本文介绍基于LangChain DeepAgents和Tavily Search API的高性能智能体框架实现。通过将Tavily Search API封装为MCP Server，创建能处理长周期、高复杂度任务的深度研究智能体，并将其封装为OpenAI协议接口供Cherry Studio等客户端调用。完整展示了从环境搭建到智能体创建、API封装及客户端测试的全流程，最终实现自动生成研究报告的功能，为开发者提供了实用的智能体开发方案。
一、DeepAgents 深度研究智能体应用
DeepAgents是LangChain团队开源的一款高性能智能体框架，专为长周期、高复杂度任务设计。基于LangChain和LangGraph构建，通过内置的任务规划、文件系统、子智能体等能力，让智能体能够更高效地完成复杂、多步骤的任务，而无需开发者从零搭建底层逻辑。
本文基于LangChain DeepAgents+Tavily Search API， 快速构建一个可深度研究的智能体应用。其中Tavily Search API采用封装为MCP Server的方式提供给智能体调用。
实验使用模型这里采用claude-sonnet-4，模型来源使用OpenRouter，整体过程如下所示：
关于LangChain``DeepAgents的详细介绍和使用说明可以参考官方文档和Github：
官方介绍文档地址：
https://docs.langchain.com/oss/python/deepagents/quickstart
Github 地址：
https://github.com/langchain-ai/deepagents
实验所使用的主要依赖版本如下：
tavily-python==0.7.12mcp==1.9.2langchain==1.1.3langchain-mcp-adapters==0.1.4langgraph==1.0.5fastapi==0.115.14最终实验后执行效果如下所示，测试问题：埃菲尔铁塔与最高建筑相比有多高？
执行过程部分截图：
研究报告部分截图：
二、Tavily Search API 封装 MCP Server
Tavily Search API 介绍文档地址：
https://docs.tavily.com/documentation/quickstart
封装为MCP Server，这里主要封装两个能力：Web网络搜索 和 网页内容查看，整体逻辑如下所示：
from mcp.server.fastmcp import FastMCPfrom typing import Literalfrom tavily import TavilyClientmcp = FastMCP("Web-Search-Server")tavily_client = TavilyClient(api_key="tvly-xxxx") ## 修改为你的key@mcp.tool()def web_search(query: str, max_results: int = 5, topic: Literal["general", "news", "finance"] = "general", include_raw_content: bool = False): """Run a web search""" return tavily_client.search( query, max_results=max_results, include_raw_content=include_raw_content, topic=topic, ) @mcp.tool()def extract(url: str): """Extract web page content from URL.""" return tavily_client.extract(url)if __name__ == "__main__": mcp.settings.port = 6030 mcp.run("sse")启动MCP``Server
三、深度智能体搭建
关于深度智能体的创建和LangChain之前Agent的创建几乎相同，只需使用deepagents下的create_deep_agent，参数和使用方式和之前也几乎相同，关于MCP工具的使用，也可以直接使用MultiServerMCPClient抽取的MCP Tools，实现过程如下所示：
import os, configfrom langchain_core.messages import AIMessageChunkos.environ["OPENAI_BASE_URL"] = "https://openrouter.ai/api/v1" ## 支持openai协议的 API BASEos.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-or-v1-xxxx" ## 你的API KEYfrom deepagents import create_deep_agentfrom langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClientfrom langchain.chat_models import init_chat_modelimport asynciosystem_prompt = """你是一位研究专家。你的工作是根据用户的要求进行彻底的研究，然后写一份润色的报告。## 工作流程1. 理解核心需求，识别关键要素。2. 制定任务规划，明确待办事项。3. 逐步研究，记录发现，验证结论。4. 整体结果和审查, 必要时重新制定解决链路。5. 输出详细研究报告。"""async def main(): ## 初始化模型 llm = init_chat_model( f"openai:anthropic/claude-sonnet-4", temperature=0 ) ## 定义MCP Server, 执行前面创建的 client = MultiServerMCPClient( { "web-search": { "url": "http://localhost:6030/sse", "transport": "sse" } } ) ## 获取 MCP Tools tools = await client.get_tools() ## 创建深度智能体 agent = create_deep_agent( model=llm, tools=tools, system_prompt=system_prompt ) ## 执行深度研究，以流式的方式输出 async for stream_type, chunk in agent.astream( input={ "messages": [ {"role": "user", "content": "埃菲尔铁塔与最高建筑相比有多高？"} ] }, stream_mode=["updates", "messages"] ): if stream_type == "messages" and type(chunk[0]) is AIMessageChunk: content = chunk[0].content if not content: continue print(content, end="", flush=True) elif stream_type == "updates": if "model" in chunk: model = chunk["model"] if "messages" in model: messages = model["messages"] for message in messages: tool_calls = message.tool_calls for tool_call in tool_calls: name = tool_call["name"] args = tool_call["args"] if name == "write_todos": todos = args["todos"] print_todos = [] for todo in todos: todo_content = todo["content"] status = todo["status"] print_todos.append(f"> {todo_content} --> {status}") if print_todos: print_todos = "\n".join(print_todos) print(f"\n> TODO: \n{print_todos}\n\n") else: print(f"\n> Call MCP: {name}, args: {args}\n") if "tools" in chunk: tools = chunk["tools"] if "messages" in tools: messages = tools["messages"] for message in messages: content = message.content if "Updated todo list" in content: continue print("\nMCP Result: \n", content, "\n")if __name__ == '__main__': asyncio.run(main())运行后可以看到智能体先是指定初步的待办过程，然后逐步执行每个待办：
最后可以看到研究报告：
下面将上述逻辑封装为 OpenAI 协议接口，使用 Cherry Studio 客户端访问，可以更好的进行交互和展示效果。
四、封装为 OpenAI 协议接口
上述已经通过控制台实现了DeepAgents的执行，下面使用FastAPI封装为OpenAI协议接口，便于在客户端使用。
注意：这里主要为实现功能，api_key写死在程序中为：sk-da4b6cb4a41e4cascascasc9508deb556942（随机生成的）， 后续使用客户端连接时，需要填写该api_key。
这里由于工具输出内容较多，工具的输出暂时没有吐给客户端，如果需要查看直接将注释放开即可。
整体逻辑如下：
import osfrom langchain_core.messages import AIMessageChunkos.environ["OPENAI_BASE_URL"] = "https://openrouter.ai/api/v1" ## 支持openai协议的 API BASEos.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-or-v1-xxxx" ## 你的API KEYfrom fastapi import FastAPI, HTTPException, Header, Dependsfrom fastapi.responses import StreamingResponsefrom pydantic import BaseModelfrom typing import List, Dict, Any, Optional, Generatorfrom langchain.chat_models import init_chat_modelfrom langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClientfrom deepagents import create_deep_agentfrom datetime import datetimeimport time, uuidapp = FastAPI(title="OpenAI Compatible Chat API")api_key = "sk-da4b6cb4a41e4cascascasc9508deb556942"agent = Nonesystem_prompt = """你是一位研究专家。你的工作是根据用户的要求进行彻底的研究，然后写一份润色的报告。## 工作流程1. 理解核心需求，识别关键要素。2. 制定任务规划，明确待办事项。3. 逐步研究，记录发现，验证结论。4. 整体结果和审查, 必要时重新制定解决链路。5. 输出详细研究报告。"""llm = init_chat_model( f"openai:anthropic/claude-sonnet-4", temperature=0)class ChatCompletionRequest(BaseModel): model: str messages: List[Dict[str, Any]] temperature: Optional[float] = 1.0 max_tokens: Optional[int] = None stream: Optional[bool] = Falseclass ChatCompletionChoice(BaseModel): index: int message: List[Dict[str, Any]] finish_reason: strclass ChatCompletionResponse(BaseModel): id: str object: str = "chat.completion" created: int model: str choices: List[ChatCompletionChoice] usage: Dict[str, int]class ChatCompletionChunk(BaseModel): id: str object: str = "chat.completion.chunk" created: int model: str choices: List[Dict[str, Any]]async def create_agent(): '''创建MCP Agent''' client = MultiServerMCPClient( { "web-search": { "url": "http://localhost:6030/sse", "transport": "sse" } } ) tools = await client.get_tools() return create_deep_agent( model=llm, tools=tools, system_prompt=system_prompt )async def invoke_agent(messages: []): global agent if not agent: agent = await create_agent() async for stream_type, chunk in agent.astream({"messages": messages}, stream_mode=["updates", "messages"]): if stream_type == "messages" and type(chunk[0]) is AIMessageChunk: content = chunk[0].content if not content: continue yield content elif stream_type == "updates": if "model" in chunk: model = chunk["model"] if "messages" in model: messages = model["messages"] for message in messages: tool_calls = message.tool_calls for tool_call in tool_calls: name = tool_call["name"] args = tool_call["args"] if name == "write_todos": todos = args["todos"] print_todos = [] for todo in todos: todo_content = todo["content"] status = todo["status"] print_todos.append(f"> {todo_content} --> {status}") if print_todos: print_todos = "\n".join(print_todos) yield f"\n> TODO: \n{print_todos}\n\n" else: yield f"\n> Call MCP Server: {name}, args: {args}\n\n" ## 客户端暂时不输出工具的输出，如果需要，放开注释即可 # if "tools" in chunk: # tools = chunk["tools"] # if "messages" in tools: # messages = tools["messages"] # for message in messages: # content = message.content # if "Updated todo list" in content: # continue # yield f"> MCP Response: \n\n```json\n{content}\n```\n"async def handle_stream_response(messages: [], model: str, request_id: str) -> Generator[str, None, None]: # 执行 agent async for msg in invoke_agent(messages): chunk_data = ChatCompletionChunk( id=request_id, created=int(time.time()), model=model, choices=[{ "index": 0, "delta": { "content": msg }, "finish_reason": None }] ) yield f"data: {chunk_data.model_dump_json()}\n\n" final_chunk = ChatCompletionChunk( id=request_id, created=int(time.time()), model=model, choices=[{ "index": 0, "delta": {}, "finish_reason": "stop" }] ) yield f"data: {final_chunk.model_dump_json()}\n\n" yield "data: [DONE]\n\n"async def verify_auth(authorization: Optional[str] = Header(None)) -> bool: '''验证token''' if not authorization: return False if authorization.startswith("Bearer "): token = authorization[7:] else: token = authorization return token == api_key@app.post("/v1/chat/completions")async def chat_completions(request: ChatCompletionRequest, auth_result: bool = Depends(verify_auth)): # 检查身份验证结果 if not auth_result: raise HTTPException( status_code=401, detail={ "error": { "message": "Invalid authentication credentials", "type": "invalid_request_error", "param": None, "code": "invalid_api_key" } }, headers={"WWW-Authenticate": "Bearer"} ) ## 暂不支持非流式返回 if not request.stream: raise HTTPException( status_code=400, detail={ "error": { "message": "Streaming responses are not implemented in this mock API", "type": "invalid_request_error", "param": "stream", "code": "invalid_parameter" } } ) try: # 触发 agent 并流式返回 request_id = f"chatcmpl-{uuid.uuid4().hex[:8]}" return StreamingResponse( handle_stream_response(request.messages, request.model, request_id), media_type="text/plain", headers={ "Cache-Control": "no-cache", "Connection": "keep-alive", "Content-Type": "text/event-stream" } ) except Exception as e: raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))@app.get("/v1/models")async def list_models(): """列出可用模型""" return { "object": "list", "data": [ { "id": "agent_model", "object": "model", "created": int(time.time()), "owned_by": "agent" } ] }@app.get("/health")async def health_check(): """健康检查""" return {"status": "healthy", "timestamp": datetime.now().isoformat()}if __name__ == "__main__": import uvicorn uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)启动服务：
五、使用 Cherry Studio 连接测试
注意这里不限于Cherry Studio，可以使用任何支持OpenAI协议的客户端连接测试，比如OpenWebUI。
这里已Cherry Studio为例，添加一个OpenAI连接：
注意：这里API秘钥，使用前面提到的api key：
交互测试
提问：埃菲尔铁塔与最高建筑相比有多高？
执行过程部分截图：
研究报告部分截图：
完整输出内容如下(注意：上面封装OpenAI接口时，由于工具输出内容较多，工具的输出暂时没有吐给客户端，如果需要查看直接将注释放开即可)：```plaintext
我来帮您研究埃菲尔铁塔与世界最高建筑的高度对比。这需要查找准确的数据来进行比较。> TODO: > 搜索埃菲尔铁塔的准确高度信息 --> in_progress> 搜索世界最高建筑的信息和高度 --> pending> 对比分析两者的高度差异 --> pending> 整理并撰写详细的对比报告 --> pending> Call MCP Server: web_search, args: {‘query’: ‘埃菲尔铁塔高度 准确数据 米’}> TODO: > 搜索埃菲尔铁塔的准确高度信息 --> completed> 搜索世界最高建筑的信息和高度 --> in_progress> 对比分析两者的高度差异 --> pending> 整理并撰写详细的对比报告 --> pending> Call MCP Server: web_search, args: {‘query’: ‘世界最高建筑 哈利法塔 迪拜塔 高度 米’}> Call MCP Server: web_search, args: {‘query’: ‘2024年世界最高建筑排名 最新’}> TODO: > 搜索埃菲尔铁塔的准确高度信息 --> completed> 搜索世界最高建筑的信息和高度 --> completed> 对比分析两者的高度差异 --> in_progress> 整理并撰写详细的对比报告 --> pending> TODO: > 搜索埃菲尔铁塔的准确高度信息 --> completed> 搜索世界最高建筑的信息和高度 --> completed> 对比分析两者的高度差异 --> completed> 整理并撰写详细的对比报告 --> in_progress# 埃菲尔铁塔与世界最高建筑高度对比研究报告## 研究概述本报告通过详细研究，对比分析了法国巴黎埃菲尔铁塔与当前世界最高建筑的高度差异，为您提供准确的数据对比。## 核心发现### 埃菲尔铁塔高度-当前高度：330米（2022年3月更新）-历史变化： - 1889年建成时：312米（包含旗杆） - 原始结构：300米（被称为"300米塔"） - 2000年增高：324米（安装数字电视天线） - 2022年最新增高：330米（安装6米数字音频广播天线）### 世界最高建筑 - 哈利法塔（迪拜）-高度：828米-楼层：162层（地上）/ 169层（总计）-建成时间：2010年-保持记录：连续14年世界最高建筑（2010-2024年）## 高度对比分析### 数据对比| 建筑名称 | 高度 | 建成年份 | 位置 ||---------|------|----------|------|| 哈利法塔 | 828米 | 2010年 | 阿联酋迪拜 || 埃菲尔铁塔 | 330米 | 1889年 | 法国巴黎 ||高度差|498米|121年| - |### 关键对比指标1.绝对高度差异：498米 - 哈利法塔比埃菲尔铁塔高出498米 - 相当于埃菲尔铁塔高度的1.51倍2.相对比例： - 哈利法塔是埃菲尔铁塔高度的2.51倍 - 埃菲尔铁塔仅为哈利法塔高度的39.9%3.时代差异： - 两座建筑相隔121年建成 - 体现了建筑技术的巨大进步## 历史意义对比### 埃菲尔铁塔（1889年）- 建成时是世界最高建筑- 保持世界最高记录40年（1889-1929年）- 标志着钢铁结构建筑的里程碑- 法国文化象征和巴黎地标### 哈利法塔（2010年）- 现代超高层建筑技术的巅峰- 多项世界纪录保持者- 代表21世纪建筑工程成就- 迪拜城市发展的象征## 结论埃菲尔铁塔虽然在其建成的1889年是世界最高建筑，但与当前世界最高建筑哈利法塔相比，存在显著的高度差异。哈利法塔以828米的高度，比埃菲尔铁塔的330米高出498米，是埃菲尔铁塔高度的2.51倍。这一对比不仅展现了建筑技术在过去一个多世纪中的巨大进步，也反映了人类对于建造更高建筑的不断追求。埃菲尔铁塔作为19世纪工业革命的杰作，与哈利法塔这一21世纪建筑奇迹，共同见证了人类建筑史的辉煌发展。> TODO: > 搜索埃菲尔铁塔的准确高度信息 --> completed> 搜索世界最高建筑的信息和高度 --> completed> 对比分析两者的高度差异 --> completed> 整理并撰写详细的对比报告 --> completed研究已完成！根据最新数据，埃菲尔铁塔目前高度为330米，而世界最高建筑哈利法塔高度为828米。哈利法塔比埃菲尔铁塔高出498米，是埃菲尔铁塔高度的2.51倍。这个巨大的高度差异不仅体现了建筑技术在121年间的飞跃发展，也展现了人类建筑工程能力的显著提升。
### 交互测试 > 提问：**深度研究下CSDN小毕超博主** 执行过程部分截图：  研究报告部分截图：  完整输出内容如下： ```plaintext 我将深度研究CSDN小毕超博主的相关信息。这是一个复杂的研究任务，需要多个步骤来收集和分析信息。> TODO: > 搜索CSDN小毕超博主的基本信息和简介 --> in_progress> 分析小毕超的技术专长和主要内容领域 --> pending> 研究其代表性文章和技术贡献 --> pending> 分析其在CSDN平台的影响力和数据表现 --> pending> 收集其他平台的相关信息（如果有） --> pending> 整理和撰写详细研究报告 --> pending> Call MCP Server: web_search, args: {'query': 'CSDN 小毕超 博主 简介 技术专长', 'max_results': 10}> Call MCP Server: extract, args: {'url': 'https://blog.csdn.net/qq_43692950'}> TODO: > 搜索CSDN小毕超博主的基本信息和简介 --> completed> 分析小毕超的技术专长和主要内容领域 --> in_progress> 研究其代表性文章和技术贡献 --> pending> 分析其在CSDN平台的影响力和数据表现 --> pending> 收集其他平台的相关信息（如果有） --> pending> 整理和撰写详细研究报告 --> pending> Call MCP Server: web_search, args: {'query': '小毕超 CSDN 博客专家 人工智能 微服务 技术文章', 'max_results': 8}> Call MCP Server: web_search, args: {'query': '"小毕超" CSDN 博客专家 粉丝数 文章数 影响力', 'max_results': 8}> TODO: > 搜索CSDN小毕超博主的基本信息和简介 --> completed> 分析小毕超的技术专长和主要内容领域 --> completed> 研究其代表性文章和技术贡献 --> in_progress> 分析其在CSDN平台的影响力和数据表现 --> pending> 收集其他平台的相关信息（如果有） --> pending> 整理和撰写详细研究报告 --> pending> Call MCP Server: web_search, args: {'query': '小毕超 CSDN 热门文章 ChatGPT 知识图谱 微服务 大模型', 'max_results': 10}> Call MCP Server: web_search, args: {'query': '小毕超 CSDN 博客专家 华为云专家 软考高级 TOGAF 获奖经历', 'max_results': 8}> TODO: > 搜索CSDN小毕超博主的基本信息和简介 --> completed> 分析小毕超的技术专长和主要内容领域 --> completed> 研究其代表性文章和技术贡献 --> completed> 分析其在CSDN平台的影响力和数据表现 --> in_progress> 收集其他平台的相关信息（如果有） --> pending> 整理和撰写详细研究报告 --> pending> Call MCP Server: web_search, args: {'query': '"小毕超" 阿里云 华为云 技术专家 开发者社区', 'max_results': 8}> TODO: > 搜索CSDN小毕超博主的基本信息和简介 --> completed> 分析小毕超的技术专长和主要内容领域 --> completed> 研究其代表性文章和技术贡献 --> completed> 分析其在CSDN平台的影响力和数据表现 --> completed> 收集其他平台的相关信息（如果有） --> completed> 整理和撰写详细研究报告 --> in_progress# CSDN小毕超博主深度研究报告## 一、博主基本信息概览### 个人简介**小毕超**（CSDN用户名：qq_43692950）是CSDN平台上的知名技术博主，具有深厚的技术背景和丰富的实践经验。他是一位专注于人工智能、微服务架构领域的专业技术人员，同时也是多个技术认证的持有者。### 专业资质与认证- **国内软考高级系统架构设计师职称**- **国际TOGAF鉴定级企业架构设计师**- **PMP项目管理师**- **华为云·云享专家**- **CSDN博客专家**### 获奖经历- "联想杯"移动互联比赛 江苏省一等奖和国家二等奖- 第四届全国应用型人才比赛"兄弟连杯"国家一等奖## 二、技术专长与内容领域分析### 核心技术领域根据研究发现，小毕超的技术专长主要集中在以下几个方面：#### 1. 人工智能与机器学习- **大语言模型应用**：深度研究ChatGPT、Qwen系列、DeepSeek等主流大模型- **模型微调与训练**：专注于医疗问答、命名实体识别、文本分类等任务的模型微调- **计算机视觉**：目标检测、YOLO系列算法应用与优化- **自然语言处理**：知识图谱构建、语义相似性判断、文本解析等#### 2. 微服务架构- **Spring Cloud生态**：Spring Cloud Kubernetes、微服务治理- **容器化技术**：Docker、Kubernetes集群部署与管理- **服务网格**：微服务间通信与治理- **API网关**：微服务架构中的流量管理#### 3. 大数据处理- **数据仓库技术**：Hive数据处理与分析- **分布式计算**：Hadoop生态系统应用- **数据可视化**：结合机器学习的数据分析平台#### 4. 云原生技术- **Kubernetes**：集群搭建、多租户管理、KubeSphere应用- **DevOps**：Jenkins自动化部署、CI/CD流程优化- **云平台服务**：华为云、阿里云等云服务应用## 三、代表性技术贡献与文章分析### 最新技术文章（2024-2025年）1. **《使用 DeepSeek R1 心理医疗健康数据集 + Qwen2.5-0.5B-Instruct，蒸馏专有领域思考模型》** - 展示了在垂直领域应用大模型的创新实践2. **《基于 Qwen2.5-0.5B 微调训练 Ner 命名实体识别任务》** - 深入探讨了小参数模型在特定NLP任务中的应用3. **《文档解析利器 PaddleOCR-VL 视觉文档解析模型本地部署和测试》** - 结合了计算机视觉与文档处理的实用技术4. **《基于 PyTorch 完全从零手搓 GPT 混合专家 (MOE) 对话模型》** - 展现了深度学习模型架构的深度理解5. **《YOLO 家族全新一代 YOLO v13 上手使用及微调实验》** - 紧跟计算机视觉领域最新发展### 技术创新特点- **前沿性**：紧跟AI技术发展趋势，及时分享最新模型和技术- **实用性**：注重理论与实践结合，提供完整的部署和测试方案- **深度性**：从底层原理到实际应用的全栈技术覆盖- **系统性**：构建完整的技术体系，形成专栏化内容## 四、CSDN平台影响力分析### 平台地位- **CSDN博客专家**：获得官方认证的技术专家称号- **Java技术领域优质创作者**：在后端开发技术领域具有专家地位- **博客之星候选人**：在2022年博客之星排行榜中表现优异### 内容数据表现- **专栏数量**：创建了73篇微服务相关文章的专栏，关注人数8W+人- **技术覆盖面**：涉及机器学习、大模型、微服务、大数据处理等多个技术领域- **更新频率**：保持高频率的技术文章更新，紧跟技术发展趋势### 社区影响力- **技术引领**：在AI大模型应用、微服务架构等领域具有一定的技术引领作用- **知识分享**：通过详细的技术教程和实践案例，为开发者社区贡献价值- **跨平台影响**：内容被华为云开发者社区等其他平台转载和引用## 五、其他平台表现### 华为云开发者社区小毕超的技术文章在华为云开发者社区也有广泛传播，包括：- 《使用kubeadm快速部署一个K8s集群》- 《Nexus3 搭建私服maven 仓库》- 《MyCat搭建mysql读写分离介绍，并使用SpringBoot测试》这些文章的转载表明其技术内容具有较高的实用价值和影响力。### 技术社区认可- 被多个技术平台引用和转载- 在开发者社区中具有一定的知名度- 技术文章质量得到同行认可## 六、技术发展趋势与特色### 技术发展轨迹1. **早期阶段**：专注于传统后端技术，如Spring、微服务架构2. **发展阶段**：扩展到大数据处理、容器化技术3. **当前阶段**：深度投入AI大模型、机器学习应用领域### 技术特色- **全栈能力**：从基础架构到AI应用的全技术栈覆盖- **实践导向**：注重技术的实际应用和落地- **持续学习**：紧跟技术发展趋势，不断更新知识体系- **知识传播**：通过高质量的技术文章推动技术普及## 七、总结与评价### 综合评价小毕超是CSDN平台上一位具有较高技术水平和影响力的博主。他在人工智能、微服务架构、大数据处理等多个技术领域都有深入的研究和实践经验。其技术文章质量高、实用性强，为开发者社区提供了宝贵的技术资源。### 技术价值1. **技术深度**：在AI大模型应用方面具有较深的技术积累2. **实践经验**：丰富的项目实践经验，能够提供完整的解决方案3. **知识分享**：积极分享技术知识，推动技术社区发展4. **持续创新**：紧跟技术发展趋势，不断探索新技术应用### 发展前景基于当前的技术发展趋势和小毕超的技术积累，预计他将在AI大模型应用、智能化系统构建等领域继续发挥重要作用，为技术社区贡献更多有价值的内容。> TODO: > 搜索CSDN小毕超博主的基本信息和简介 --> completed> 分析小毕超的技术专长和主要内容领域 --> completed> 研究其代表性文章和技术贡献 --> completed> 分析其在CSDN平台的影响力和数据表现 --> completed> 收集其他平台的相关信息（如果有） --> completed> 整理和撰写详细研究报告 --> completed我已经完成了对CSDN小毕超博主的深度研究。通过系统性的信息收集和分析，我为您提供了一份详细的研究报告，涵盖了以下几个方面：## 研究成果总结：1. **个人背景**：小毕超是一位具有多项专业认证的技术专家，包括软考高级、TOGAF、PMP等资质，并获得过多项技术竞赛奖项。2. **技术专长**：主要专注于人工智能与机器学习、微服务架构、大数据处理和云原生技术四大领域。3. **技术贡献**：在AI大模型应用、模型微调、计算机视觉、微服务架构等方面有深入研究，发表了大量高质量的技术文章。4. **平台影响力**：在CSDN平台具有博客专家称号，是Java技术领域的优质创作者，内容被多个技术平台转载。5. **发展趋势**：从传统后端技术逐步发展到AI大模型应用，展现了持续学习和技术创新的能力。这份研究报告全面展现了小毕超博主在技术社区中的地位、贡献和影响力，为了解这位技术专家提供了详实的参考资料。AI时代，未来的就业机会在哪里？
答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具，到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域，技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。
掌握大模型技能，就是把握高薪未来。
那么，普通人如何抓住大模型风口？
AI技术的普及对个人能力提出了新的要求，在AI时代，持续学习和适应新技术变得尤为重要。无论是企业还是个人，都需要不断更新知识体系，提升与AI协作的能力，以适应不断变化的工作环境。
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同时很多人面临优化裁员，近期科技巨头英特尔裁员2万人，传统岗位不断缩减，因此转行AI势在必行！
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这份资料由我们和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。
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