30款热门AI模型一站整合DeepSeek/GLM/Qwen 随心用限时 5 折。 点击领海量免费额度1. 项目背景与核心概念你是否曾有过一个绝妙的副业点子却因为缺乏专业的商业分析、风险评估和启动资金而迟迟不敢行动或者你是否厌倦了那些只会说“这个想法很棒”的AI助手而希望有一个能一针见血、像资深投资人一样帮你“排雷”的伙伴这正是我开发“AI毒舌投资人”Agent的初衷。“AI毒舌投资人”是一个基于大语言模型LLM和Agent框架构建的智能副业顾问。它的核心目标不是提供空洞的鼓励而是模拟真实投资人的思维模式对你的副业想法进行结构化、批判性的分析。它会像一位经验丰富的投资人一样毫不留情地质疑你的商业模式、市场定位、盈利能力和执行风险帮助你提前发现项目的薄弱环节从而做出更明智的决策。这个项目本质上是一个智能体AI Agent应用。Agent不同于简单的聊天机器人它具备目标导向、自主规划、调用工具和执行任务的能力。在本项目中Agent的核心能力包括结构化分析将你的模糊想法拆解为市场、产品、运营、财务等模块。风险评估识别潜在的技术、市场、法律和竞争风险。毒舌反馈以犀利、直接的语言指出问题避免“好好先生”式的无效建议。行动建议基于分析提供具体的、可执行的下一步行动指南。通过构建这样一个Agent你不仅能获得一个实用的副业规划工具更能深入理解如何将前沿的AI能力如DeepSeek的深度推理与具体的业务场景结合打造出真正有价值的AI应用。2. 技术选型与环境准备为了高效构建这个Agent我们需要选择合适的工具链。核心思路是利用成熟的AI编程助手来加速开发并选择一个强大的大模型作为“大脑”。2.1 核心工具与框架DeepSeek API我们将使用DeepSeek-V4系列模型作为Agent的“思考引擎”。它支持深度思考Reasoning模式非常适合进行复杂的商业分析和逻辑推理这正是“毒舌投资人”所需要的核心能力。Deep Code CLI这是一个开源的终端AI编程助手专为DeepSeek-V4优化。它支持深度思考、推理强度控制以及Agent Skills功能。我们可以利用它来快速生成代码、调试甚至直接编写Agent的技能描述文件极大提升开发效率。Python LangChain/语义内核作为Agent应用开发的主流语言和框架。Python生态丰富而LangChain或微软的语义内核Semantic Kernel提供了构建、编排和管理Agent所需的核心抽象如工具、规划器、记忆。FastAPI/Flask用于构建一个简单的Web API方便通过界面或其它应用与我们的Agent交互。2.2 开发环境搭建首先确保你的基础开发环境就绪。操作系统Windows 10/11, macOS, 或 Linux (如 Ubuntu 20.04)。Python版本建议使用 Python 3.9 或 3.10以保证与多数AI库的兼容性。步骤1安装Python及包管理工具如果你还没有安装Python请从官网下载安装。建议使用venv创建虚拟环境以隔离项目依赖。# 创建项目目录并进入 mkdir ai-investor-agent cd ai-investor-agent # 创建Python虚拟环境Windows python -m venv venv # 激活虚拟环境Windows venv\Scripts\activate # 激活虚拟环境macOS/Linux source venv/bin/activate步骤2获取DeepSeek API Key访问 DeepSeek 开放平台注册账号并创建一个API Key。妥善保存这个Key我们后续配置会用到。步骤3安装并配置Deep Code CLI我们的AI编程助手根据提供的网络资料Deep Code是一个强大的终端助手能帮助我们快速开发。# 确保已安装Node.js 18 node --version # 全局安装Deep Code CLI npm install -g vegamo/deepcode-cli # 验证安装 deepcode --version安装成功后需要配置Deep Code以使用你的DeepSeek API。# 创建配置目录和文件 mkdir -p ~/.deepcode编辑或创建配置文件~/.deepcode/settings.json{ env: { MODEL: deepseek-v4-pro, // 或 deepseek-v4-flash 根据需求选择 BASE_URL: https://api.deepseek.com, API_KEY: sk-your-actual-api-key-here // 替换为你的真实API Key }, thinkingEnabled: true, reasoningEffort: high // 或 max控制推理强度 }现在在终端输入deepcode即可启动AI编程助手。你可以直接向它描述需求例如“帮我用Python写一个调用DeepSeek API的简单函数”它会生成可用的代码。这将是我们后续开发的重要助力。3. Agent核心架构与原理拆解在开始写代码之前我们需要理清“毒舌投资人”Agent是如何工作的。一个典型的Agent系统包含几个核心组件3.1 系统提示词System Prompt设计这是Agent的“人格”和“职责”定义。一个优秀的提示词是Agent表现好坏的关键。# 这是一个提示词模板定义了Agent的角色、任务和输出格式 INVESTOR_AGENT_SYSTEM_PROMPT 你是一位经验丰富、以毒舌和直言不讳著称的天使投资人。你的任务是评估用户提出的副业或创业想法并提供尖锐、务实、基于数据的反馈。 **你的核心原则** 1. **求真务实**拒绝空话和奉承。直接指出想法的最大弱点。 2. **结构化分析**必须按照以下框架进行回应 a. **一句话总结**用最犀利的话概括这个想法。 b. **市场天花板**目标市场有多大增长趋势如何你是否在红海里游泳 c. **产品/服务内核**解决了什么**真实**痛点还是自嗨型需求 d. **盈利模式**怎么赚钱毛利率多少客户生命周期价值LTV是多少估算给我看。 e. **竞争壁垒**你的护城河是什么技术成本网络效应还是什么都没有 f. **执行风险**最大的三个执行难点是什么技术、供应链、获客、团队等 g. **毒舌评级**从“垃圾时间”到“有点意思”到“值得聊聊”给出你的评级。 h. **下一步行动**如果非要继续最应该先做的三件具体事是什么 3. **用数据和类比**尽可能用已知的市场数据、类似的成功/失败案例来佐证你的观点。 4. **语气**可以讽刺、可以尖锐但论点必须建立在逻辑和常识之上目的是帮助用户清醒而不是打击。 现在请开始评估用户的想法。 这个提示词赋予了Agent明确的身份、分析框架和沟通风格是“毒舌”特性的来源。3.2 工具Tools规划一个强大的Agent不能只靠“说”还要能“做”。我们可以为它集成一些简单的工具来增强分析能力。网络搜索工具让Agent能获取最新的市场数据、竞品信息。简单计算器用于快速估算市场规模、利润率等。记忆存储记录与用户的对话历史使分析具有连续性。3.3 推理与规划Reasoning Planning这是Agent的“大脑”。DeepSeek-V4的深度思考模式允许模型进行多步推理。我们的Agent会理解任务解析用户输入的副业想法。规划分析步骤决定先评估市场还是先审视产品。调用工具可选如果需要数据则调用搜索工具。综合判断结合所有信息按照系统提示词的框架组织回答。生成输出形成最终的“毒舌”评估报告。3.4 记忆Memory管理为了让Agent记住对话上下文比如用户之前提到的细节我们需要为它添加记忆功能。这可以是简单的对话历史缓冲也可以是更复杂的向量数据库存储。4. 完整实战构建“毒舌投资人”Agent我们将使用LangChain框架来构建Agent因为它提供了丰富的组件和清晰的抽象。4.1 初始化项目与安装依赖在之前创建的虚拟环境中安装必要的Python包。# 安装LangChain及其DeepSeek集成、网络搜索等工具 pip install langchain langchain-community langchain-core pip install langchain-deepseek # 官方或社区维护的DeepSeek集成 pip install duckduckgo-search # 用于网络搜索的工具 pip install python-dotenv # 管理环境变量 pip install fastapi uvicorn # 用于创建Web API创建项目文件结构ai-investor-agent/ ├── .env # 存储API密钥等敏感信息 ├── app.py # FastAPI主应用文件 ├── agent_core.py # Agent核心逻辑 ├── prompts.py # 存放所有提示词模板 ├── tools.py # 自定义工具定义 └── requirements.txt # 项目依赖生成requirements.txtpip freeze requirements.txt4.2 配置环境变量与模型在.env文件中安全地存储你的API Key# .env DEEPSEEK_API_KEYsk-your-actual-deepseek-api-key-here在agent_core.py中我们初始化DeepSeek模型和基础链。# agent_core.py import os from langchain_deepseek import ChatDeepSeek from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser from dotenv import load_dotenv # 加载环境变量 load_dotenv() # 初始化DeepSeek聊天模型 # 注意请根据你安装的langchain-deepseek包的实际导入方式调整 llm ChatDeepSeek( modeldeepseek-chat, # 或 deepseek-reasoner根据API可用模型调整 api_keyos.getenv(DEEPSEEK_API_KEY), temperature0.7, # 控制创造性0.7在分析和创造性间取得平衡 max_tokens2000, ) # 测试模型连接 def test_llm_connection(): try: response llm.invoke(你好请用一句话介绍你自己。) print(模型连接测试成功:, response.content) return True except Exception as e: print(f模型连接失败: {e}) return False if __name__ __main__: test_llm_connection()4.3 定义“毒舌投资人”的提示词与执行链在prompts.py中定义我们之前设计好的系统提示词。# prompts.py from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder # 系统提示词 SYSTEM_PROMPT 你是一位经验丰富、以毒舌和直言不讳著称的天使投资人... # 此处填入上文完整的INVESTOR_AGENT_SYSTEM_PROMPT # 构建对话提示词模板 # 我们将系统消息和用户消息以及后续的历史消息组合起来 investor_prompt ChatPromptTemplate.from_messages([ (system, SYSTEM_PROMPT), MessagesPlaceholder(variable_namechat_history), # 预留位置存放对话历史 (human, {input}), # 用户当前输入 ])在agent_core.py中完善核心链并加入简单的对话记忆。# agent_core.py (续) from langchain.memory import ConversationBufferMemory from langchain.chains import LLMChain from prompts import investor_prompt # 创建记忆体保存最近的4轮对话 memory ConversationBufferMemory(memory_keychat_history, return_messagesTrue, k4) # 创建LLMChain将提示词、模型、记忆和输出解析器组合起来 investor_chain LLMChain( llmllm, promptinvestor_prompt, memorymemory, output_parserStrOutputParser(), verboseTrue, # 设置为True可以在控制台看到链的思考过程调试时有用 ) def get_investor_feedback(business_idea: str) - str: 获取毒舌投资人对商业想法的反馈。 response investor_chain.invoke({input: business_idea}) return response[text] # 测试函数 if __name__ __main__: idea 我想做一个针对大学生的二手教材交换小程序用积分制。 print(用户想法:, idea) print(\n--- 毒舌投资人反馈 ---\n) feedback get_investor_feedback(idea) print(feedback)运行python agent_core.py你应该能看到Agent对你提出的想法进行一番“犀利”的点评。4.4 为Agent添加工具能力网络搜索一个只会空谈的投资人不是好投资人。我们给它加上搜索能力让它能获取实时信息。在tools.py中定义工具。# tools.py from langchain_community.tools import DuckDuckGoSearchRun from langchain.tools import Tool # 初始化搜索工具 search DuckDuckGoSearchRun() # 将工具包装成LangChain可用的格式 search_tool Tool( nameweb_search, funcsearch.run, description在互联网上搜索最新信息。当需要查询市场规模、竞品信息、行业趋势、最新数据时使用此工具。 输入应该是明确的搜索查询关键词。 ) # 可以定义更多工具比如计算器 # from langchain.tools import tool # tool # def calculate(expression: str) - str: # 计算一个数学表达式。例如‘calculate(‘1000 * 0.3’)’ 会返回 ‘300’。只支持基本算术。 # try: # return str(eval(expression)) # except: # return 无法计算该表达式。现在我们需要创建一个能自主决定何时使用工具的Agent。我们将使用LangChain的AgentExecutor。# agent_core.py (续) from langchain.agents import create_react_agent, AgentExecutor from langchain import hub from tools import search_tool # 导入我们定义的工具 # 1. 获取一个基础的ReAct提示词Reason Act # 可以从LangChain Hub拉取也可以自定义 prompt hub.pull(hwchase17/react-chat) # 这是一个支持对话历史的ReAct模板 # 2. 定义工具列表 tools [search_tool] # 将搜索工具加入列表后续可以添加更多 # 3. 创建ReAct Agent agent create_react_agent(llm, tools, prompt) # 4. 创建Agent执行器并传入记忆 agent_executor AgentExecutor( agentagent, toolstools, memorymemory, # 使用同一个记忆体 verboseTrue, handle_parsing_errorsTrue, # 处理解析错误 max_iterations3, # 限制最大迭代次数防止死循环 ) def get_investor_feedback_with_tools(business_idea: str) - str: 获取毒舌投资人的反馈此次Agent可以使用工具如搜索。 # 构造一个引导性的输入鼓励Agent使用工具 input_with_instruction f 请评估以下商业想法{business_idea} 在评估时如果你需要最新的市场数据、竞品情况或行业报告来支撑你的观点请务必使用你拥有的工具去搜索信息。 你的最终反馈仍需遵循原有的结构化格式一句话总结、市场天花板...下一步行动。 response agent_executor.invoke({input: input_with_instruction}) return response[output] # 测试带工具的Agent if __name__ __main__: idea 我想做一个面向宠物主人的健康食谱订阅盒服务。 print(用户想法:, idea) print(\n--- 毒舌投资人反馈 (带搜索) ---\n) feedback get_investor_feedback_with_tools(idea) print(feedback)现在当Agent认为需要查询“宠物食品市场规模”、“订阅盒竞争格局”时它会自动调用搜索工具让它的点评更有数据支撑。4.5 创建Web API接口为了让非开发者也能使用我们用FastAPI包装一层简单的HTTP接口。# app.py from fastapi import FastAPI, HTTPException from pydantic import BaseModel from agent_core import get_investor_feedback, get_investor_feedback_with_tools, memory import uvicorn app FastAPI(titleAI毒舌投资人API, description给你的副业想法来点尖锐的实话。) class BusinessIdeaRequest(BaseModel): idea: str use_web_search: bool False # 是否启用网络搜索 class FeedbackResponse(BaseModel): feedback: str app.post(/feedback, response_modelFeedbackResponse) async def get_feedback(request: BusinessIdeaRequest): 获取对商业想法的毒舌反馈。 try: if request.use_web_search: feedback get_investor_feedback_with_tools(request.idea) else: feedback get_investor_feedback(request.idea) return FeedbackResponse(feedbackfeedback) except Exception as e: raise HTTPException(status_code500, detailf处理请求时出错: {str(e)}) app.post(/reset) async def reset_conversation(): 重置当前对话的记忆开始一次新的对话。 memory.clear() return {message: 对话记忆已重置} if __name__ __main__: uvicorn.run(app, host0.0.0.0, port8000)运行python app.py访问http://127.0.0.1:8000/docs即可看到自动生成的API文档并可以直接测试。5. 使用Deep Code CLI加速开发与编写Agent Skill在整个开发过程中我们可以充分利用之前安装的Deep Code CLI。它不仅能帮我们写代码还能帮助我们创建和管理Agent Skills。5.1 利用Deep Code进行交互式开发在项目根目录打开终端输入deepcode进入交互模式。你可以直接向它提问“如何用LangChain为DeepSeek模型添加对话记忆”“帮我写一个FastAPI的POST接口示例接收JSON参数。”“我遇到了一个错误ModuleNotFoundError: No module named langchain_deepseek该怎么办”Deep Code会基于你的项目上下文和配置的DeepSeek-V4模型给出高质量的代码建议和解决方案显著提升开发效率。5.2 创建“毒舌投资人”的Agent SkillDeep Code支持Agent Skills这类似于可复用的提示词模板或工作流。我们可以将我们的核心提示词和任务封装成一个Skill方便在其他项目中调用或在Deep Code内部使用。根据文档Skill文件位于~/.agents/skills/或./.deepcode/skills/。在项目根目录创建技能文件夹和文件mkdir -p .deepcode/skills/sarcastic-investor创建文件.deepcode/skills/sarcastic-investor/SKILL.md# 毒舌投资人评估技能 ## 描述 模拟一位犀利的天使投资人对商业想法进行结构化、批判性分析。 ## 指令 请你扮演一位以毒舌和洞察力著称的天使投资人。当用户提出一个商业或副业想法时你必须严格按照以下框架回应 1. **一句话总结**犀利概括。 2. **市场天花板**分析市场规模、趋势、是否为红海。 3. **产品内核**判断是否解决真实痛点。 4. **盈利模式**质问如何赚钱要求估算。 5. **竞争壁垒**询问护城河。 6. **执行风险**指出前三大难点。 7. **毒舌评级**给出“垃圾时间”、“有点意思”、“值得聊聊”等评级。 8. **下一步行动**给出三个具体行动建议。 语气要尖锐、直接用数据和案例支撑观点目的是帮助用户清醒认识项目。 ## 示例 **用户输入**我想开一家主打“自习轻食”的复合型书店。 **AI输出**按照上述框架生成的毒舌分析... ## 模型配置 - **模型**: deepseek-v4-pro - **推理强度**: high - **温度**: 0.7创建完成后在Deep Code交互界面中输入/sarcastic-investor即可直接启用这个技能模式让它用设定好的角色和你对话评估你的任何想法。这相当于将我们构建的Agent核心能力封装成了一个轻量级、可移植的“技能包”。6. 常见问题与排查思路在开发和运行过程中你可能会遇到以下问题问题现象可能原因解决思路ModuleNotFoundError: No module named ‘langchain_deepseek’对应的LangChain DeepSeek集成包未安装或名称不对。1. 检查PyPI上正确的包名可能是langchain-deepseek或langchain_deepseek。2. 尝试pip install langchain-deepseek。3. 如果官方包不可用可以考虑使用langchain_community中的ChatDeepSeek如果已支持或直接使用openai兼容的SDK调用DeepSeek API。调用API返回认证错误401或Invalid API KeyAPI Key错误、未设置或格式不对。1. 检查.env文件中的DEEPSEEK_API_KEY是否正确前后有无空格。2. 确保在代码中通过load_dotenv()正确加载了环境变量。3. 登录DeepSeek平台确认API Key是否有效、未过期。Agent陷入循环不停搜索或重复提问Agent的提示词引导性不强或max_iterations设置过高。1. 优化系统提示词明确限制工具使用条件和最终输出格式。2. 在AgentExecutor中调低max_iterations如设为3。3. 检查工具的description是否清晰确保Agent能准确理解工具用途。Deep Code CLI 启动后无反应或报错Node.js版本过低或全局安装路径有问题。1. 运行node --version确认版本 ≥ 18。2. 尝试重新安装npm install -g vegamo/deepcode-cli。3. 检查~/.deepcode/settings.json配置文件格式是否正确API Key是否有效。FastAPI服务启动后访问不了端口被占用或防火墙限制。1. 默认端口是8000尝试访问http://127.0.0.1:8000。2. 更改启动端口uvicorn.run(app, port8001)。3. 检查是否在虚拟环境中运行依赖是否齐全。Agent的反馈不够“毒舌”或偏离框架系统提示词不够强硬或温度temperature参数太高。1. 强化SYSTEM_PROMPT中的语气和规则使用更强烈的措辞如“必须”、“禁止”、“务必”。2. 适当降低temperature参数如从0.7调到0.3让输出更确定性、更遵循指令。3. 在提示词中提供更具体的“毒舌”反馈示例。7. 最佳实践与进阶优化建议构建一个稳定、有用的AI Agent不仅仅是让代码跑起来还需要考虑工程化和用户体验。7.1 提示词工程优化迭代与测试提示词是Agent的灵魂。不要指望一次写完美。针对不同的副业类型电商、SaaS、内容创作、线下服务收集一批测试用例反复调整提示词观察输出效果。少样本学习Few-Shot在提示词中提供2-3个高质量的输入输出示例能极大地引导模型生成符合格式和风格的回复。输出结构化尝试让Agent输出JSON格式的结果而不是纯文本。这样前端更容易解析和展示。可以在提示词中要求“请以JSON格式输出包含summary,market_analysis,risks,rating,next_steps等字段。”7.2 工程化与性能异步处理如果评估过程较长尤其是使用了网络搜索FastAPI的接口应该使用async/await避免阻塞。可以考虑使用Celery或BackgroundTasks处理长任务。缓存机制对于相似或重复的想法可以引入缓存如Redis存储评估结果避免重复调用昂贵的模型API节省成本和时间。限流与鉴权如果开放为公开服务必须为API添加速率限制Rate Limiting和用户鉴权防止滥用。日志与监控记录每一次交互的输入、输出、使用的Token数量、耗时以及工具调用情况。这对于优化成本和调试问题至关重要。7.3 增强Agent能力更多工具财务计算工具集成一个简单的财务模型让Agent能基于输入的收入、成本假设快速计算毛利率、盈亏平衡点。竞品分析工具调用一些公开的数据库或爬虫API需合法合规获取竞品信息。文档读取工具让用户上传商业计划书BPPDF或WordAgent提取关键信息进行分析。多Agent协作可以设计多个角色例如一个“毒舌投资人”一个“乐观的产品经理”一个“谨慎的法务”。让它们围绕一个想法进行辩论为用户提供更立体的视角。记忆优化当前使用的是简单的缓冲区记忆。对于长对话可以升级为ConversationSummaryMemory来压缩历史或使用VectorStoreRetrieverMemory将历史对话存入向量数据库实现更智能的相关信息检索。7.4 成本与安全API成本控制设置预算警报监控Token消耗。对于非必要场景可以使用deepseek-v4-flash等更轻量、更便宜的模型。内容安全在Agent输出返回给用户前可以增加一个内容安全过滤层防止模型生成任何不当或有害内容。数据隐私明确告知用户交互数据可能用于模型改进根据DeepSeek政策对于敏感的商业想法提示用户不要输入真正机密的核心信息。通过这个项目你不仅得到了一个能帮你“泼冷水”的副业顾问更亲手实践了从构思、选型、开发到优化一个AI Agent的完整流程。这其中的技术要点——提示词设计、工具调用、记忆管理、API封装——是构建更复杂AI应用的基础。接下来你可以尝试为它添加一个简单的前端界面或者将其集成到飞书、钉钉等办公软件中让它真正成为你或你团队日常决策的“犀利伙伴”。 30款热门AI模型一站整合DeepSeek/GLM/Qwen 随心用限时 5 折。 点击领海量免费额度