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Cursor+Llama 或 DeepSeek,做个自己的 AI 编程智能体

发布日期:2025-03-11 19:24:42 浏览次数: 6693
作者:卓普云 AI Droplet

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探索AI编程智能体的无限可能,打造专属你的编程助手。

核心内容:
1. 通用型AI智能体Manus的介绍与体验
2. 利用Llama和DeepSeek开发个人AI编程智能体的教程
3. Cursor与通用型AI智能体的对比及局限性分析

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

最近,Manus火出圈了。有不少“报道”称它是全球首款具备通用能力的AI智能体。Manus 的官方把它定义为“通用型 AI 智能体”。什么是“通用型 AI 智能体”呢?说直白一些,它就是一个可以根据你设定的目标,自主地完成任务的 AI 智能体,并能自主解决执行任务过程中遇到的各种问题,而且能根据反馈不断优化决策和执行策略。

目前,Manus 仍然处于邀请体验阶段,一码难求。也有专家表示,它是否是通用型 AI 智能体实际还需测试。不过,既然有 DeepSeek 了,为什么不自己做一个 AI 智能体呢?
你可能会觉得自己开发一个 AI 智能体会很难。做通用型 AI 智能体的确会很难,但是做一个能满足你个人日常工作需求的AI 智能体很简单。
我们接下来给大家用一篇教程,告诉你怎么利用 Llama 或 DeepSeek 做一个帮助你编程的 AI 智能体。

开发自己的 AI 智能体

在代码开发的世界里,效率和个性化是开发者们梦寐以求的两大法宝。然而,尽管 Cursor 作为一款 AI 驱动的代码助手,可以帮我们加速编程的工作。但是就像刚刚说的,Cursor 是一个 AI 驱动的辅助编码工具,而不是真正意义上的 AI 智能体。虽然它利用大型语言模型提供智能自动补全和代码生成,但它缺乏自主学习、适应用户偏好和独立执行任务的能力,这些都是通用型 AI 智能体所应具备的关键特性。
想象一下,你正在全神贯注地编写代码,Cursor 给出了它的自动补全建议。但问题是,这些建议往往只是基于通用的编程规则和模式,完全不了解你的个人编码风格,也不熟悉你偏爱的库和项目结构。如果你所在的团队还有严格的编码标准,那么使用 Cursor 生成的代码,你几乎每次都得手动调整,这无疑大大降低了你的工作效率。
如果 Cursor IDE 能够真正从你的编码偏好中学习,并以你期望的方式交付代码,那该多好?这种情况下我们完全可以引入一个 AI Agent 来解决这个问题。
然而自己构建一个 AI Agent 来配合 Cursor 使用是一个涉及多个复杂环节的过程,需要投入较多的时间、精力和资源,例如你要选择模型、训练模型、部署系统等等。相比之下,使用 DigitalOcean 的 GenAI 平台可以大大简化这个过程,让你能够快速、便捷地获得一个符合你需求的 AI Agent,从而更高效地提升你的编码效率和开发体验。

为什么要用到 DigitalOcean GenAI 平台

原因很简单,因为使用 GenAI 平台,会大幅简化 AI Agent 开发的过程,降低整体的开发复杂度。具体来讲,DigitalOcean GenAI 平台是一个全方位的解决方案,使您能够迅速构建并扩展AI Agent,无论您在人工智能的道路上处于何种阶段,它可以:
  • 简化开发流程:GenAI 可以提供预制的工具和框架,加速你的人工智能体开发,节省你的时间和精力。

  • 简化复杂任务:GenAI 可以提供经过预训练的模型和算法,这些模型和算法可以针对你的特定用途进行微调,使你更容易处理诸如自然语言处理、计算机视觉或强化学习等复杂任务。

  • 提升模型性能:GenAI 可以提供先进的优化技术、超参数调整和模型选择方法,帮助提升你的人工智能体的性能。

  • 扩展和部署:GenAI 可以促进你的人工智能体的大规模部署,提供模型服务、监控和维护的工具。

  • 协作和知识共享:GenAI 可以实现人类与人工智能系统之间的协作,使你能够更有效地与你的人工智能体合作,并利用其能力来增强你自身的专业知识。


而在本教程的案例中,DigitalOcean 的 GenAI 平台让你可以在一个完全属于你自己的、经过精心整理的知识库上训练 AI。这样一来,你得到的代码将完美契合你的工作流程,而不是来自 Cursor 的通用的“回答”。
它甚至能学习我使用的特定软件开发工具包(SDKs)、环境设置和库。假设我需要一个 Stripe 集成代码片段——我不需要一个通用的 API 调用。我需要它使用 Stripe Python SDK,通过 python-dotenv 从我的 .env 文件中进行身份验证,并按照我偏好的结构来构建——直接在集成开发环境(IDE)中完成。

如何使用 GenAI 呢?

  1. 创建 Spaces Bucket :将你所有喜爱的代码片段和 API 设置上传到 DigitalOcean Spaces bucket(DigitalOcean云平台的对象存储)。

  2. 创建知识库 :将该 bucket 连接为你的数据源。DigitalOcean 会负责将你的代码片段转换为向量嵌入,使你的数据始终为 AI 准备就绪。

  3. 部署 AI 智能体 :将你的知识库链接到 AI Agent。你可以选择诸如 Llama 3、Anthropic 或 DeepSeek 等模型。

  4. 配置 Cursor :最后,用你的新 DigitalOcean GenAI 端点和密钥覆盖 Cursor 的 OpenAI API 端点。

如何配置?

第 1 步:在 DigitalOcean 中创建知识库

  • 前往 DigitalOcean 并创建一个知识库。

  • 将其连接到一个 Spaces bucket——这就是存放你所有文档、代码片段和参考材料的地方。

  • 上传你的代码片段 / 项目,DigitalOcean 将自动处理向量嵌入,使你的数据可被搜索且对 AI 友好。

GenAI 平台的使用非常简单,但如果你希望更详细地了解怎么用它,可以浏览DigitalOcean 官方的教程

图:DigitalOcean Web 界面确认 GenAI 知识库的数据源已成功更新

第 2 步:创建 AI 智能体

  • 你的知识库设置完成后,创建一个 AI 智能体。

  • 选择你想要的模型(例如,Llama 3、DeepSeek R1)

  • 将其链接到你的知识库,以确保 AI Agent能够访问正确的信息


图:用于模型选择和知识库设置的 DigitalOcean GenAI 配置界面

创建智能体:等待Agent部署。部署完成后,将其公开,并复制端点 URL——在下一步配置 Cursor 时你会需要这个。

创建端点访问密钥。在设置 Cursor 时我们将需要这个。

图:DigitalOcean 界面用于创建端点访问密钥

第 3 步:配置 Cursor 以使用 AI 智能体
  • 打开 Cursor 并进入设置 > 模型。在这里你可以选择 DeepSeek R1,也可以选择 Llama。

  • 创建一个新模型并选择覆盖 OpenAI API 设置的选项。

  • 粘贴 DigitalOcean 中的智能体端点。

重要提示:在端点 URL 后面添加 /api/v1,例如:<https://agent-123457-abcd.ondigitalocean.app/api/v1>


现在,当你请求代码片段时,Cursor 将直接从你精心整理的知识库中检索代码,而不是依赖通用的在线回复。

图:Cursor 使用 GenAI 端点并从知识库中显示代码片段

一个经过自定义训练的 AI 意味着你得到的代码将完全符合你的工作方式。它不是通用的——它是你的代码,使用你的工具构建,并按照你的方式结构化,直接在你的集成开发环境(IDE)中完成。

它不仅限于代码。一个基于你自己知识库训练的 AI 可以帮助你构建内部聊天机器人、支持机器人,甚至是一个真正理解你产品的助手。它不是关于千篇一律的回复;它是关于一个符合你独特工作流程的 AI。
想要了解更多的话,可以关注DigitalOcean中国区独家战略合作伙伴卓普云的官网。另外,如果你的团队计划训练、部署 AI 大语言模型,欢迎了解 DigitalOcean 云平台的 NVIDIA H100 GPU Droplet 服务器和 NVIDIA H200 GPU 裸机服务器,以及 L40s、A100 等多种 GPU 服务器,价格实惠且服务稳定。


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作为全球领先的云基础设施提供商之一,DigitalOcean 专注于为开发者和企业提供简单、高性能的云服务,包括 Droplet 云主机、 GPU Droplet 云服务、托管数据库(PostgreSQL、MySQL 、MongoDB 、Kafka 和 Redis)、对象存储、块存储和Kubernetes、负载均衡等。
自2012年成立以来,凭借简单透明的定价和开发者友好的产品,DigitalOcean 在全球已经有 60 万企业用户在使用。如今,对于中国的出海企业,DigitalOcean 还特别通过中国区独家战略合作伙伴卓普云提供技术支持、售前服务。所有用户都可以通过卓普云与 DigitalOcean 进行直签,并享受相同的服务以及中文的技术支持。


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