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《智能体开发指南》是一份基于国产大模型与火山引擎的入门教程，完整介绍从环境配置到实战案例的智能体开发全流程。内容涵盖大模型接入、MCP构建、RAG、ReAct等核心技术，以及Coze平台实践和LangChain应用。教程特别适合国内开发者，无需翻墙即可快速上手。通过12个由浅入深的章节，帮助读者掌握智能体开发核心技能，并附有本地部署框架deer-flow的实践指南。文档最后鼓励开发者持续学习，共同推动国产AI生态发展。

DeerFlow 是一个社区驱动的深度研究框架，旨在将语言模型与专业工具（如网络搜索、爬虫和 Python 代码执行）相结合，实现自动化研究和代码分析。其模块化多智能体系统架构基于 LangGraph，包含协调器、规划器、研究团队和报告员等组件，能够生成包含图像的综合报告，并支持播客音频生成。DeerFlow 的核心能力包括 LLM 集成、工具和 MCP 集成、人机协作以及内容创作。用户可以通过拉取代码、配置环境和使用 Web UI 来体验其功能。实践案例展示了如何利用 DeerFlow 生成武汉5月旅游攻

本文将介绍如何基于国产大模型和火山推理引擎开发一个智能体（AI Agent）。内容涵盖环境配置、基础功能实现和进阶开发，包括天气查询、时间获取、数学计算、文本翻译和网络搜索等工具函数的代码示例。通过LangGraph创建ReAct风格的Agent，开发者可以快速构建一个具备多功能的智能助手。教程适合各类开发者，从零开始掌握智能体开发的核心流程，并提供了完整的测试案例和输出示例。所有实现均无需翻墙，方便国内开发者直接应用。

本文介绍了基于国产大模型的智能体开发指南，重点讲解了如何用火山引擎Embedding替代OpenAIEmbeddings。教程提供了完整的VolcanoEmbeddings类实现，包含文档嵌入、查询嵌入和相似度计算功能，支持国内开发者无需翻墙即可使用。代码示例演示了如何初始化嵌入模型、生成向量以及计算文本相似度。该方案采用火山推理引擎实现，适合在国内环境快速部署AI应用，帮助开发者掌握智能体开发的核心技能。

《智能体开发指南：基于国产大模型的实践教程》 本教程为国内开发者提供了基于国产大模型的智能体开发全流程指南。主要内容包括： 环境配置与基础构建：完全基于国产大模型与火山推理引擎实现，无需翻墙即可实践 核心技术实现： 大模型流式输出：通过智谱AI实现链式流式问答功能 文本向量化：利用火山引擎API将文本转化为向量表示，并计算相似度 实战应用：包含环境配置、进阶功能到实际案例的完整开发流程 教程提供Python代码示例，涵盖模型调用、提示模板构建、流式处理等关键技术点，适合不同水平的开发者学习参考。

《智能体开发指南：基于国产大模型的工作流实践》摘要：本教程详细介绍了如何从零搭建智能体应用，完全基于国产大模型与火山引擎实现，无需翻墙即可实践。核心内容包括：1）通过可视化画布创建工作流，实现"搜索-大模型总结-输出"的完整流程；2）演示插件添加、参数设置与模块连接的具体操作；3）提供Python代码调用工作流的示例；4）指导将工作流接入智能体并发布。教程包含环境配置、基础构建到实际案例的全流程，适合不同水平的开发者快速上手智能体开发。完整指南可通过微信公众号AIWorkshopLab获

摘要：Coze是一款AI智能体开发平台，支持快速接入DeepSeek等大语言模型。本文介绍了如何在5分钟内完成DeepSeek模型接入：登录Coze平台创建智能体，配置基本信息、选择模型、添加插件（如联网搜索和视觉理解），最后调试并发布。该方案让开发者能快速构建具备专业知识和多模态能力的AI助手。（150字）

《国产大模型智能体开发指南》提供了一套完整的AI智能体构建教程，采用Decomposition-First方法将复杂任务结构化分解为子任务，并引入ReWOO技术分离思考与观察过程，显著提升计算效率。教程包含Planner规划、Worker执行和Solver解算三个核心模块，通过特殊变量#E实现执行证据的传递。该指南完全基于国产大模型开发，无需翻墙即可实践，适合不同水平的开发者学习。配套资源可通过微信公众号"AIWorkshopLab"获取完整PDF教程。

《智能体开发指南》基于国产大模型与火山引擎，提供从零搭建智能体的完整教程。重点介绍了Interleaved Decomposition方法（分步细化任务）、ReAct范式（思考与行动交替执行）以及LLM原生功能调用的实现流程。内容涵盖环境配置、基础构建到实际案例，适合不同水平的开发者学习智能体开发核心技能。通过系统提示词设计、多轮对话流程等实战细节，帮助开发者掌握动态任务规划与外部工具调用的关键技术。

《国产大模型智能体开发指南：基于RAG技术的实践教程》 本教程面向国内开发者，提供从零搭建智能体的完整指南。采用国产大模型与火山引擎实现，无需翻墙即可实践。教程重点介绍检索增强生成(RAG)技术，该技术通过知识编码存储、查询嵌入搜索和上下文增强生成三步骤，使大模型能动态访问外部知识，显著提升回答准确性和时效性。内容涵盖RAG核心机制解析、技术优势说明及完整开发流程，适合不同水平的开发者学习。教程后续将提供完整实践案例，读者可关注"AIWorkshopLab"公众号获取完整PDF版本。

《智能体开发指南：从入门到实践》摘要 本指南为国内开发者提供基于国产大模型的智能体开发教程。重点介绍了5种核心开发方法：1）任务分解法（分解优先/交叉分解）；2）多计划选择（生成备选方案后优化选择）；3）外部模块辅助（结合符号/神经规划器）；4）反思精炼法（通过迭代优化方案）；5）记忆增强型（结合RAG等技术）。教程涵盖环境配置、基础构建到实战案例的全流程，特别适合希望快速掌握智能体开发技术的从业人员。完整版可通过微信公众号AIWorkshopLab获取。

《智能体开发指南：基于国产大模型的MCP实践》摘要 本教程介绍如何通过Model Context Protocol(MCP)开发智能体应用，完全基于国产大模型实现。MCP作为标准化协议，包含Host/Client/Server三层架构，支持Stdio和HTTP两种通信方式，提供Tools、Resources、Prompts三大核心功能。教程通过两个案例演示：1）基础计算器服务，展示工具/资源/提示的注册与调用；2）Arxiv论文查询服务，实现关键词搜索并返回最新论文。配套代码提供本地测试方案，开发者可通过P

《国产大模型智能体开发指南》是一份面向国内开发者的实用教程，基于火山引擎和国产大模型实现，无需翻墙即可快速上手。教程从AI Agent的基础概念讲起，通过与传统AI的对比，阐释了其"目标导向-自主决策"的核心特征，并详细解析了LLM驱动Agent的三大关键能力：经验学习、工具调用和任务规划。实战部分以LangGraph框架为例，演示了从环境配置到工具集成的完整开发流程，包括对接火山引擎API、定义工具函数和构建反应式Agent的具体代码实现。教程特别强调国产化技术方案，为开发者提供了开箱