llp

你将学会： 装好依赖、放好密钥、用一句话解释模型 / token / 工具 / Agent。

不需要： 任何机器学习基础。

先搞懂四个词

聊天机器人 = 只调用一次模型。
Agent = 可能调用很多次模型，中间夹着工具。

后面会碰到的三层（现在只需混个眼熟）：

• LangChain create_agent：把上面的循环写好了，你填模型和工具。
• LangGraph：你自己规定循环怎么走（图画节点）。
• Deep Agents：循环 + 文件系统 + 子代理，适合干很久的任务。

L02 跑通后再正式选。

安装

终端里（PowerShell 也可以）：

python --version

应看到 3.10 或更高。然后在仓库根目录：

pip install -r requirements.txt

密钥

1. 打开 DeepSeek 开放平台 创建 API key。
2. 在仓库根目录新建文件 .env（注意前面有点）：

DEEPSEEK_API_KEY=sk-替换成你的

不要把 .env 提交到 git。

程序用 python-dotenv 的 load_dotenv() 读取。你必须在仓库根目录运行脚本，否则找不到 .env。

验证环境（完整可运行，不花模型钱）

复制到仓库根目录 scratch.py：

import os
import sys

from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

print("Python =>", sys.version.split()[0])
if tuple(map(int, sys.version.split()[0].split(".")[:2])) < (3, 10):
    raise SystemExit("需要 Python 3.10+")

key = os.environ.get("DEEPSEEK_API_KEY", "")
print("DEEPSEEK_API_KEY =>", "已设置" if key.startswith("sk-") else "缺失或格式不对")

try:
    import langchain
    import langgraph
    from langchain.chat_models import init_chat_model
    from langchain.agents import create_agent
    print("langchain / langgraph / create_agent => OK")
except ImportError as e:
    raise SystemExit(f"依赖没装全: {e}\n请在仓库根目录执行 pip install -r requirements.txt")

if not key.startswith("sk-"):
    raise SystemExit("请在仓库根目录 .env 写入 DEEPSEEK_API_KEY=sk-...")
print("环境检查通过，可以进入 L01。")

python scratch.py

常见翻车

练习

1. 把 .env 里的 key 故意写错再跑上面的脚本，确认它会报「缺失或格式不对」。改回来。
2. 用一句话向自己解释：工具是谁执行的？模型还是你的 Python 进程？

本章验收

•  python scratch.py 打印「环境检查通过」
•  能口头区分：模型、工具、Agent

对照仓库（选修）：01-快速入门/Install安装.py（概念笔记）

下一课：第一次调用模型