deep agent整合 DeepSeek 记录

Deep Agent sdk 整合 DeepSeek 时,需要关闭思考模式,因为 DeepSeek 要求 第二次调用时 reasoning content 必须返回给 API ,而 deep agent 没有做这一层的适配。

复制代码
# 用于设定智能体为专业研究人员的系统提示词
from deepagents import create_deep_agent

import llm
from tools import internet_search


research_instructions = """你是一名专业资深研究员。你的工作是开展全面深入的调研,并撰写一份行文精炼、完善的研究报告。

你可使用联网搜索工具,作为获取信息的主要方式。

## 联网搜索工具(internet_search)

可通过该工具根据指定关键词进行全网搜索。你可以设定返回结果的最大数量、所属主题,以及是否需要附带原文原始内容。
"""

agent = create_deep_agent(
    # 支持字符串("厂商:模型名") 和 BaseModel 两种方式指定模型
    model=llm.deepseek_model,
    # model="google_genai:gemini-3.1-pro-preview",
    tools=[internet_search],
    system_prompt=research_instructions,
)

result = agent.invoke({"messages": [{"role": "user", "content": "什么是 langgraph?"}]})

# Print the agent's response
print(result["messages"][-1].content)

print("Hello from deepagent-learn!")

llm.py

复制代码
from dotenv import load_dotenv
from langchain_deepseek import ChatDeepSeek

load_dotenv()


deepseek_model = ChatDeepSeek(
    model="deepseek-v4-pro",
    temperature=0,
    max_tokens=None,
    timeout=None,
    max_retries=2,
    # 关闭思考模式
    extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}}
)
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