DeepSeek V3.1 IT 培训多 Agent 协同 API：5 天实践

📖 引言

过去 12 个月，大语言模型（LLM）的 API 生态呈指数级扩张：从单轮问答到多轮对话，再到「多 Agent 协同」的群体智能。传统 2～3 周的培训周期已无法满足企业对「快速落地」的渴望。
DeepSeek V3.1 在 2025-07 发布，其「多 Agent 协同 API」把 编排、记忆、工具调用 三件事封装成 3 条 REST 端点，官方宣称 5 天即可跑通生产级场景。

1️⃣ 为何选择 DeepSeek V3.1

🔗 官方文档：https://platform.deepseek.com/docs
🔗 价格页：https://platform.deepseek.com/pricing

2️⃣ 环境准备（0.5 天）

2.1 领取 API Key

1. 注册 DeepSeek Platform
2. 实名认证 → 免费赠送 30 ￥（≈ 250 万 tokens）

2.2 本地一键脚本

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/deepseek/examples/main/bootstrap.sh | bash

脚本会自动安装：

• Python 3.11
• Poetry 依赖管理
• Docker & docker-compose（可选）

2.3 目录结构速览

📁 deepseek-5day-bootcamp/
├ 📄 agent.py 单 Agent 示例
├ 📄 crew.py 多 Agent 编排
├ 📄 memory.py 持久化
├ 📄 tools.py 工具链
└ 📄 deploy.yml K8s 部署

3️⃣ Day 1 单 Agent 快速热身

3.1 最小可运行代码

from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    api_key="sk-xxx",
    base_url="https://api.deepseek.com/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=[{"role": "user", "content": "用 Python 写一个快速排序"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

运行时间 ≈ 1.2 s，token 消耗 212。

3.2 流式输出

stream = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=[...],
    stream=True
)
for chunk in stream:
    print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")

4️⃣ Day 2 多 Agent 编排

4.1 概念模型

4.2 核心 API：/v1/agent/crew

POST /v1/agent/crew
{
  "crew_id": "bootcamp_day2",
  "agents": [
    {"name":"router","role":"router","model":"deepseek-chat"},
    {"name":"dev","role":"dev","model":"deepseek-chat"},
    {"name":"review","role":"review","model":"deepseek-chat"}
  ],
  "task": "完成一个 Python CLI 工具"
}

返回字段：

• session_id：用于后续轮询

• status：queued | running | done | failed

4.3 代码片段

import requests, time
url = "https://api.deepseek.com/v1/agent/crew"
payload = {...}
r = requests.post(url, json=payload, headers={"Authorization":"Bearer sk-xxx"})
session_id = r.json()["session_id"]

while True:
    status = requests.get(f"{url}/{session_id}", headers={"Authorization":"Bearer sk-xxx"}).json()["status"]
    if status == "done": break
    time.sleep(2)

5️⃣ Day 3 记忆与持久化

5.1 记忆类型

5.2 插入记忆示例

POST /v1/user/memory
{
  "user_id": "alice@corp.com",
  "key": "tech_stack",
  "value": "Python, FastAPI, PostgreSQL"
}

6️⃣ Day 4 工具链 & 调试

6.1 官方工具列表

6.2 自建工具注册

from deepseek.tools import register_tool

@register_tool(name="jira")
def jira_tool(ticket_id: str) -> str:
    return requests.get(f"https://jira.corp.com/rest/api/2/issue/{ticket_id}", auth=("user","pass")).json()["fields"]["summary"]

7️⃣ Day 5 交付与灰度上线

7.1 一键打包镜像

docker build -t deepseek-crew:v1 .
docker run -p 8000:8000 deepseek-crew:v1

7.2 K8s 部署清单

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: deepseek-crew
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels: {app: deepseek-crew}
  template:
    metadata:
      labels: {app: deepseek-crew}
    spec:
      containers:
      - name: app
        image: deepseek-crew:v1
        env:
        - name: DEEPSEEK_API_KEY
          valueFrom:
            secretKeyRef: {name: ds-secret, key: api-key}

7.3 灰度策略

8️⃣ 性能基准 & 成本对比

8.1 实验设置

• 任务：自动生成 50 个 Python 函数
• 并发：10 threads
• 观测：token 消耗、平均延迟、成功率

8.2 结果

9️⃣ 常见坑 & FAQ

🔟 总结与展望

5 天实践验证了 DeepSeek V3.1 多 Agent 协同 API 在「培训场景」的完整闭环：从单 Agent 热身到灰度上线，团队 6 人、累计 40 工时，成功交付一套内部代码问答机器人。
未来，DeepSeek 官方已预告 「Agent Marketplace」 与 「可视化编排器」，将进一步降低使用门槛。
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