自己动手打造AI Agent:基于DeepSeek-R1+websearch从零构建自己的Manus深度探索智能体AI-Research
关于R1-Searcher的报告：
第一章：AI Agent基础与DeepSeek-R1架构解析（1/10）
1.1 AI Agent技术演进与核心价值
人工智能代理（AI Agent）经历了从规则驱动到数据驱动的范式转移。早期基于专家系统的符号主义方法（如MYCIN医疗诊断系统）受限于知识库规模，而现代深度强化学习框架（如AlphaGo）通过环境交互实现了突破性进展。当前AI Agent的核心能力体现在：
- 认知架构：Transformer驱动的多模态理解
- 决策机制：基于PPO算法的动态策略优化
- 环境交互：API调用与物理设备控制接口
- 持续学习：Online Learning与Experience Replay技术
1.2 DeepSeek-R1模型架构深度剖析
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