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使用 deepseek-kit 快速构建功能完整的智能体（Agent）应用

脚手架创建

最快的方式是使用 CLI 脚手架工具：

npx create-deepseek-kit my-agent


::alert{icon="lucide:link"}
无需本地安装，在线试用：[Open in StackBlitz](https://stackblitz.com/github/FliPPeDround/deepseek-kit/tree/main/stackblitz)
::

## 手动搭建

如果你更倾向于手动配置：

::steps
  ### 安装依赖
  :pm-install{name="deepseek-kit zod dotenv"}

  ### 设置API密钥
  > 在 [platform.deepseek.com](https://platform.deepseek.com/api_keys) 获取你的API密钥

  ```bash [.env]
  DEEPSEEK_API_KEY=your_api_key

构建一个基础智能体

创建一个简单的智能体，它能够回答问题并自主调用工具。下面让我们来看看一个会自己查询天气的智能体是如何实现的。

agent.ts
import { createAgent, createModel, tool } from 'deepseek-kit'
import * as z from 'zod'

// 首先创建模型
const model = createModel({
  model: 'deepseek-v4-flash',
})

// 定义查询天气的工具
const getWeatherTool = tool({
  name: 'getWeather',
  description: '查询城市的天气',
  schema: z.object({
    city: z.string().describe('城市名称'),
  }),
  execute(args) {
    return `${args.city} 今日天气晴，温度22摄氏度，湿度60%。`
  },
})

// 创建智能体
const agent = createAgent({
  model,
  tools: [getWeatherTool],
})

// 调用智能体
const response = await agent.generate({
  prompt: '重庆今天天气如何？',
})

// 打印智能体的回复
console.log(response.text)

工作原理

当智能体收到用户提问 重庆今天天气如何？ 时，整个协作流程如下：

  1. 意图理解：大语言模型分析用户提问，识别出这是一个天气查询请求
  2. 工具选择：模型根据已注册的工具列表，判断需要调用 getWeatherTool 来获取天气数据
  3. 参数提取：模型从提问中提取出城市参数 city: "重庆"
  4. 工具执行：框架调用 getWeatherTool 的 execute 函数，返回模拟的天气数据
  5. 结果整合：模型将工具返回的数据整合成自然语言回复，输出最终结果

预期输出：

重庆今日天气晴，温度22摄氏度，湿度60%。

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安装
如何在项目中安装和配置 deepseek-kit。
Models 模型
大语言模型是目前人类最强大的AI工具，它是智能体（Agent）运行的引擎。