本文将介绍如何利用 DeepSeek API、LangGraph 和 Agent Chat UI，快速构建一个本地运行的智能助手。通过本文的指导，你将学会如何启动 LangGraph、部署 Agent Chat UI，并接入 DeepSeek API，最终打造一个功能强大且完全本地化的个人助手。无论你是开发者还是技术爱好者，都可以轻松上手，享受本地化智能助手带来的便利。
- conda
- Python >= 3.11
访问DeepSeek开放平台 https://platform.deepseek.com/ ，刚注册的用户会送几块钱额度。也可以充值。api调用费用很低。
进入https://platform.deepseek.com/api_keys 创建API key。
注意：API Key需要保密，记得不要提交到GitHub哦。
下载一个LangGraph Template项目
修改配置文件
因为我们使用的是DeepSeek API，所以需要配置 DEEPSEEK_API_KEY（上一步创建的DeepSeek API Key）
src/agent/state.py
src/agent/configuration.py
src/agent/graph.py
接下来就可以启动项目了:
下载agent-chat-ui项目
访问http://localhost:5173，连接langgraph http://127.0.0.1:2024
DeepSeek 教程
通过本文的详细讲解，你已经掌握了如何使用 DeepSeek API、LangGraph 和 Agent Chat UI 快速构建一个本地化的智能助手。从环境准备到 LangGraph 的启动，再到 Agent Chat UI 的部署和 DeepSeek API 的接入，每一步都为你提供了清晰的指导和实用的代码示例。
本地化智能助手的优势显而易见：它不仅能够保护你的数据隐私，还能在网络不稳定时提供稳定的服务。更重要的是，你可以根据自己的需求对助手进行定制和扩展，打造一个真正属于你的智能助手。
未来，你可以尝试接入更多的 API 或扩展功能，比如支持多语言、集成更多任务处理能力等。希望本文能为你提供一个良好的起点，激发你对智能助手开发的兴趣。如果你在搭建过程中遇到问题或有新的想法，欢迎在评论区分享你的经验或提出问题。让我们一起探索智能助手的更多可能性！
但如果你想知道这个工具为什么能“听懂人话”、写出代码 甚至预测市场趋势——答案就藏在大模型技术里！
❗️为什么你必须了解大模型？
1️⃣ 薪资爆炸：应届大模型工程师年薪40万起步，懂“Prompt调教”的带货主播收入翻3倍
2️⃣ 行业重构：金融、医疗、教育正在被AI重塑，不用大模型的公司3年内必淘汰
3️⃣ 零门槛上车：90%的进阶技巧不需写代码！会说话就能指挥AI
⚠️警惕：当同事用DeepSeek 3小时干完你3天的工作时，淘汰倒计时就开始了。
那么，如何系统的去学习大模型LLM？
作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？老师啊，我自学没有方向怎么办？老师，这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！当然这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。
所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。
篇幅有限，⚡️ 朋友们如果有需要全套 《2025全新制作的大模型全套资料》，扫码获取~
我们这套资料呢，会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。
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