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................................. .......................................................................152 1. 项目概述 DeepSeek 智能体开发通用方案旨在构建一套高效、灵活且可 扩展的智能化解决方案，以满足企业在复杂业务场景中对智能决 策、自动化处理和数据分析的需求。该方案基于先进的人工智能技 术，结合深度学习、强化学习以及自然语言处理等核心技术，能够 业务需求动态调整其行为模式，并支持多任务并行处理。此外，方 案特别注重系统的可扩展性和兼容性，确保智能体能够无缝集成到 现有的企业信息化系统中，降低实施成本。 在技术架构方面，DeepSeek 智能体开发通用方案采用分层设 计，主要包括数据感知层、智能决策层和结果输出层。数据感知层 负责从多种数据源中采集信息，包括结构化数据、非结构化数据以 及实时流数据；智能决策层通过机器学习算法和规则引擎对数据进

等保 2.0 通用安全架构 设计解决方案 2 从框架与架构说起 十工五任 解决方案 合规 / 产 品 战 略 聚 焦 技术聚 焦 规划视角（ EA 架构分析） 设计视角 （ EA 场景分 析） 覆盖 技术视角 （可运行性分析） 实例化 理 论 化 支撑 图 1. 解决方案架构 十工五任 • 政企网络安全防御全景模型 • 政企网络安全协同联动模型 • 政企网络安全防御建设项目规划纲要 更好地落实等级保护制度。 安全防护对象 设备 应用 数据 通信网络 技术融合运营，运营提升管理，管理巩固安全 12 等级保护基本要求项 《基本要求》 2.0 （二级通用要求） 《基本要求》 2.0 （三级通用要求） 序号 安全控制类 安全控制点 安全要求项 序号 安全控制类 安全控制点 安全要求项 1 安全物理环境 10 15 1 安全物理环境 10 22 2 安全通信网络 3 安全建设管理 10 34 10 安全运维管理 14 31 10 安全运维管理 14 48 合计 67 135 合计 71 211 13 等级保护 2.0 能力要求（通用要求） 一级 二级 三级 四级 安全分类 通用要求 技 术 管 理 安全运维管理 安全建设管理 安全管理人员 安全管理机构 安全管理制度 安全管理中心 安全计算环境 安全区域边界 安全通信网络 安全物理环境

程中发现的重大风险隐患及整改建议如下： （1）存在空口令、弱口令、通用口令或无身份鉴别措施，导致非授权人员可直 接访问系统，造成身份冒用、恶意篡改或窃取重要数据等严重后果。 整改建议：为每个可登录的账户设置符合要求的口令，禁用或删除弱口令账户； 设置的口令长度应不低于 8 位，并由大小写字母、特殊字符和数字无规律排列 而成；同时应定期排查空口令、弱口令、通用口令的使用情况，及时发现并阻 止账户口令违规行为，确保账户安全。 ....................................................................................... 3 2.2.1 安全通用要求指标...........................................................................................3 2 ...................................................................................... 31 D.1.1 安全通用要求部分.........................................................................................31 D.1

ek进行能力/功能升级、或以 DeepSeek为基座发布新AI教育应用和智能学习硬件，快速抢占DeepSeek模型带 来的AI创新机遇。 代表性教育企业围绕DeepSeek的布局总览 相较于其他通用及垂类大模型，DeepSeek能够得到头部教育企业广泛青睐、激起 抢滩布局，主要得益于其几大特点： l 深度思考模式：DeepSeek的深度思考模式能够输出自然语言形式的推理过 程，使得学习、解 后于2月18日推出AI原生学习硬件产品答疑笔SpaceOne。网易有道通过将全产品 线接入DeepSeek、加速智能硬件创新，推动AI教育场景的深化与成本优化。 1、底层技术融合：构建DeepSeek-R1的通用智能推理能力与自研教育垂类大模型 “子曰”结合的混合架构，以提升复杂场景的AI教育能力精准度，并打造了基于 DeepSeek的多模态应用。 2、全线产品线接入：软件端，网易有道AI学习类App接入DeepSeek，以其深度思 四、以DeepSeek为代表的高性能低成本通用模型将加速 推动AI教育产品、场景创新 DeepSeek引发的行业热潮，标志着通用大模型能力提升、成本降低为AI教育规模 化落地带来了关键转折点。未来，通用大模型将主要以两大路径赋能AI教育企业： l 路径一 教育企业自研教育大模型，融入DeepSeek 等通用模型能力 以DeepSeek为代表的通用大语言模型为基座，教育垂类大模型为核，以减少通用 大模型应用于教育

行业所验证，未来格 局仍会以有着多类型资源积累的大厂占据主要份额，创新企业可以依据特定场景深入理解而切入， 但若没有自主大模型仍然会受制于人。同时，通用大模型与教育垂类大模型的关系，正向着各司 其职、融合发展的方向持续演化，未来可能呈现出通用大模型与N个专家模型多重组合的形态。 在内容层面，基于神经网络技术的AIGC与素养发展具有天然相似的基因，企业可以发力C端小模 型从而引领行业发展； xxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxx 问 答 式 交 互 工具可得性提高 工具易用性提高 • 需环境和软件配置 • 人工智能专家使用 • 使用费用高昂 • 无需下载和配置 • 普通用户可使用 • 模型开源及降价 数据来源多样 模型开源及插件应用生态 用户无限创造力 连接互联网，弥补时效性短板 专有数据变为大数据，可能性无限 接受个人或企业私有数据投喂 OpenAI托管插件 教育也进入产业期。近几年大数据、云计算、算力能力提升， 大规模语言模型急速发展，2022年ChatGPT的发布更是引发了海内外LLMs的军备竞赛，2023年各类教育垂类大模型的争相发布， 打开了通向通用人工智能（AGI）之路，帮助师生大幅提升教学效率，推动大规模的因材施教逐步落地。 来源：公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 1954 1956 1960 1965 1970 1973 推理期

尽管直接采用专用的法律行业大模型通常能够实现更高的性能和更精确的回答，但其成本远高于基于通用模型构建的智 能体方案。以通义法睿为例，其法律咨询功能的 API 调用费用为每次 0.7 元，而类似 DeepSeek-V3 等通用大模型的处理 成本，即便考虑百万 token 的输入量，也仅在 2 元以内。因此，从成本效益和部署灵活性等角度出发，基于通用模型构建 法律咨询助手的智能体在实际应用中具有很大的吸引力和推广价值。 相比之下， 许多金融科技公司开始利用通用模型来降低成本。例如， ZestFinance 利用开源的 AI 工具构建了自己的信用评分系统， 处理一份征信报告的成本显著低于传统模型。这样，他们能够每月为数千用户提供信用报告，显著降低了运营成本，同 时保持了良好的客户满意度。再比如， Kiva 利用机器学习模型来评估借款人的信用 worthiness ，借助这些通用模型的灵 活性，他们能够迅速适应不同市 活性，他们能够迅速适应不同市场的需求，提升客户体验。因此，从成本效益和灵活性来看，基于通用模型的征信报告 生成方案不仅能帮助金融机构节省开支，还能在市场竞争中迅速响应变化，提升客户体验和服务效率。这种灵活性和经 济性使得通用模型在征信领域的应用越来越受到青睐。 10.3.3 智能体实现 该智能体的关键技术是工作流的搭建，从人类的视角出发，思考我如何获取一个公司的征信基本信息。我会直接打开常 见的搜索引擎直接搜索该公司的全

.......................................................................................62 5.2.1 基础通用标准................................................................................................. 所以，人形机器人在不同的应用背景下，具有不同的概念和含义。 目前，国内主流科技咨询公司对人形机器人概念的观点主要如下： 1）人形机器人是具备人类外形特征和行动能力的智能机器人，以 双腿行走的方式，通过手臂和身体的协调完成功能，基于通用型算法 和生成式 AI，具备语义理解、人机交互、自主决策等能力，并利用人 机交互实现任务理解与反馈，需要强大的感知计算与运动控制能力 （《创业邦》）； 2）人形机器人是一种仿生机器人，指形状与尺寸与人体相似，能 提出打造世界级产业集群，加快人形 机器人创新发展 上海市 《上海市促进智能机器人产业高质量创 新发展行动方案（2023—2025 年）》 2023 年 提出建设人形机器人制造业创新中 心，开发通用人形机器人原型机，打 17 造具有国际影响力的人形机器人产 品等 浙江省 《关于培育发展未来产业的指导意见》 （浙江省） 2023 年 提出发展仿生机器人，开展仿生感知 认知、生机电融等技术研究突破与系

型 的典型应用，并在注册税务师考试中的成绩已经超越了 ChatGPT。凭 借其创新技术与应用表现，入选“北京市通用人工智能大模型行业应 用十大典型场景案例”。 技术简介 一、税务行业标准大模型的技术优势 2023 年以来，360 集团发布了自研认知型通用人工智能大模型— —360 智脑，成为引领企业级市场数智升级的重要驱动力。在应用方 面，360 集团与中税集团合作共建面向税务行业领域的大模型——税 务行业标准大模型，将人工智能技术有效地应用在涉税专业服务领域， 激发生产力创造力 税务行业标准大模型，发挥 360 基础模型、算力支撑、基础数据、 人力支撑的优势，以及中税集团专注税务行业基础数据(包括但不限于 法律法规、通用知识)、行业典型案例，税务和智能解决方案以及人力 支撑共同构建，可用于解决税务行业性、专业性问题，该模型在税务 领域内做行业场景训练并输出行业场景应用模型。 税务行业标准大模型具备以下技术优势： 获得业内认可，入选“北京市通用人工智能大模型行业应用十大典型 场景案例”。 “北京市通用人工智能大模型行业应用十大典型场景案例”是以 市场化机制为基础，从技术领先性、应用代表性、功能适用性、推广 复制性等四方面综合评价后产生的结果，于 2023 全球数字经济大会期 间正式发布。 主要特点 税务标准大模型主要特点： 1、专业的模型能力 相较于通用大模型能够解决一般性问题，税务行业标准大模型可

为智能技术突破虚拟边界的关键支点。人形机器人打破传统人工智能 的"离身认知"局限，通过独特的“人形”设计，使人工智能系统能够 无缝适应人类工作与生活环境，熟练操作为人类设计的工具与设备，实 现从纯粹信息处理到与物理世界通用交互的本质跨越，为人工智能提 供了理解和改造物理世界的最佳“身体”，进而实现真正的“知行合 一”。我们将聚焦人形机器人产业发展的前瞻和最新趋势，深度洞察 这一技术的应用探索与未来图景，希望可以助力人形机器人产业的高 成，能够实现模拟人类的行走、抓握等动作。这种类似人类的形态，可 以快速融入人类社会，完成具体的任务，通用性和适应性较强。 人形机器人依据其结构与功能特性，可主要分为轮式人形机器人、 足式人形机器人以及通用人形机器人。轮式人形机器人采用轮式驱动， 搭配机器人手臂与灵巧手，兼具移动能力；足式人形机器人着重腿部 运动能力，手部主要用于平衡；通用人形机器人具备双足、双臂、双 手及各类感知和人工智能功能，有全面软硬件基础，能适应开放环境 1950年—1980年，为人形机器人的概念萌芽阶段，图灵在其论文 中提出了人工智能可能的发展方向，为机器人的概念奠定了基础。现 代机器人的雏形是1954年美国麻省理工学院创造的可预编程机械臂。 美国通用汽车1960年首次将Unimate工业机器人投入生产线进行焊接 工作。斯坦福大学、早稻田大学分别研发了首台移动机器人和可对话 的人形机器人。 1980年—2000年，进入早期探索阶段，得益于计算机硬件和传感