经平台授权，禁止转载 行业分类： 信息传输、软件和信息技术服务业/软件开发 信息传输、软件和信息技术服务业/软件开发 信息传输、软件和信息技术服务业/软件开发 智能软件研发行业是指专注于开发和应用具有人工智能（AI）技术的软件系统与服务，为各行各业提供智能化解决方案，旨在提升业务效 率、优化决策过程、增强用户体验及创造新的价值和服务模式的创新性技术领域。在数字化转型的背景下，各行各业对智能软件的需求日益增 长。未来，智能软件将更加注重个性化和用户体验。通过深入了解用户需求，开发者将能够开发出更符合用户期望的产品与服务，提高用户满意 检测、病毒查杀、安全审计等多种功能，构建起一道坚固的防线，确保信息资产的安全性和隐私性。这类软件不仅能够实时监控和防御潜 在威胁，还能在事件发生后进行响应和恢复，最小化损害。 摘要 智能软件研发行业专注于开发和应用AI技术，提供智能化解决方案以提升业务效率、优化决策和增强用户体验。行业特征包括技术依赖性强、产品迭代周期短及多样化与跨 领域应用。中国在此领域展现出强劲实力，推动行业持续发展，市场规模不断

...........................................................................................69 4.1 开发工具与技术栈..............................................................................72 4.1.1 编程语言选择 Precedence Research 的报告，全球人工智能市场在 2022 年达到 了 387 亿美元，预计到 2030 年将增至 1,391 亿美元，复合年增长 率达到 17.5%。基于此，开发一个高效、稳定的大模型 SaaS 平 台，无疑是一个充满潜力的投资机会。 在设计方案中，需要重点考虑以下几个方面： 1. 模型选择与优化：需选择适合行业需求的大模型，并在此基础 上进行高效的模型优化，以确保在不同场景下的表现。 从市场需求来看，以下几个因素进一步推动了大模型 SaaS 平 台的发展： 1. 企业数字化转型的迫切性：许多企业急需通过人工智能提升业 务效率，改善客户服务。 2. 开发成本的降低：利用 SaaS 平台，企业无需从头开发和维护 复杂的 AI 基础设施。 3. 自定义功能的需求提升：各行业对 AI 方案的定制化需求增 加，SaaS 平台可以灵活支持不同业务场景。 4. 政策支持：全球范围内，许多国家和地区已经将人工智能作为

口主要解决数据采集和信息展示，停 留在“展示大屏”阶段 口学术发表算法成果很多，实际应用 极少，落地“最后一公里”很难 智个 能 化 程 度 → 时 间 范式困境主要原因一：场景多、碎片化、个性化，定制化开发成本高 口有限的人力、物力和财力去应对复杂而多变的需求，最终的平衡点大多位于信息化阶段 可再生能源热力系统 燃煤电厂 需求分析 运维算法设计 Al 模型开发 测试 升级 口碎片化 口长链条 口长周期 口难维护 范式破局的关键：如何不再依赖人工去实现能源领域的人工智能 20/80 口 迭代维护难度大 口 知识经验难以传承 口 个 性 化定制开发 口 算法开发难度大 口工作量大成本高 领 域 知 识 识 经验 人工 梳理 维护 , 人工迭代 以 人 为 中 心 人工 开发 诊 断 软 件 升级 个 性 化 故 验证 障 检 测 诊 断算法 测试 以人工为核心串联开发范式 诊 断 推 理 链 条 人工 构 建 知识库 奔爱 报 告 提 纲 当下 Al 到了哪种程度 …

…… …… …… …… 国外头部 国内大厂 国内创业明星 国内外大模型百花 齐放 全球开源社区 DeepSeek 是“深度求索 ” 开发的一系列人工智能模型。 DeepSeek 通过持续的技术创 新 和市场拓展，在自然语言处理和大型语言模型方面取得了显著进展，在国际市场上获得 了 广泛认可。其中： ● DeepSeek-V3 是在 型 一键发起模型训练 模型训练 内置 DS 全系模 型 客户专属模型 客户专属模型 混元系列模型 混元系列模型 TI 平 台 模型服务 腾讯云 TI 平 台 大模型模型训练和推理开发平台，灵活精调和部署私有 DeepSeek 训练 部署 应用 数据中心 分布式推理： 解决大参数量模型部署，提供超长上下文窗口 内置推理加速： 全新升级 Angel 推理加速能力，加速比可达 快速试一试： 零代码一键部署大模型，网页问答体验推理效果 u 精调训练： 低代码、灵活自定义两种精调模式自由选择 多种训练工具：具备周期调度能力的可视化建模，低门槛深度学习场景化 工具，交互式代码开发工具，专业的通用任务调度工具 分布式稳定训练：支持多机多卡大规模训练，故障自动重启续训 镜像制作：基于 jupyter 的高效自定义镜像制作工具 训练指标监控：丰富的指标监控及告警，覆盖网络及 GPU

....................................................................................66 8.2 API 设计与开发................................................................................................... 机，提升核心竞争力。 1.3 方法论 在商务 AI 智能体应用服务方案的设计中，方法论的核心在于 确保技术的可行性与商业需求的高度匹配。首先，我们采用了敏捷 开发的方法，通过快速迭代和用户反馈来不断优化智能体功能。这 种方法不仅能够缩短开发周期，还能够确保产品能够迅速适应市场 变化。其次，我们引入了数据驱动的决策机制，通过分析大量商务 场景中的用户行为数据，智能体能够自动调整策略，提升服务效 率。例如，通过分析用户的购买历史和偏好，智能体能够推荐最合 适的产品或服务，从而提高转化率。 为了确保智能体的高质量服务，我们实施了严格的质量控制流 程。在开发阶段，每个功能模块都需经过单元测试、集成测试和系 统测试，确保其稳定性和可靠性。同时，我们采用了持续集成和持 续部署（CI/CD）的实践，以便于快速发现并修复问题，减少生产 环境中的错误率。 在智能体的训练和优化方面，我们采用了深度学习与强化学习

医疗数据稀缺的情况下，生成式模型可以创造合成数据提高模 型的训练效果。 3. 隐私保护：在医疗领域，患者数据的隐私性至关重要。生成式 模型可以生成不包含真实患者信息的合成数据，帮助提升研究 和开发能力，同时保护患者隐私。 4. 多样化输出：生成式模型能够提供多样性的输出，使得生成结 果具有广泛适用性，满足不同患者的个性化需求。 5. 自我学习能力：借助自动化的学习方式，生成式模型能够不断 式大模型在健康教育和患者沟通中的应用： 1. 数据收集与分析：整合医院内不同科室的健康教育材料和患者 反馈信息，通过大数据分析优化生成模型。 2. 定制化内容开发：依据患者的病历、治疗历史以及认知能力， 为不同患者群体生成个性化的教育内容。 3. 实时沟通工具：开发基于 AI 的微信、APP 等移动端应用，使 患者能够随时随地向系统提问并获得及时解答。 4. 反馈机制：建立有效的反馈渠道，收集患者对教育内容和沟通 数据维度，提高模型效率。 5. 数据划分：按照一定比例将数据划分为训练集、验证集和测试 集，确保模型的训练和评估的有效性。 在整个数据处理过程中，要特别注意数据的伦理问题与隐私保 护，确保模型的开发过程不侵犯患者权益。数据的透明性和可追溯 性也是成功应用 AI 大模型的基础。 通过上述步骤，可以有效地完成医疗数据的获取与处理，为后 续的 AI 模型训练提供高质量的数据基础，进而提升模型在医疗场

项目背景与目标 随着人工智能技术的快速发展，数据训练已成为 AI 模型开发 的核心环节。然而，当前数据训练过程缺乏系统化的评估与考核机 制，导致模型质量参差不齐，训练效率难以量化，资源分配不够优 化。为解决这些问题，有必要构建一套全面的人工智能数据训练考 评系统。 项目的核心目标在于建立标准化的数据训练考评体系，提升 AI 模型开发的质量与效率。具体目标可分为以下几个维度： - 建立可 量化的数据训练质量评估指标体系 - 设计全面的训练过程监控与记 录机制 - 开发智能化的训练资源优化算法 - 构建可视化的评估结果 呈现系统 - 实现训练效果的动态追踪与对比分析 通过本系统的建设，预计可以实现以下具体效果： 1. 数据训 练效率提升 30% 以上 2. 模型质量合格率提高 25% 3. 训练资源利用 率优化 40% 4. 训练评估时间缩短 50% 基于多维指标的考评体系，结合可视化工具，生成 详细的考评报告。 通过以上设计，本项目将为企业提供一个全面的 AI 数据训练 考评解决方案，帮助企业在人工智能领域的竞争中占据优势地位。 1.3 项目范围与约束 本项目旨在开发一个全面的人工智能数据训练考评系统，该系 统将服务于企业内部的数据科学与人工智能团队，确保数据训练过 程的标准化、高效化以及考评的公正性。项目的核心功能包括数据 集的准备与清洗、训练模型的自动化构建、性能指标的实时监控与

软件达到闭源 80% 以上能 力，就足以压缩闭源的生存空间。 DeepSeek 能力能够比肩 OpenAIo1 ，开源使各行业机构能够轻松获取前沿模型能力， 且可直接进行私有化部署或商业化开发。 开源易获得： DeepSeek 使私有化部署模型也能够追平前沿闭源模型水 平 图表：闭源模型与开源模型的差距正在缩小 资料来源： Epoch AI ，中泰证券研究 所 资料来源： AI 产品榜，中泰证券研究 Coding 能够替代低效工作 ，充分释放开发者的价值。未来可能会由 AI 承担部分基础工作， 而开发者则转向更高层次的 架构设计和业务规划，专注于更复杂、更创造性的任务， 如架构设计、算法优化或用户体验创新。 n AI 编程在银行业可有效赋能内部研发。从具体用例看， 澳新银行对 1000 名软件开发人员进行了为期六周的 AI 编程助手试 用实验。实验发现，当软件开发人员使用 AI 编程助手时，平均生产率提高 编程助手时，平均生产率提高 42% ，代码质量提高 12% 。开发人员的工 作满 意度也显著提高。 价值创造场景之一： AI 编程赋能开发，释放开发价 值 资料来源：《采用 AI 编程助手，发展新质生产力》、中泰证券研究所 17 资料来源：《采用 AI 编程助手，发展新质生产力》、中泰证券研究 所 控制组平均用时（分钟） Copilot 组平均用时（分钟） 生产力提 升 60%