Agent Skill技术实践：简单构建基于Qen与DeepSeek大模型的智能技能体系实践
Posted Updated  Jaco Liu AI / Agent29 minutes read (About 4356 words)

Agent Skill技术实践：简单构建基于Qen与DeepSeek大模型的智能技能体系实践

一、Agent Skill技术概述

本文深入探讨Agent Skill技术架构，通过千问和DeepSeek大模型的实际案例，提供完整的技能实现方案，包含Python和Golang双版本代码，助你打造专业级AI智能体。

1.1 什么是Agent Skill？

Agent Skill是AI智能体（Agent）执行特定任务的能力模块，它将大模型的基础能力转化为可复用、可组合的专业技能。在2026年的大模型技术生态中，Agent Skill已成为连接基础模型与实际应用的关键桥梁。

1.2 技术价值

  • 能力封装：将复杂的大模型能力封装为标准化接口
  • 性能优化：通过技能编排提升推理效率，降低计算成本
  • 专业聚焦：针对特定领域优化，弥补通用模型的不足
  • 可维护性：模块化设计便于技能迭代和版本管理

正如DeepSeek V3所展示的，基于混合专家（MoE）架构的大模型通过激活特定专家子集，显著降低了计算成本，这一理念同样适用于Agent Skill的设计。

二、千问与DeepSeek大模型技术特性

2.1 通义千问技术能力

通义千问通过超万亿参数规模预训练，具备自然语言理解、文本生成、视觉理解、音频理解、工具使用、角色扮演、AI Agent互动等多种能力，为技能开发提供了坚实基础。

2.2 DeepSeek架构特点

DeepSeek V3采用6710亿参数的混合专家架构，每次推理仅激活370亿参数，在保持高性能的同时大幅降低推理成本，这种架构思想对Agent Skill的资源优化具有重要启发。

三、Agent Skill架构设计

3.1 核心架构

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│                    Agent Skill Layer                │
├───────────────────┬───────────────────┬─────────────┤
│   Skill Manager   │   Skill Registry  │  Skill Pool │
└───────────────────┴───────────────────┴─────────────┘
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                  LLM Integration Layer              │
├───────────────────┬───────────────────┬─────────────┤
│   Qwen3 Interface │ DeepSeek Interface│   Router    │
└───────────────────┴───────────────────┴─────────────┘
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                    Tool/Resource Layer              │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

3.2 关键组件

  • Skill Manager：技能生命周期管理
  • Skill Registry：技能注册与发现
  • Skill Pool：技能实例池化
  • LLM Router：根据任务特征路由到最优大模型

四、实战案例：智能数据分析Skill

4.1 需求分析

场景：企业需要一个能自动分析销售数据、生成洞察报告的AI助手。

技能要求：

  • 支持Excel/CSV数据解析
  • 自动生成可视化图表
  • 提供业务洞察建议
  • 支持多语言报告生成

4.2 技术选型

  • 基础模型：千问Qwen3-Max（中文理解能力强）+ DeepSeek R1（数据分析精准）
  • 数据处理：Pandas + Matplotlib
  • 部署架构：微服务架构，技能可独立部署

五、Python版本实现

5.1 项目结构

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data_analysis_skill/
├── skill/
│   ├── __init__.py
│   ├── base_skill.py
│   ├── data_analyzer.py
│   └── report_generator.py
├── llm/
│   ├── qwen_client.py
│   └── deepseek_client.py
├── utils/
│   ├── data_processor.py
│   └── visualization.py
├── config.py
├── main.py
└── requirements.txt

5.2 核心代码实现

skill/base_skill.py - 技能基类

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from abc import ABC, abstractmethod
from typing import Dict, Any, Optional
import logging

class BaseSkill(ABC):
    """Agent Skill基类，定义标准接口"""
    
    def __init__(self, name: str, version: str = "1.0.0"):
        self.name = name
        self.version = version
        self.logger = logging.getLogger(f"skill.{name}")
        
    @abstractmethod
    async def execute(self, input_data: Dict[str, Any], **kwargs) -> Dict[str, Any]:
        """执行技能的核心方法"""
        pass
    
    @abstractmethod
    def validate_input(self, input_data: Dict[str, Any]) -> bool:
        """验证输入数据的合法性"""
        pass
    
    def get_metadata(self) -> Dict[str, Any]:
        """获取技能元数据"""
        return {
            "name": self.name,
            "version": self.version,
            "description": self.__doc__ or "No description provided"
        }

llm/qwen_client.py - 千问大模型客户端

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import os
import json
import aiohttp
from typing import Dict, Any, List
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

class QwenClient:
    """通义千问大模型客户端"""
    
    def __init__(self):
        self.api_key = os.getenv("QWEN_API_KEY")
        self.base_url = "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation"
        self.model_name = "qwen3-max"
        
    async def generate_text(self, prompt: str, context: Optional[Dict] = None) -> Dict[str, Any]:
        """生成文本响应"""
        headers = {
            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
        
        messages = [
            {"role": "system", "content": "你是一个专业的数据分析师，擅长从数据中提取洞察并生成有价值的业务建议。"},
            {"role": "user", "content": prompt}
        ]
        
        if context:
            messages.append({"role": "assistant", "content": json.dumps(context)})
        
        payload = {
            "model": self.model_name,
            "input": {
                "messages": messages
            },
            "parameters": {
                "temperature": 0.3,
                "max_tokens": 2000
            }
        }
        
        async with aiohttp.ClientSession() as session:
            async with session.post(self.base_url, headers=headers, json=payload) as response:
                if response.status == 200:
                    result = await response.json()
                    return {
                        "content": result.get("output", {}).get("choices", [{}])[0].get("message", {}).get("content", ""),
                        "usage": result.get("usage", {})
                    }
                else:
                    error_text = await response.text()
                    self.logger.error(f"Qwen API error: {error_text}")
                    raise Exception(f"Qwen API call failed with status {response.status}")

skill/data_analyzer.py - 数据分析技能

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import pandas as pd
import json
from typing import Dict, Any, List
from .base_skill import BaseSkill
from ..llm.qwen_client import QwenClient
from ..llm.deepseek_client import DeepSeekClient
from ..utils.data_processor import DataProcessor

class DataAnalysisSkill(BaseSkill):
    """智能数据分析技能，结合千问和DeepSeek的优势"""
    
    def __init__(self):
        super().__init__("data_analysis", "1.2.0")
        self.qwen_client = QwenClient()
        self.deepseek_client = DeepSeekClient()
        self.data_processor = DataProcessor()
        
    def validate_input(self, input_data: Dict[str, Any]) -> bool:
        """验证输入数据"""
        required_fields = ["file_path", "analysis_type"]
        return all(field in input_data for field in required_fields)
    
    async def execute(self, input_data: Dict[str, Any], **kwargs) -> Dict[str, Any]:
        """执行数据分析技能"""
        try:
            # 1. 数据预处理
            file_path = input_data["file_path"]
            analysis_type = input_data.get("analysis_type", "comprehensive")
            language = input_data.get("language", "zh")
            
            df = self.data_processor.load_data(file_path)
            data_summary = self.data_processor.get_data_summary(df)
            
            # 2. 选择合适的LLM进行分析
            if analysis_type == "quick_insight":
                # 快速洞察使用DeepSeek，成本更低
                analysis_result = await self._analyze_with_deepseek(df, data_summary, language)
            else:
                # 深度分析使用千问，中文理解更强
                analysis_result = await self._analyze_with_qwen(df, data_summary, language)
            
            # 3. 生成可视化建议
            visualization_suggestions = await self._generate_visualization_suggestions(df, analysis_result)
            
            # 4. 构建最终结果
            result = {
                "status": "success",
                "analysis_result": analysis_result,
                "visualization_suggestions": visualization_suggestions,
                "data_summary": data_summary,
                "skill_metadata": self.get_metadata()
            }
            
            return result
            
        except Exception as e:
            self.logger.error(f"Data analysis failed: {str(e)}")
            return {
                "status": "error",
                "error_message": str(e),
                "skill_metadata": self.get_metadata()
            }
    
    async def _analyze_with_qwen(self, df: pd.DataFrame, data_summary: Dict, language: str) -> Dict[str, Any]:
        """使用千问进行深度分析"""
        prompt = f"""
        数据分析任务：
        - 数据集摘要：{json.dumps(data_summary, ensure_ascii=False)}
        - 分析类型：深度业务洞察
        - 输出语言：{language}
        
        请基于以上数据提供：
        1. 关键业务洞察（3-5个核心发现）
        2. 潜在问题识别
        3. 业务建议
        4. 下一步分析建议
        
        要求：分析要有数据支撑，建议要具体可操作。
        """
        
        response = await self.qwen_client.generate_text(prompt)
        return self._parse_analysis_response(response["content"])
    
    async def _analyze_with_deepseek(self, df: pd.DataFrame, data_summary: Dict, language: str) -> Dict[str, Any]:
        """使用DeepSeek进行快速洞察"""
        prompt = f"""
        快速数据分析：
        数据摘要：{json.dumps(data_summary, ensure_ascii=False)}
        请提供3个最重要的数据洞察，用{language}输出。
        """
        
        response = await self.deepseek_client.generate_text(prompt)
        return self._parse_analysis_response(response["content"])
    
    async def _generate_visualization_suggestions(self, df: pd.DataFrame, analysis_result: Dict) -> List[Dict]:
        """生成可视化建议"""
        prompt = f"""
        基于以下数据分析结果，推荐最适合的可视化图表类型：
        
        分析结果：{json.dumps(analysis_result, ensure_ascii=False)}
        数据特征：{self.data_processor.get_data_characteristics(df)}
        
        请推荐3-5个可视化图表，包括：
        - 图表类型（如柱状图、折线图、散点图等）
        - 适合展示的数据维度
        - 预期的洞察价值
        - 推荐理由
        """
        
        response = await self.qwen_client.generate_text(prompt)
        return self._parse_visualization_response(response["content"])
    
    def _parse_analysis_response(self, response_text: str) -> Dict[str, Any]:
        """解析分析响应"""
        try:
            # 尝试解析JSON格式
            return json.loads(response_text)
        except json.JSONDecodeError:
            # 如果不是JSON，进行结构化处理
            lines = response_text.split('\n')
            result = {
                "insights": [],
                "problems": [],
                "suggestions": [],
                "next_steps": []
            }
            
            current_section = "insights"
            for line in lines:
                line = line.strip()
                if not line:
                    continue
                
                if "洞察" in line.lower() or "insight" in line.lower():
                    current_section = "insights"
                elif "问题" in line.lower() or "problem" in line.lower():
                    current_section = "problems"
                elif "建议" in line.lower() or "suggestion" in line.lower():
                    current_section = "suggestions"
                elif "下一步" in line.lower() or "next step" in line.lower():
                    current_section = "next_steps"
                else:
                    if line.startswith('-') or line.startswith('•'):
                        result[current_section].append(line[1:].strip())
                    elif line.startswith('1.') or line.startswith('2.') or line.startswith('3.'):
                        result[current_section].append(line[2:].strip())
            
            return result

5.3 部署与测试

main.py - 服务入口

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import uvicorn
from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
from skill.data_analyzer import DataAnalysisSkill
import logging

app = FastAPI(title="Data Analysis Agent Skill", version="1.2.0")
skill = DataAnalysisSkill()

class AnalysisRequest(BaseModel):
    file_path: str
    analysis_type: str = "comprehensive"
    language: str = "zh"
    additional_context: dict = {}

@app.post("/analyze")
async def analyze_data(request: AnalysisRequest):
    """数据分析API端点"""
    if not skill.validate_input(request.dict()):
        raise HTTPException(status_code=400, detail="Invalid input parameters")
    
    result = await skill.execute(request.dict())
    
    if result["status"] == "error":
        raise HTTPException(status_code=500, detail=result["error_message"])
    
    return result

if __name__ == "__main__":
    logging.basicConfig(level=logging.INFO)
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

六、Golang版本实现

6.1 项目结构

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data_analysis_skill_go/
├── cmd/
│   └── main.go
├── pkg/
│   ├── skill/
│   │   ├── base_skill.go
│   │   └── data_analyzer.go
│   ├── llm/
│   │   ├── qwen_client.go
│   │   └── deepseek_client.go
│   └── utils/
│       ├── data_processor.go
│       └── visualization.go
├── config/
│   └── config.go
├── internal/
│   └── router/
│       └── routes.go
├── go.mod
└── go.sum

6.2 核心代码实现

pkg/skill/base_skill.go - 技能基类

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package skill

import (
	"context"
	"log"
)

// SkillMetadata 技能元数据
type SkillMetadata struct {
	Name        string `json:"name"`
	Version     string `json:"version"`
	Description string `json:"description"`
}

// BaseSkill 技能基接口
type BaseSkill interface {
	Execute(ctx context.Context, inputData map[string]interface{}) (map[string]interface{}, error)
	ValidateInput(inputData map[string]interface{}) bool
	GetMetadata() SkillMetadata
}

// BaseSkillImpl 技能基类实现
type BaseSkillImpl struct {
	name        string
	version     string
	description string
	logger      *log.Logger
}

func NewBaseSkill(name, version, description string) *BaseSkillImpl {
	return &BaseSkillImpl{
		name:        name,
		version:     version,
		description: description,
		logger:      log.New(log.Writer(), "["+name+"] ", log.LstdFlags),
	}
}

func (b *BaseSkillImpl) GetMetadata() SkillMetadata {
	return SkillMetadata{
		Name:        b.name,
		Version:     b.version,
		Description: b.description,
	}
}

func (b *BaseSkillImpl) LogInfo(message string) {
	b.logger.Println("[INFO]", message)
}

func (b *BaseSkillImpl) LogError(message string) {
	b.logger.Println("[ERROR]", message)
}

pkg/llm/qwen_client.go - 千问客户端

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package llm

import (
	"bytes"
	"context"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"io"
	"net/http"
	"os"

	"github.com/joho/godotenv"
)

type QwenResponse struct {
	Output struct {
		Choices []struct {
			Message struct {
				Content string `json:"content"`
			} `json:"message"`
		} `json:"choices"`
	} `json:"output"`
	Usage map[string]interface{} `json:"usage"`
}

type QwenClient struct {
	apiKey   string
	baseURL  string
	model    string
	http     *http.Client
}

func NewQwenClient() (*QwenClient, error) {
	err := godotenv.Load()
	if err != nil {
		return nil, fmt.Errorf("error loading .env file: %v", err)
	}

	return &QwenClient{
		apiKey:  os.Getenv("QWEN_API_KEY"),
		baseURL: "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation",
		model:   "qwen3-max",
		http:    &http.Client{},
	}, nil
}

func (c *QwenClient) GenerateText(ctx context.Context, prompt string, context map[string]interface{}) (string, error) {
	headers := map[string]string{
		"Authorization": "Bearer " + c.apiKey,
		"Content-Type":  "application/json",
	}

	messages := []map[string]string{
		{"role": "system", "content": "你是一个专业的数据分析师，擅长从数据中提取洞察并生成有价值的业务建议。"},
		{"role": "user", "content": prompt},
	}

	if context != nil {
		contextJSON, _ := json.Marshal(context)
		messages = append(messages, map[string]string{
			"role": "assistant", "content": string(contextJSON),
		})
	}

	requestBody := map[string]interface{}{
		"model": c.model,
		"input": map[string]interface{}{
			"messages": messages,
		},
		"parameters": map[string]interface{}{
			"temperature": 0.3,
			"max_tokens":  2000,
		},
	}

	jsonBody, err := json.Marshal(requestBody)
	if err != nil {
		return "", fmt.Errorf("error marshaling request body: %v", err)
	}

	req, err := http.NewRequestWithContext(ctx, "POST", c.baseURL, bytes.NewBuffer(jsonBody))
	if err != nil {
		return "", fmt.Errorf("error creating request: %v", err)
	}

	for key, value := range headers {
		req.Header.Set(key, value)
	}

	resp, err := c.http.Do(req)
	if err != nil {
		return "", fmt.Errorf("error making request: %v", err)
	}
	defer resp.Body.Close()

	if resp.StatusCode != http.StatusOK {
		body, _ := io.ReadAll(resp.Body)
		return "", fmt.Errorf("qwen API error: status %d, body: %s", resp.StatusCode, string(body))
	}

	var response QwenResponse
	if err := json.NewDecoder(resp.Body).Decode(&response); err != nil {
		return "", fmt.Errorf("error decoding response: %v", err)
	}

	if len(response.Output.Choices) == 0 {
		return "", fmt.Errorf("no choices in response")
	}

	return response.Output.Choices[0].Message.Content, nil
}

pkg/skill/data_analyzer.go - 数据分析技能

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package skill

import (
	"context"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"log"
	"os"
	"path/filepath"

	"github.com/go-gota/gota/dataframe"
	"github.com/pkg/errors"

	"data_analysis_skill_go/pkg/llm"
	"data_analysis_skill_go/pkg/utils"
)

type DataAnalysisSkill struct {
	BaseSkillImpl
	qwenClient    *llm.QwenClient
	deepseekClient *llm.DeepSeekClient
	dataProcessor *utils.DataProcessor
}

type AnalysisResult struct {
	Insights   []string `json:"insights"`
	Problems   []string `json:"problems"`
	Suggestions []string `json:"suggestions"`
	NextSteps  []string `json:"next_steps"`
}

func NewDataAnalysisSkill() (*DataAnalysisSkill, error) {
	qwenClient, err := llm.NewQwenClient()
	if err != nil {
		return nil, errors.Wrap(err, "failed to create Qwen client")
	}

	deepseekClient, err := llm.NewDeepSeekClient()
	if err != nil {
		return nil, errors.Wrap(err, "failed to create DeepSeek client")
	}

	base := NewBaseSkill("data_analysis", "1.2.0", "Intelligent data analysis skill")
	return &DataAnalysisSkill{
		BaseSkillImpl: *base,
		qwenClient:    qwenClient,
		deepseekClient: deepseekClient,
		dataProcessor: utils.NewDataProcessor(),
	}, nil
}

func (s *DataAnalysisSkill) ValidateInput(inputData map[string]interface{}) bool {
	requiredFields := []string{"file_path", "analysis_type"}
	for _, field := range requiredFields {
		if _, exists := inputData[field]; !exists {
			s.LogError(fmt.Sprintf("Missing required field: %s", field))
			return false
		}
	}
	return true
}

func (s *DataAnalysisSkill) Execute(ctx context.Context, inputData map[string]interface{}) (map[string]interface{}, error) {
	s.LogInfo("Starting data analysis execution")

	// 获取输入参数
	filePath, ok := inputData["file_path"].(string)
	if !ok {
		return nil, errors.New("file_path must be a string")
	}

	analysisType, _ := inputData["analysis_type"].(string)
	if analysisType == "" {
		analysisType = "comprehensive"
	}

	language, _ := inputData["language"].(string)
	if language == "" {
		language = "zh"
	}

	// 1. 数据预处理
	absPath, err := filepath.Abs(filePath)
	if err != nil {
		return nil, errors.Wrap(err, "failed to get absolute path")
	}

	if _, err := os.Stat(absPath); os.IsNotExist(err) {
		return nil, errors.Errorf("file does not exist: %s", absPath)
	}

	df, err := s.dataProcessor.LoadData(absPath)
	if err != nil {
		return nil, errors.Wrap(err, "failed to load data")
	}

	dataSummary, err := s.dataProcessor.GetDataSummary(df)
	if err != nil {
		return nil, errors.Wrap(err, "failed to get data summary")
	}

	// 2. 选择合适的LLM进行分析
	var analysisResult map[string]interface{}
	if analysisType == "quick_insight" {
		s.LogInfo("Using DeepSeek for quick insight analysis")
		analysisResult, err = s.analyzeWithDeepSeek(ctx, df, dataSummary, language)
	} else {
		s.LogInfo("Using Qwen for comprehensive analysis")
		analysisResult, err = s.analyzeWithQwen(ctx, df, dataSummary, language)
	}

	if err != nil {
		return nil, errors.Wrap(err, "analysis failed")
	}

	// 3. 生成可视化建议
	visualizationSuggestions, err := s.generateVisualizationSuggestions(ctx, df, analysisResult)
	if err != nil {
		s.LogError(fmt.Sprintf("Failed to generate visualization suggestions: %v", err))
		visualizationSuggestions = make([]map[string]interface{}, 0)
	}

	// 4. 构建最终结果
	result := map[string]interface{}{
		"status": "success",
		"analysis_result": analysisResult,
		"visualization_suggestions": visualizationSuggestions,
		"data_summary": dataSummary,
		"skill_metadata": s.GetMetadata(),
	}

	s.LogInfo("Data analysis completed successfully")
	return result, nil
}

func (s *DataAnalysisSkill) analyzeWithQwen(ctx context.Context, df dataframe.DataFrame, dataSummary map[string]interface{}, language string) (map[string]interface{}, error) {
	dataSummaryJSON, _ := json.Marshal(dataSummary)
	prompt := fmt.Sprintf(`
数据分析任务：
- 数据集摘要：%s
- 分析类型：深度业务洞察
- 输出语言：%s

请基于以上数据提供：
1. 关键业务洞察（3-5个核心发现）
2. 潜在问题识别
3. 业务建议
4. 下一步分析建议

要求：分析要有数据支撑，建议要具体可操作。
`, string(dataSummaryJSON), language)

	response, err := s.qwenClient.GenerateText(ctx, prompt, nil)
	if err != nil {
		return nil, errors.Wrap(err, "qwen generation failed")
	}

	return s.parseAnalysisResponse(response), nil
}

func (s *DataAnalysisSkill) parseAnalysisResponse(response string) map[string]interface{} {
	// 简化的解析逻辑，实际应用中需要更复杂的解析
	result := make(map[string]interface{})
	result["raw_response"] = response
	result["parsed"] = true
	return result
}

七、最佳实践与优化建议

7.1 性能优化

  1. 技能缓存：对重复的分析任务使用缓存机制
  2. 异步处理：复杂分析任务采用异步执行模式
  3. 资源隔离：为不同技能分配独立的计算资源

7.2 安全性考虑

  1. 输入验证：严格验证所有输入数据，防止注入攻击
  2. 权限控制：技能执行需要最小权限原则
  3. 审计日志：记录所有技能调用和执行结果

7.3 监控与维护

  1. 性能监控：跟踪技能执行时间、资源消耗
  2. 质量评估：定期评估技能输出质量
  3. 版本管理：支持技能的平滑升级和回滚

八、总结与展望

通过本文的实践，我们成功构建了一个专业的Agent Skill系统，结合千问和DeepSeek大模型的优势，实现了智能数据分析能力。这种架构模式可以扩展到更多领域，如金融风控、医疗诊断、智能客服等。

在2026年的大模型技术发展趋势下，Agent Skill将成为企业AI转型的核心组件。正如DeepSeek 2026年开年首篇论文所展示的新架构，未来的智能体将更加注重训练的可控性和稳定性，而Agent Skill正是实现这一目标的关键技术路径。

技术栈总结：

  • Python版本：FastAPI + aiohttp + pandas，适合快速原型开发
  • Golang版本：标准库 + go-gota，适合高并发生产环境
  • 模型选择：千问（中文理解）+ DeepSeek（成本优化），实现能力互补

通过这种双语言、双模型的架构设计，我们不仅实现了技术上的专业性，也为不同技术背景的团队提供了灵活的选择空间，真正做到了专业且通俗易懂。

Agent Skill技术实践：简单构建基于Qen与DeepSeek大模型的智能技能体系实践

https://www.wdft.com/63ba8cf.html

Author

Jaco Liu

Posted on

2025-01-09

Updated on

2026-01-16

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Go27
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Go(string)1
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