动手用DeepSeek打造自己的APS AI Agent实战教程

如何用自然语言描述自动生成可求解的Python代码？本文将详细拆解，借助Deepseek打造专属AI优化助手，完整打通从需求描述到结果求解的全流程路径。

先看一张整体框架图，帮助快速理解整个架构：

根据之前的测试结果，Deepseek可以直接处理求解问题，但求解精度存在明显短板。因此，本文重点探讨如何借助更专业的求解器来提升求解质量。最终实现的目标是：你只需用自然语言描述需要优化的场景，后续环节全部交由Deepseek完成——它会自动对接第三方求解器，整个链路通过自主生成的Python代码串联起来。按照上图，从右向左逐一说明。

Deepseek直接求解：操作简单，但精度有限

Deepseek目前并不具备专业的求解能力，其背后主要采用启发式算法中的若干种（或组合）。什么是启发式算法？通俗来说就是“先走一步，然后走一步看一步”。这类方法只能保证得到一个“大致可用”的次优解。如果恰好得到最优解，那基本是碰运气。而“先走一步”这一步有多种走法，由此衍生出不同算法；“走一步看一步”的观察方式也千差万别。还有一些算法来自随机搜索，例如蜂群算法、蚁群算法等。由于这些随机因素，Deepseek每次求解的结果可能都不相同。此前同事反馈过这一现象，我亲自测试时也遇到了类似情况。

严格来讲，这并非Deepseek独有的问题——只要算法中包含随机成分，即便是专业求解器，每次结果也可能出现波动，这是正常现象。核心区别在于：Deepseek缺乏专业求解器那样的精确求解能力。那么该怎么办？既然Deepseek能力强大，不如让它告诉我们如何对接专业求解器。

Deepseek对接Excel求解：入门级方案，存在局限

首先想到的是Excel。很多人可能不知道，Excel内置了一个“规划求解器”——Solver。如何调出该功能，大家可以自行搜索。实际测试发现，Excel Solver的计算结果与LINGO几乎一致（详见上篇文章《Deepseek和专业求解器的结果对比》）。

那么，Deepseek在这个过程中能做什么？三个核心任务：
1. 将你提交的自然语言描述，推理并转化为对应的数据模型；
2. 将数学模型转换为Excel能够处理的数据模型；
3. 生成一段Python代码，将Excel可处理的数据模型输出为excel文件（包含变量、约束、目标函数等）。

Deepseek本身不具备直接生成文件的能力，但它可以输出生成excel文件的代码——这段代码本质上已构成一个AI Agent。下图是Deepseek生成Excel数据模型文件的Python代码示意。

接下来在Excel中继续操作：
1. 打开生成的excel文件；
2. 进入“数据”页签，运行“规划求解”；
3. 在弹出的对话框中手动补全配置——这一步比较繁琐，因为Excel没有开放相关接口，Python无法自动填写运行时的对话框。如果Excel能将配置做成可预置的参数文件，Python就能自动完成了。需要填入的内容包括：指定求解目标的单元格及目标类型（最大值/最小值/特定值）；指定变量单元格区域；输入约束条件（这一步最耗时）；选择求解方法（通常选用线性规划法）；点击求解按钮。
4. 结果会写入变量区域的单元格中。

使用Excel求解的优势与不足：
- 优势：变量及数值的excel数据文件，可以由Deepseek生成的Python代码自动创建。
- 不足之一：约束条件无法自动生成（这是Excel自身的限制）。
- 不足之二：Excel只能处理单目标求解，求解方法相对简单。

想要更高效的体验怎么办？让Deepseek对接第三方专业求解器。

阿里的MindOpt：免费且功能强大的专业解决方案

专业求解器种类繁多，这里特别推荐阿里的MindOpt，因为它可以免费使用。借助专业求解器，Deepseek能完成以下任务：
1. 将自然语言描述推理出数据模型；
2. 将数学模型转换为专业求解器能够识别的建模语言（例如通用的LP格式、MPS格式，或其他知名求解器的专用建模语言）；
3. 生成一段包含建模语言的Python代码；
4. 运行Python代码，调用MindOpt完成求解。

可以看到，这段Python代码加上MindOpt，构成一个典型的AI Agent。

使用专业求解器的特点：
- 功能强大，从官方介绍来看，远超Excel；
- 使用方式灵活，提供丰富的API。例如：Deepseek输出数据与模型一体的Python代码，在Python中调用MindOpt求解；或者Deepseek输出纯建模文件，直接在MindOpt工作台中打开文件求解；
- 玩法更多，比如可将数据和模型分开成不同文件，模型可复用，每次只需更换数据文件；
- 举个实例：自然语言输入，MindOpt输出结果；通过Python也可实现ERP系统输入、ERP系统输出。

总结一下：
借助Deepseek的强大能力，我们能够实现：
- 让Deepseek帮助我们完成数学建模；
- 让Deepseek输出Python代码，对接专业求解器，形成一个优化求解的AI Agent。

带来的直观效果：APS平民化——让更多人能够低门槛使用高级优化工具。

需要注意的事项：
- Deepseek的建模能力边界在哪里（哪些场景无法处理），还需要进一步探索；
- 对于Deepseek无法解决的复杂场景，此时需要专业APS公司的运筹专家介入；
- 当场景过于复杂时，专业求解器也可能遇到性能或精度瓶颈，这时请准备好预算，寻求专业APS算法专家定制求解算法。

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