# 第31篇-AgentFramework接入原生DeepSeek-v4-pro

我们前面的文章主要基于 Azure OpenAI Service 以及 Azure AI Foundry 提供的 Provider 来构建 Agent。

不过，在真实项目中，我们不一定只使用 Azure OpenAI。有时候也希望直接接入模型厂商自己的 API，例如 DeepSeek。

Agent Framework 提供了 `OpenAIClient` 和 `AnthropicClient`，用于分别接入 OpenAI 和 Anthropic 的模型服务。而 DeepSeek API 刚好同时提供 OpenAI Chat Completions 兼容格式和 Anthropic Messages 兼容格式，因此我们可以借助这两条路径，把 `deepseek-v4-pro` 接入到 Agent Framework 中。

为了演示 AgentFramework 接入原生 DeepSeek-v4-pro，笔者专门购买了 10 元的 DeepSeek-v4-pro 体验版来测试，所以大家多多支持，三连击（点赞、收藏、关注）哦。

图片1

图片2

DeepSeek 官方文档也说明，OpenAI base URL 为 `https://api.deepseek.com`，Anthropic base URL 为 `https://api.deepseek.com/anthropic`，并且 V4 支持 deepseek-v4-pro 和 deepseek-v4-flash 模型。

### 配置参数

#### DeepSeek API Configuration

| Parameter                 | Value                                                                                                                                                                                                                 |
| ------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **base\_url (OpenAI)**    | `https://api.deepseek.com`                                                                                                                                                                                            |
| **base\_url (Anthropic)** | `https://api.deepseek.com/anthropic`                                                                                                                                                                                  |
| **api\_key**              | Apply for an API key                                                                                                                                                                                                  |
| **model**\*               | <p>- <code>deepseek-v4-flash</code><br>- <code>deepseek-v4-pro</code><br>- <code>deepseek-chat</code> <em>(deprecated on 2026/07/24)</em><br>- <code>deepseek-reasoner</code> <em>(deprecated on 2026/07/24)</em></p> |

那么以为这我们可以直接使用`OpenAIClient` 和 `AnthropicClient` 来接入 DeepSeek API 了。我们通过示例来演示一下

### 基于 OpenAI 协议接入 DeepSeek V4 Pro

OpenAIClient 的接入非常简单，我们只需要在创建 OpenAIClient 实例时，指定 Endpoint 为 DeepSeek 的 API 地址即可。然后我们就可以像平常一样使用 ChatClient 来调用 deepseek-v4-pro 模型了。

```csharp
var client = new OpenAIClient(
    new ApiKeyCredential("sk-xxxxxx"),
    new OpenAIClientOptions
    {
        Endpoint = new Uri("https://api.deepseek.com")
    });

var chatClient = client.GetChatClient("deepseek-v4-pro");

var result = await chatClient.AsAIAgent().RunAsync("你是一位江湖说书人，擅长用幽默、接地气的方式讲笑话和故事。");

Console.WriteLine(result);
```

### 基于 Anthropic 协议接入 DeepSeek V4 Pro

AnthropicClient 的接入同样非常简单，我们只需要在创建 AnthropicClient 实例时，指定 BaseUrl 为 DeepSeek 的 Anthropic API 地址即可。然后我们就可以像平常一样使用 ChatClient 来调用 deepseek-v4-pro 模型了。

```csharp
var client2 = new AnthropicClient(new ClientOptions
{
    ApiKey = "sk-xxxxxx",
    BaseUrl = "https://api.deepseek.com/anthropic"
});

var agent = client2.AsIChatClient("deepseek-v4-pro");

result = await agent.AsAIAgent().RunAsync("你是一位江湖说书人，擅长用幽默、接地气的方式讲笑话和故事。");

Console.WriteLine(result);
```

### 输出效果

#### 基于 OpenAI 协议接入 DeepSeek V4 Pro

\[图1]

#### 基于 Anthropic 协议接入 DeepSeek V4 Pro

\[图1]

### 总结

在前面的内容中，我们尚未对 `OpenAIClient` 和 `AnthropicClient` 的使用进行示例说明。本节将以 DeepSeek 为例，演示其在 OpenAI 协议和 Anthropic 协议下的两种接入方式。DeepSeek 这一波可以说是“一箭双雕”：既兼容 OpenAI 协议，又支持 Anthropic 接口。


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# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://bingbing-gui.gitbook.io/blog/ai-agent/agent-framework/di-30-pian-agentframework-jie-ru-yuan-sheng-deepseekv4pro.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.