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Deepseek API
先从 DeepSeek Platform 处买一点 Token。
整一个 OpenAI 形式的 API Key(以 sk- 开头):
参考 API 文档(Your First API Call | DeepSeek API Docs)目前可提供的模型有:
| PARAM | VALUE |
|---|---|
| base_url (OpenAI) | https://api.deepseek.com |
| base_url (Anthropic) | https://api.deepseek.com/anthropic |
| api_key | apply for an API key |
| model* | deepseek-v4-flash deepseek-v4-pro deepseek-chat (to be deprecated on 2026/07/24) deepseek-reasoner (to be deprecated on 2026/07/24) |
Python 调用
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="sk-xxxxxxxx",
base_url="https://api.deepseek.com"
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-chat",
messages=[
{
"role": "user",
"content": "河北大学在哪里?"
}
]
)
print(response.choices[0].message.content)河北大学位于**河北省保定市**。具体有两个主要校区:
1. **五四路校区(校本部/老校区)**:地址为保定市莲池区五四东路180号。
2. **七一路校区(新校区)**:地址为保定市莲池区七一东路2666号。
此外,学校还有裕华路校区(医学部)。河北大学的办学主体和主要教学科研活动主要集中在五四路校区和七一路校区。Powershell 环境变量
在 Powershell 中将 API Key 记录。
如此设置只对当前会话有效:
$env:OPENAI_API_KEY="sk-xxxx"系统环境变量设置,这将持续有效:
setx OPENAI_API_KEY "sk-xxxx"使用 api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY") 获取对应环境变量的 API Key。即可放置将 API Key 泄露在代码中:
简单的 Agent
如果在目前的环境直接问“现在几点?”将得不到有效答复:
抱歉,我无法直接获取当前的实时时间。如果你需要知道现在的具体时间,可以查看设备上的时钟显示(比如手机、电脑或手表)。如果有其他问题,欢迎随时问我! 😊
让 LLM 能够调用代码里的函数:
- 限定严格的提示词:提示词工程(Prompt Engineering) | 菜鸟教程
import os
import json
from openai import OpenAI
from datetime import datetime
# =========================
# 1. Client(DeepSeek / OpenAI)
# =========================
client = OpenAI(
api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"),
base_url="https://api.deepseek.com"
)
# =========================
# 2. Tools
# =========================
def get_time():
return datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
def calculator(expression: str):
try:
return str(eval(expression))
except Exception as e:
return f"error: {str(e)}"
TOOLS = {
"get_time": get_time,
"calculator": calculator,
}
# =========================
# 3. System Prompt
# =========================
SYSTEM_PROMPT = """
你是一个工具调用型 Agent。
你必须严格输出 JSON,不能输出任何多余文本。
输出格式只有两种:
1. 调用工具:
{
"action": "tool",
"name": "tool_name",
"args": {}
}
2. 最终回答:
{
"action": "final",
"answer": "xxx"
}
规则:
- 时间问题必须用 get_time
- 计算必须用 calculator
- 不允许编造工具结果
"""
# =========================
# 4. Agent Loop
# =========================
def run_agent(user_input: str):
messages = [
{"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},
{"role": "user", "content": user_input}
]
while True:
resp = client.chat.completions.create(
model="deepseek-chat",
messages=messages,
response_format={"type": "json_object"}
)
content = resp.choices[0].message.content
print("\n[LLM raw output]", content)
# -------------------------
# parse JSON safely
# -------------------------
try:
data = json.loads(content)
except Exception:
return "LLM output is not valid JSON"
# =========================
# TOOL CALL
# =========================
if data["action"] == "tool":
tool_name = data["name"]
args = data.get("args", {})
print(f"[Tool call] {tool_name} {args}")
tool_result = TOOLS[tool_name](**args)
messages.append({
"role": "assistant",
"content": content
})
messages.append({
"role": "user",
"content": f"tool_result: {tool_result}"
})
# =========================
# FINAL ANSWER
# =========================
else:
return data["answer"]
# =========================
# 5. Run
# =========================
if __name__ == "__main__":
while True:
q = input("\nYou: ")
if q.lower() in ["exit", "quit"]:
break
ans = run_agent(q)
print("\nAgent:", ans)You: What is the time now?
[LLM raw output] {"action": "tool", "name": "get_time", "args": {}}
[Tool call] get_time {}
[LLM raw output] {"action": "final", "answer": "The current time is 2026-05-17 10:25:08."}
Agent: The current time is 2026-05-17 10:25:08.Codex App
从 Codex DS — DeepSeek V4 接入 Codex Desktop 下个中转器,然后安装 Codex - Windows官方下载 | 微软应用商店 | Microsoft Store。即可拿自己的 DeepSeek API 使用 Codex。
Cherry Studio
填好 API Key 和 Model 直接用:
OpenClaw
这个好像租一个服务器,然后在服务器上搭比较合适。
Windows 下(管理员的 Powershell):
npm i -g openclaw
openclaw onboard设置好,服务器将被启动:
启动客户端:
openclaw dashboard
接入微信
OpenCode
安装:
npm install -g opencode-ai启动:
opencode不需要 API Key 就能免费耍一耍:
命令 \connect 用自己的 API Key:
Cline
VSC 上装这个插件。配置好 API Key。
像 Cursor、Copilot 一样问问题:
Hermes
好像跟 OpenClaw 差不多。
| 维度 | OpenClaw | Hermes |
|---|---|---|
| 核心结构 | Gateway 控制中心 | Agent 自循环学习 |
| 任务组织 | Skills 插件系统 | 自动生成技能 |
| 控制方式 | 人类主导配置 | AI 自主优化 |
| 多渠道支持 | 很强(聊天平台整合) | 较弱 |
| 记忆系统 | 外部化/结构化 | 分层+经验记忆 |
| 学习能力 | 靠人维护 skills | 自动进化 |