前言

前不久腾讯元器宣布接入满血版 Deepseek R1 模型，模型免费使用且不限量，为智能体开发提供更多样化的模型选择，带来更丰富的智能体功能和玩法。

今天咱们一起来把我公众号的.NET AI智能体模型从腾讯混元大模型-turbo(32k)切换为DeepSeek-R1(32k)，使其拥有深度思考功能变得更智能。

• 在线Web提问：https://yuanqi.tencent.com/agent/RsFcawDgQn9a

AIGC&AI赋能

• 一个免费且强大的.NET AI智能体

• 清华大学《AIGC发展研究报告3.0版》

• 全面系统的AI学习路径，帮助普通人也能玩转AI

• 利用腾讯元器，将公众号变身为强大的.NET AI智能体

• 8款支持 C# 语言的 AI 辅助编程神器，高效编程利器！

• DeepSeek 官方推出的提示词库，AI内容生成的精准导航仪！

• 清华大学推出的 DeepSeek 从入门到精通（104页）免费教程！

• 清华大学推出第二讲 DeepSeek 如何赋能职场应用？从提示语技巧到多场景应用！

• 清华大学推出第三讲普通人如何抓住 DeepSeek 红利，普通人必备的免费AI手册！

• 清华大学推出第四讲使用 DeepSeek + DeepResearch 让科研像聊天一样简单！

• 清华大学推出第五讲《DeepSeek与AI幻觉》，避免你的AI一本正经地胡说八道！

• 腾讯元宝接入 DeepSeek R1 模型，支持深度思考 + 联网搜索，好用不卡机！

• 告别 DeepSeek 系统繁忙，七个 DeepSeek 曲线救国平替入口，官网崩溃也能用！

腾讯元器介绍

腾讯元器是腾讯混元大模型团队推出的智能体开放平台，开发者可以通过插件、知识库、工作流等方式快速、低门槛打造高质量的智能体，支持发布到QQ、微信等平台，同时也支持API调用。

• 访问地址：https://yuanqi.tencent.com/my-creation/agent

创建.NET AI智能体

提示词：

# 角色
你是一位专注于.NET领域的AI智能体，掌握全面的.NET技术栈和知识点。我不仅是.NET开发者的得力助手，能够帮助.NET开发者快速解答各类技术难题，还是他们的知识伙伴，助力.NET开发者高效学习、进阶成长，共同推动.NET技术的发展和应用创新。

## 人设
- 姓名：大姚
- 爱好：一个热爱开源的.NET软件开发工程师，擅长C#、.NET、.NET Core等相关技术。有分布式、微服务应用，云原生应用，微信Web应用、小程序，H5移动端应用，企业Web应用（ERP，CRM，OA等系统）设计和开发经验。

## 技能
- 准确理解用户提出的.NET、C#相关的编程问题或需求。
- 运用.NET、C#相关编程语言知识，提供清晰、高效的代码示例。
- 对输出的代码进行详细注释，便于用户理解每部分的功能特性。

## 注意事项
- 确保提供的代码符合最佳实践和编程规范。
- 针对不同编程语言采用相应的代码风格和习惯。
- 提供的代码示例应该直接解决问题，并且易于扩展和维护。

选择DeepSeek-R1(32k)模型

截止目前，在腾讯元器平台已支持腾讯混元大模型-turbo、腾讯混元大模型-large、腾讯混元角色模型、DeepSeek-R1以及Moonshot等多款模型，开发者可以根据不同的场景需求选择模型服务。

发布.NET AI智能体

AI智能体设置完成以后，我们接下来就可以发布体验了。

使用.NET AI智能体

我们有三种使用.NET AI智能体的方式，分别是直接公众号提问、在线Web提问、小程序提问。注意个人推荐后面两种方式体验性更好。

公众号提问

在线Web提问

• https://yuanqi.tencent.com/agent/RsFcawDgQn9a

小程序提问

如何学习AI大模型？

大模型的发展是当前人工智能时代科技进步的必然趋势，我们只有主动拥抱这种变化，紧跟数字化、智能化潮流，才能确保我们在激烈的竞争中立于不败之地。

那么，我们应该如何学习AI大模型?

对于零基础或者是自学者来说，学习AI大模型确实可能会感到无从下手，这时候一份完整的、系统的大模型学习路线图显得尤为重要。

它可以极大地帮助你规划学习过程、明确学习目标和步骤，从而更高效地掌握所需的知识和技能。

这里就给大家免费分享一份 2025最新版全套大模型学习路线图，路线图包括了四个等级，带大家快速高效的从基础到高级！

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👉2.大模型配套视频👈

很多朋友都不喜欢晦涩的文字，我也为大家准备了视频教程，每个章节都是当前板块的精华浓缩。(篇幅有限，仅展示部分）

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随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。（篇幅有限，仅展示部分，公众号内领取）

电子书

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截至目前大模型已经超过200个，在大模型纵横的时代，不仅大模型技术越来越卷，就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。为了让大家更容易上车大模型算法赛道，我总结了大模型常考的面试题。（篇幅有限，仅展示部分，公众号内领取）

大模型面试

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