基于DeepSeek的文生地图智能体构建方法

背景：传统地图编制过程复杂且专业性强，制约了制图技术的普及。基于大语言模型的文生地图技术可简化流程，但存在人工调试依赖度高、工具调用碎片化等问题。研究目的：为验证国产大语言模型在文生地图场景下的应用能力，本文提出一种基于DeepSeek的文生地图智能体构建方法，旨在通过任务分解与工具自主适配，实现从自然语言指令到地图可视化输出的自动化处理。结论：研究构建了包含五类工具集的智能体框架，并以DeepSeek-V3-0324和R1模型为核心进行了实验。结果表明，该智能体能够在低复杂度任务中实现工具复用，并通过链式调用完成高复杂度任务；其中V3模型的执行效率显著高于R1模型，且对LangChain Agent的模块化适配性更优。