"《DeepSeek原生应用与智能体开发实践》围绕DeepSeek大模型应用开发展开，深度融合技术创新与工程实践，内容覆盖大模型应用开发（在线调用、提示词、推理、Agent、工具调用、MCP、微调、蒸馏、后训练、RAG）技术栈及其案例。书中原理与案例相融合，注重培养读者的大模型原生应用与智能体开发能力，并构建从理论到落地的完整知识体系。《DeepSeek原生应用与智能体开发实践》配套示例源码、PPT课件、配图PDF文件、读者微信交流群。 《DeepSeek原生应用与智能体开发实践》共分16章，内容包括大模型时代、DeepSeek开发环境配置与开放API使用、提示工程与DeepSeek提示库、思维链与DeepSeek推理模型、基于DeepSeek的Agent开发详解、DeepSeek的Function Calling与MCP应用实战、大模型驱动的即时金融信息采集与分析平台、KV Cache加持的推理加速、MLA注意力机制、MoE专家模型、MTP与多组件优化、大模型微调技术与应用、大模型蒸馏技术与应用、后训练算法GRPO详解与实战、基于后训练的智能医疗问诊实战，以及基于A2A、MCP与RAG的多Agent跨境电商智能客服实战。 《DeepSeek原生应用与智能体开发实践》既适合DeepSeek开发初学者、大模型原生应用与智能体开发人员、模型优化与工程化工程师、大模型研究人员、行业AI解决方案提供商，也适合高等院校及高职高专院校学习人工智能大模型的学生。"

王晓华，高校计算机专业讲师，研究方向为云计算、大数据与人工智能。其著作包括《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》《深入探索Mamba模型架构与应用》《PyTorch深度学习与计算机视觉实践》《PyTorch语音识别实战》《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》《从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与ChatGLM》《PyTorch 2.0深度学习从零开始学》《TensorFlow深度学习应用实践》《OpenCV+TensorFlow深度学习与计算机视觉实战》《TensorFlow语音识别实战》《TensorFlow 2.0卷积神经网络实战》《深度学习的数学原理与实现》。

前 言 在人工智能技术爆炸式发展的当下，大语言模型（Large Language Model，LLM）已成为推动产业智能化转型的核心驱动力。随着DeepSeek-V3、DeepSeek-R1等突破性模型的发布，大模型在推理能力、训练效率和应用场景上实现了质的飞跃，但技术落地的复杂性也呈指数级增长。当前市场上虽不乏大模型理论教材，却鲜有系统性覆盖从开发环境搭建到行业垂直领域实战的完整指南，尤其在参数微调、推理加速、应用开发等核心技术环节存在实践断层。本书填补了这一空白，通过深度解构DeepSeek技术体系，为开发者构建从底层架构到上层应用的全链路能力。 本书注重工程与实践，融合了工业界实战经验与前沿研究成果。在内容组织上，既涵盖DeepSeek核心技术原理与代码实现，又通过即时金融信息采集与分析、智能医疗问诊、跨境电商智能客服等真实场景，展现大模型后训练算法GRPO、MCP协议及知识增强技术RAG的落地方法。相较于传统技术书籍，本书独创性地将理论推导、环境配置、模型优化与行业应用四大模块有机串联，形成“技术认知－工具使用－场景落地”的完整闭环，助力开发者快速跨越从技术理解到工程实现的鸿沟。 本书目的 本书旨在为大模型开发者、研究者及AI从业者提供一套系统化的大模型技术实践指南，聚焦DeepSeek大模型的技术讲解与行业落地。通过从基础环境搭建到高阶算法优化的全流程解析，帮助读者掌握大模型开发的核心方法论。同时，本书还通过多个应用实战案例，揭示大模型技术如何与具体业务需求深度融合，助力读者构建端到端的智能化解决方案，提升技术在产业中的实际应用价值。 本书另一核心目标...