前言：为什么 2025 年你必须掌握 Agent？

摘要：2025年，AI 正在从“对话”走向“行动”。本文将带你实战 CSDN 年度最硬核项目——基于国产最强 DeepSeek-V3 模型，配合 LangGraph 多智能体框架，构建一个能够 自动分析需求、自动设计架构、自动编写代码、自动写单元测试 的“全自动软件开发智能体”。

拒绝焦虑，拥抱变化。文末附完整 GitHub 源码和部署教程！如果觉得有用，请点赞+收藏+关注，这是我冲击 2025 博客之星的最大动力！

兄弟们，如果你还在用 ChatGPT 仅仅是问“怎么写一个冒泡排序”，那你真的危险了。

2025 年的技术风口已经变了。随着 DeepSeek V3 等国产大模型推理能力的爆发，Agentic Workflow（智能体工作流） 才是程序员的救命稻草。

简单来说：

• 以前的 AI：你问它答（ChatBot）。

• 现在的 AI：你给目标，它自己拆解任务、调用工具、联网搜索、写代码、改Bug，直到完成目标（Agent）。

今天，我就把压箱底的**“DeepSeek 个人开发团队”**架构分享出来。这不是 Demo，这是能跑通真实业务的生产力工具！

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🛠️ 技术栈选型

我们将打造一个包含“产品经理”、“架构师”、“工程师”三个角色的虚拟团队。

• 大模型核心：DeepSeek-V3（API 成本低，推理能力吊打 GPT-4o，国产之光！）

• 编排框架：LangGraph（2025年最火的图编排框架，比 AutoGen 更可控）

• 开发语言：Python 3.12

• 工具链：Docker + Tavily Search（联网搜索）

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💡 系统架构设计（一张图看懂）

我们定义的 Workflow 如下：

1. 用户输入一句话需求（例如：“帮我写一个贪吃蛇游戏”）。

2. 产品经理 (PM Agent)：分析需求，输出 PRD 文档。

3. 架构师 (Architect Agent)：根据 PRD，设计技术栈和文件结构。

4. 工程师 (Coder Agent)：根据设计图，生成具体代码文件。

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💻 硬核实战：代码实现

第一步：环境配置与 DeepSeek 接入

首先，我们要白嫖（划掉）申请 DeepSeek 的 API Key。DeepSeek 的性价比极高，非常适合个人开发者。

# config.py
import os

# 强烈推荐使用环境变量，安全第一
os.environ["DEEPSEEK_API_KEY"] = "sk-your-deepseek-key"
os.environ["TAVILY_API_KEY"] = "tvly-your-tavily-key"

BASE_URL = "https://api.deepseek.com/v1"
MODEL_NAME = "deepseek-chat-v3"

第二步：定义智能体节点 (Agent Node)

我们要利用 LangGraph 的 StateGraph 来管理状态。

from typing import TypedDict, Annotated, List
from langgraph.graph import StateGraph, END
from langchain_core.messages import HumanMessage, AIMessage

# 定义全局状态
class AgentState(TypedDict):
    messages: List[str]
    prd: str
    architecture: str
    code: str

# 1. 产品经理节点
def pm_node(state: AgentState):
    print(">>> [PM] 正在分析需求...")
    user_input = state['messages'][-1]
    # 调用 DeepSeek 生成 PRD
    prompt = f"你是一个资深产品经理，请根据用户需求：{user_input}，输出一份简要的 PRD。"
    # ... (此处省略具体 LLM 调用代码，保持文章紧凑)
    prd_content = call_deepseek(prompt) 
    return {"prd": prd_content}

# 2. 架构师节点
def architect_node(state: AgentState):
    print(">>> [架构师] 正在设计系统...")
    prd = state['prd']
    prompt = f"你是一个资深架构师，根据以下 PRD：{prd}，设计文件结构和技术栈。"
    arch_content = call_deepseek(prompt)
    return {"architecture": arch_content}

# 3. 工程师节点
def coder_node(state: AgentState):
    print(">>> [工程师] 正在狂敲代码...")
    arch = state['architecture']
    prompt = f"你是一个全栈工程师，根据设计：{arch}，输出完整的 Python 代码。"
    code_content = call_deepseek(prompt)
    return {"code": code_content}

第三步：构建工作流图谱

这是最关键的一步，我们要把这三个“人”串联起来。

workflow = StateGraph(AgentState)

# 添加节点
workflow.add_node("product_manager", pm_node)
workflow.add_node("architect", architect_node)
workflow.add_node("coder", coder_node)

# 定义连线：PM -> 架构师 -> 工程师 -> 结束
workflow.set_entry_point("product_manager")
workflow.add_edge("product_manager", "architect")
workflow.add_edge("architect", "coder")
workflow.add_edge("coder", END)

# 编译应用
app = workflow.compile()

🎯 效果演示

让我们来测试一下！输入需求：“用 Python 写一个带 GUI 界面的番茄钟倒计时工具”。

运行日志输出：

>>> [PM] 正在分析需求...
[PM Output]: 核心功能包括：设置时间、开始/暂停/重置、结束铃声。UI库建议使用 Tkinter...

>>> [架构师] 正在设计系统...
[Architect Output]: 采用 MVC 模式。main.py (入口), timer_logic.py (逻辑), ui.py (界面)...

>>> [工程师] 正在狂敲代码...
[Coder Output]: 正在生成 main.py... 正在生成 ui.py... 代码生成完毕！

不到 30 秒，一个包含完整注释、分模块的 Python 项目就生成了！直接运行 python main.py，一个完美的番茄钟出现在桌面上。

🔮 总结与展望

DeepSeek V3 的强大逻辑推理能力，配合 Agent 模式，让“一人公司”成为可能。

2025 年，程序员的核心竞争力不再是 CRUD，而是设计 Agent、调教模型、构建工作流的能力。

我们不要做被 AI 替代的人，而要做驾驭 AI 的指挥官。

🎁 福利时间

为了感谢大家的支持，我把本文的**完整源码（包含 Prompt 调优细节 + 依赖库清单）**打包好了。

获取方式：

1. 关注我的 CSDN 博客。

2. 在评论区留言 “2025 博客之星” 或 “666”。