定义

AGENT 通常被译为 “智能体”，是在一定环境中体现出自治性、反应性、社会性、预动性、思辨性（慎思性）、认知性等智能特征中的一种或多种的软件或硬件实体。基于大语言模型（LLM）的 AI AGENT 是以 LLM 为大脑驱动，具有自主理解感知、规划、记忆和使用工具的能力，能自动化执行完成复杂任务的系统。DeepSeek 的 AGENT 就是基于其大模型技术，具备这些能力的智能实体。

作用

• 智能问答：可以回答各种问题，就像一个知识渊博的助手，例如回答学术问题、生活常识问题等。
• 个性化学习路径推荐：通过整合学生的历史课程成绩、课程大纲等资料，为学生量身定制学习路径，帮助学生查漏补缺，提高学习效率。
• 作业自动批改与反馈：能够对学生的作业进行自动批改，并给出反馈意见，节省教师的时间和精力。
• 虚拟数字人生成：可以生成虚拟数字人，用于教学、培训等场景，提供更加生动、直观的学习体验。
• 科研辅助：具备学术级逻辑推理能力，可辅助科研论证与理论验证，支持长文本深度解析，帮助科研人员快速提取文献核心观点。

构建个性化 AGENT 的方法

以某大学基于 DeepSeek 构建的 “数小管” 为例，其通过深度整合学生的历史课程成绩、课程大纲、讲义、教材等资料，并结合教师的先验知识，为学生提供个性化的学习支持。具体来说，在构建过程中，首先明确智能体的服务目标，比如针对学生的学习计划制定。然后收集与目标相关的个性化数据，如学生的历史成绩等。接着，利用 DeepSeek 大模型的能力，对这些数据进行分析和处理，生成个性化的方案，如根据学生的知识薄弱点和课程目标，制定出符合学生个人情况的学习路径。在生成方案后，还会与学生进行反复沟通，以确认并优化学习计划的各个细节，从而形成最终的个性化智能体服务。

缺点

• 存在幻觉问题：测试结果显示，DeepSeek - R1 推理模型幻觉率远高于大语言模型 V3。AI 幻觉是指大模型基于概率预测生成文本时，当信息缺失会通过 “合理推测” 填补空白，常虚构细节以保持逻辑连贯，可能导致生成的内容与事实不符，在医疗、金融等对准确性要求极高的行业应用时存在风险。
• 依赖训练数据：大模型的 “认知能力” 完全依赖于训练数据，如果提供的训练数据遗漏了和业务相关的重要信息，或是存在错误信息，大模型生成的内容也会出错。
• 无法彻底解决幻觉问题：现有的技术条件无法彻底消除 AI 幻觉，目前只能通过优化训练策略（如混合训练）局部改善，这可能会限制其在一些对准确性和可靠性要求极高的场景中的应用。
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