近年来，随着人工智能技术的飞速发展，大模型 Agent 逐渐成为科技领域的热门话题。无论是软件开发工程师，还是对 AI 感兴趣的普通读者，可能都听说过“Agent”这个词，但它到底是什么？它如何改变我们的生活？本文将带你从零开始了解大模型 Agent，并通过示例代码和实践案例，帮助你快速入门。 1. Agent 是什么在计算机科学中，Agent（智能体） 是指能够感知环境、自主决策并执行任务的软

1.引言在 DeepSeek 上，我们几乎可以查询所有问题，但仍有一些问题无法回答。例如，在医院场景中，提问的问题可能涉及专业的医疗知识，需要根据医院的病历诊断进行分析和回答。然而，这些资料通常不对外公开，DeepSeek 无法学习到这些知识。 要实现这一功能，有以下两种方法： 单独训练模型：使用医院特有的资料进行训练。但这种方法复杂且成本高，及时性也难以保证。 结合现有大模型和外部资料：让大

1. 背景大语言模型（LLM）的崛起，尤其是开源模型如 DeepSeek-LLM，正在重塑自然语言处理（NLP）的格局。 其强大的能力正被越来越多的公司和机构所青睐，用于提升生产力，优化工作流程。 对于软件开发工程师而言，掌握大模型应用开发已成为一项必备技能。 无论是构建智能对话系统、开发个性化推荐引擎，还是实现自动化文本生成，DeepSeek-LLM 等开源模型都为你提供了强大的工具和无限的可能

基本概念定时任务主要是指在一定的时间间隔或指定的时间点触发执行特定代码逻辑的功能。它在实际开发中应用广泛，比如日志清理、数据备份、定时发送通知等。 定时任务的核心要素有三个： 任务（Task）：需要执行的代码逻辑。 时间间隔/触发条件：指定任务执行的时间点或周期。 调度器（Scheduler）：负责管理任务的触发与调度。 本文将结合代码，深入理解定时任务的这三大核心要素。 核心要素一

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