从0开始学习：AI智能体Agent转化为实际产品的开源指南
J.Cling 在 GitHub上发现这套新鲜牛逼的教程合集从工具集成到模型记忆再到Agent框架，部署，多个Agent协调，评估等等均有覆盖，是个非常不错的从0学习如何构建生产级别Agent平台的教程。我已经会用网页离线保存工具打包了该网页放在文末网盘中。
🚀 DeepSeek V3.1 全新升级 至 DeepSeek V3.1 Terminus 发布！最新的Terminus版本在V3.1基础上进一步强化，针对用户最关心的问题进行了重大改进。
✨ 有哪些新变化？
• 🌐 语言更流畅：显著减少中文和英文混用问题，不再出现奇怪的乱码。
• 🤖 智能体全面升级：代码智能体（Code Agent）与搜索智能体（Search Agent）的表现大幅提升，处理任务更高效、更精准。
📊📊 经多项权威基准测试，新版Terminus的输出更加稳定可靠，各项表现均优于上个版本。
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辛华剑，现在是爱丁堡大学人工智能专业的一年级博士生，研究方向是使用大语言模型进行形式化数学定理自动证明的任务。本科就读于中山大学哲学系逻辑学专业，深入学习了这类形式化方法的理论基础，后来在中山大学梁小丹老师的指导下开始以 AI 研究的视角切入这个问题，随后分别在华为诺亚方舟实验室和 DeepSeek AI 做了一系列探索性的工作，现在在读博士的同时也在字节跳动 Seed 团队继续进行这一方向的研究实习。
