备注：当前基于 Windows11 WSL + Ubuntu 24 + Python3

一、 安装python3

打开 WSL 终端，只运行一次：

bash 复制代码 
sudo apt update
sudo apt install python-is-python3 -y

✅ 以后 python = python3，pip = pip3

二、完整搭建流程

1. 进入项目根目录

bash 复制代码 
cd /mnt/d/data-qi/nbstudy-dev/ai-agent-all/study_notes_and_codes/awesome-ai-agent-learning

2. 创建虚拟环境（整个项目共用）

bash 复制代码 
python -m venv .venv

3. 激活虚拟环境（必须执行）

bash 复制代码 
source .venv/bin/activate

✅ 成功标志：终端最前面出现 (.venv)

4. 安装依赖（仅2个，极简）

bash 复制代码 
pip install openai python-dotenv

三、配置 .env（项目根目录创建）

新建 .env 文件，内容如下：

env 复制代码 
API_KEY=sk-你自己的DeepSeek密钥
BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1
MODEL=deepseek-v4-flash

四、编写最基础调用代码

python 复制代码 
"""
demo1/chat.py
AI Agent 开发环境测试 - 纯 python 命令版
"""
import os
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv

# 加载环境变量
# load_dotenv()
# 从当前文件向上找到项目根目录，加载 .env
load_dotenv(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..", ".env"))

# 创建客户端
client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("API_KEY"),
    base_url=os.getenv("BASE_URL"),
)

# 发送问题
messages = [
    {"role": "user", "content": "什么是AI Agent？用一句话解释"}
]

# 请求AI
response = client.chat.completions.create(
    model=os.getenv("MODEL"),
    messages=messages,
    temperature=0.7,
)

# 输出结果
print(response.choices[0].message.content)

五、运行代码（唯一命令）

bash 复制代码 
python demo1/chat.py

✅ 成功输出

复制代码 
AI Agent是一种能够自主感知环境、做出决策并采取行动以实现特定目标的智能实体。

不同模型输出略有差异。