DeepSeek大模型自今年1月20日发布R1版本以来，迅速在行业内引发了轰动。凭借其出色的性能和开源特性，DeepSeek在短时间内积累了庞大的用户基础，发布仅20天日活用户就突破了2000万大关，现如今日活用户量更是已攀升至3000万。
用户的热情高涨导致DeepSeek经常处于繁忙状态，为了满足用户需求，市场上已经出现了一些替代方案。然而，这些平替方案的出现也引发了一场关于“真假满血”的争议，更多用户仍然渴望能够体验到真正的满血版DeepSeek R1。这种现象无疑进一步证明了DeepSeek的火爆程度。
DeepSeek的卓越性能和开源特性吸引了众多企业的关注与合作。国内科技巨头如腾讯云、阿里云、百度智能云和字节跳动等纷纷接入DeepSeek模型，以提升自身的AI能力和服务效率，并拓展更多的应用场景。三大通信运营商也全面引入了DeepSeek，利用其自然语言处理和深度学习技术推动AI在通信领域的应用。不仅如此，亚马逊AWS、微软Azure等海外云巨头也宣布了对DeepSeek的支持，进一步提升了其全球影响力和应用范围。
DeepSeek在AI领域的技术优势还引发了业界对AI Agent的深入思考。自DeepSeek R1上线以来，国内外已经出现了大量基于其构建的AI Agent实例，这些实例在性能上普遍优于其他模型。例如，基于Camel框架开发的股市交易智能体，通过使用DeepSeek模型进行角色扮演和任务执行，能够协助股票交易员完成复杂的交易任务，并生成可执行的交易策略。甚至有观点认为，DeepSeek加上开源Agent架构，有望替代OpenAI的Deep Research服务。
AI Agent作为AI技术的重要应用形式，依赖于强大的底层模型来实现其功能。DeepSeek的高性能、低算力需求以及开源特性，使得更多的企业和开发者能够参与到AI Agent的开发和应用中。目前，多家AI Agent构建平台如Coze、实在智能体、斑头雁智能等已经上线了DeepSeek R1，用户可以直接在这些平台上使用或构建相应的智能体。
在国内，众多企业都在其产品及解决方案中引入了DeepSeek。微盟基于DeepSeek推出了面向零售行业的导购Agent产品“导购任务AI+”，阅文集团作家助手接入了DeepSeek模型以辅助写作，万兴科技则为其视频、图片和文档生成软件接入了DeepSeek模型，以提升创意制作能力。许多正在部署大模型的企业都在迅速引入DeepSeek模型。
DeepSeek R1及后续版本的推出，不仅推动了AI Agent在技术上的进步，还促进了其在行业中的广泛应用。DeepSeek在推理能力上的突破，对AI Agent的影响尤为深远。大语言模型（LLM）作为AI Agent的基础，决定了智能体的性能、功能和特长。DeepSeek增强了AI Agent的推理与决策能力，帮助其进行复杂的逻辑推理并优化策略，提高了任务完成的质量。
通过将复杂任务分解为多个可管理的小目标，并制定相应的执行策略，DeepSeek提高了AI Agent的任务规划与执行能力，使其能够适应不断变化的需求。DeepSeek还提升了AI Agent的工具调用能力，使其能够通过外部数据交互和API调用解决复杂问题，增强了实际应用中的有效性。在多模态融合方面，DeepSeek推动了AI Agent在处理和理解多媒体信息方面的进步，从而在更复杂的环境中实现了自主感知、推理和决策。
DeepSeek的开源策略和技术创新，显著降低了AI技术的应用门槛，使得中小企业和个人开发者能够轻松接入高性能AI。这不仅加速了AI技术在金融、教育、医疗等垂直领域的普及，还推动了多Agent协作的发展，使得AI技术在工业生产、智能城市等领域的深度应用成为可能。例如，在电商领域，阿里国际站的AI Agent在接入DeepSeek-R1后，推理能力得到显著提升，能够更好地帮助商家拓展生意增量。
基于DeepSeek构建的AI Agent具备高效的推理能力，通过创新的架构和训练方法，显著提升了推理效率，实现了比传统模型更快的推理速度和更低的成本。这些AI Agent能够处理复杂的多模态任务，并在教育、医疗和创意产业等多个领域发挥重要作用。例如，在教育领域，AI Agent可以为学生提供个性化学习建议和答疑服务，通过分析学生的学习进度和问题，生成针对性的学习计划。
DeepSeek大模型的技术架构创新，如MLA（多头潜在注意力）和MoE（混合专家模型），为AI Agent的多模态学习提供了强大的技术支持。同时，DeepSeek的推理计算路线，如使用纯粹的强化学习来激励大模型的推理能力，无需监督微调，不依赖冷启动数据，这些技术创新为AI Agent在与环境的交互中不断优化其策略、实现更智能的决策提供了可能。
