结束语｜近水知鱼性，近山识鸟音
邢云阳
你好，我是邢云阳。
此刻是五一小长假前夕的一个晚上，我的家人们都已经熄灯休息，进入了梦乡。然而这个时间段还在电脑前工作的我，思维逻辑却异常清晰，似乎夜深人静更容易提升人的专注力。
这门课程起源于 DeepSeek 在春节前后的爆火。在此之前，大家如果常去浏览一些 AI 应用开发方面的文章或者教程，会发现作者普遍喜欢用 OpenAI 公司的模型，比如 GPT-4o 或者 text-davinci-003 等嵌入模型去做效果演示。这其实是作者也是很多国内 AI 开发者们的无奈之举，毕竟 OpenAI 的模型确实输出稳定、效果好。然而 OpenAI 毕竟是海外产品，除了一些出海项目能够使用外，国内项目天然就受到一些约束，很难落地。
因此 DeepSeek 开源后，国内的应用终于可以名正言顺地落地了。于是主编老师邀请我以 DeepSeek 为基础，结合自己的 AI 研发经验，设计一个能让同学们将 DeepSeek 落地的专栏。
作为 AI Infra 的一线开发者，近期我也切实感受到 DeepSeek 在国内研学、落地所掀起的热潮。年后，我曾在一周以内先后辗转北京、河南、云南等地参加高校学术论坛，深入客户现场与客户进行交流；也曾一天之内进行四场 DeepSeek 的演讲培训。白天演讲，晚上研发是常态。这门课也是在这个背景下熬夜写出来的。
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AI
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1. DeepSeek开源后，国内的应用终于可以名正言顺地落地了，为AI应用开发带来了新的可能性。 2. 一位同学通过课程学习，成功解决了在工作中遇到的问题，体现了知识的实际应用和创造价值。 3. 程序员需要持续学习，尤其在AI时代，技术更新速度快，持续学习是必须的。 4. AI应用开发技术路线已经基本清晰，主要包含提示词工程、Deep Research、MCP以及A2A协议等关键要素。 5. 课程围绕Agent开发，陆续学习了MCP、LangGraph、A2A等前沿内容，为学员提供了实用的知识。 6. 下一阶段AI应用开发的核心将聚焦于Agent智能体的开发，这是未来的发展方向。 7. 课程通过讲解计划模式，为学员补充了一些Deep Research的基础知识，帮助学员更好地应用知识到工作中。 8. 课程以一篇道家的文昌咒作为结尾，表达了对学员的祝福和期望。 9. 作者期待听到学员对课程的反馈，鼓励学员分享自己的思考和疑问，保持交流，共同学习进步。
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