本文主要面向没有 AI 工具使用经验或者想要尝试 DeepSeek 的用户，这篇文章可以让你有一个基础的体感和稳定的使用。简述了推荐 DeepSeek 结合 Reasonix 作为入门 AI 自动化的理由，以及一些基础的配置。通过这篇文章的简单配置，你将会能够使用 Reasonix 接入 DeepSeek ，完成基础的 AI 交互以及浏览器填写和数据收集。

特别额外说一句，这不是一篇面向程序员的开发教程。不需要理解所有底层原理，只需要知道每一步在做些什么，解决什么问题即可。

为什么选择 DeepSeek

如果想要直接看配置的话，可以跳到下一节。

这两天有一位朋友正好问起我：如果想入门 AI 自动化，应该从哪里开始？这个问题其实很普遍，市面上选择太多，更新换代又太快。每个工具都在秀出优秀的数据、令人眼前一亮的实践，但对于还没有 AI 使用经验的人来说，太多要去甄别的选择反而成为了负担。很多时间不是花在解决问题上，而是花在安装、试错、切换工具和排查环境上。

模型的选择

模型的选择，这就像选择为你工作的大脑。这个问题上，是否要直接使用 Opus、GPT？我的看法是：没必要。到了 2026 年 7 月这个时间点，主流大模型大多已经跨过了“可用”的门槛。对于入门级自动化任务来说，真正影响体验的，往往不是模型能力差异，而是连接稳定性、配置复杂度、调用成本和使用门槛。

如果选择国外模型，入门需要的配置会多很多，科学上网、支付方式、防封号、可能还要上个独立服务器、上个家宽。另外即使配置好了这些，连接速度虽然根据配置水平因人而异但整体是较慢的。对于刚入门的人来说，这些问题会把注意力从“如何使用 AI 解决问题”转移到“如何维护使用环境”上。哪怕所有的配置都完好，也会碰上例如 anthropic 最近的单引号标记中国用户，用着用着被封号了还是挺崩溃的。

检测中国用户

而 DeepSeek 的优势在于：国内访问方便、API 使用门槛低、价格友好，适合做大量试错和重复性任务。尤其是涉及网页读取、材料整理、表单填写这类任务时，经常需要多轮调用模型。成本足够低，才敢真正把它当作日常工具来用。DeepSeek 正常定价就比其他模型便宜数倍，加之它缓存命中率高、命中后的价格更是几十分之一，处理大量任务也完全不心疼。所以 DeepSeek 在国内外都非常受欢迎，会看到国外整个公司AI使用转向百分百DeepSeek的新闻，还能看到梁圣恩情还不完的调侃。

是否选择 Agent 框架

Agent 框架是否使用，就像是否要为你的大脑配一整个团队的协同人员。那么要不要一上来就使用 Agent 框架，比如 OpenClaw、Hermes 之类？

我不建议在入门阶段一开始就使用，一些 Agent 框架会内置任务规划、工具调用、文件读写、浏览器控制等能力，它们确实强大，但这些框架内置的大量机制会使得安装更加耗时难度增大，整体消耗的 token 数会更多，更不要说 OpenClaw 时不时来一下破坏性更新，你永远不知道这次更新完又需要修多久才能使用。

综合以上两点，我们选择 DeepSeek 作为入门的模型。而 DeepSeek 有一个转为他打造的桌面终端 Reasonix，使用这个终端将极大提高整体安装的便利性，并将缓存命中率高这个优势发挥到极致。所以我们结合 DeepSeek 和 Reasonix 来完成这个入门的教程。

基础账户及安装

注册 DeepSeek 账号并获取 API Key

先打开 DeepSeek 开放平台：platform.deepseek.com。

完成注册和登录后，创建一个 API Key。这里要注意：API Key 创建后需要立刻保存好，后续不会再次完整显示。如果忘记保存，可以删除原来的 Key，再重新创建一个。

创建API key

下载 Reasonix

Reasonix 是一个第三方写的专门用于对接 Deepseek 大模型的本地终端，相对于其他的本地终端有更好的缓存命中效果。

可以在官网下载安装：reasonix.io。

安装并运行后，把上一节拿到的 API Key 填进去，就可以开始使用。

我们可以先让它做一个简单任务，例如：

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我想了解 DeepSeek 的缓存命中机制，生成一个 HTML 页面，用通俗语言解释这一机制。

你会看到它进行网络搜索，并在 Global 目录下生成一个 HTML 文件。

你可以在目录中找到这个文件，把它拖到浏览器里打开。这边值得额外注意的是，这个看起来像网页的内容，并不是网上某个现成页面，而是 AI 根据你的要求临时生成的本地文件。

打开Global目录

每次生成的内容可能略有不同，大概效果如下：

演示网站

在刚才这个过程中，AI 实际上完成了几件事：理解你的问题、搜索相关资料、提炼信息、生成 HTML 文件，并把结果保存在本地。

这已经不是简单的“聊天”了，而是一个非常小的自动化工作流。

浏览器交互

如果只让 AI 生成文字或文件，价值还比较有限。很多工作真正麻烦的地方，是需要打开网页、读取页面、填写表单、提交材料、复制结果。

浏览器交互的目标，就是让 AI 可以操作你已经打开的 Chrome 浏览器。

安装 Python 和 Node.js

在和浏览器进行交互之前，需要先安装两个基础软件：Python 和 Node.js。

下载地址分别是：

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https://www.python.org/downloads/
https://nodejs.org/en/download

安装时记一下它们分别安装到了哪里。后面如果 AI 找不到对应命令，这个路径会有用。

如果你有一定基础，也可以直接让 AI 帮你处理这一步：

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给我安装 python 和 node.js，并确认系统可以正常调用

完成以后让 AI 确定可以找到这两个软件，和他说：

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确认系统里的 python 和 node 版本。

由于部分系统有 PATH 的读取问题，如果没找到可以告诉 AI 实际的安装目录。

打开 Chrome 的远程调试设置

在 Chrome 地址栏访问：

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chrome://inspect/#remote-debugging

勾选：

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Allow remote debugging for this browser instance

如果页面下方出现：

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Server running at: 127.0.0.1:9222

说明 Chrome 已经允许本地工具通过调试协议进行连接。

这一点可以简单理解为：你给本机上的 AI 工具开了一扇受控的门，让它可以观察和操作浏览器。

安装 chrome-devtools-mcp

接下来需要安装 chrome-devtools-mcp。

这个项目会安装一个基于node的mcp服务器，通过cdp协议控制chrome，当然也不需要理解这个，能控制 chrome 就好了。

可以直接对 AI 说：

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给我安装这个项目：https://github.com/ChromeDevTools/chrome-devtools-mcp
我需要通过这个项目操作已经打开的chrome

如果下载速度过慢，可以让 AI 更换下载源：

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把 python 和 npm 的下载源更换为国内源，然后继续安装。

安装完成后，你就可以让他通过操作浏览器了：

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操作浏览器，打开百度页面，搜索“AI 科技新闻”，并把前五条搜索结果整理给我

如果配置成功，你会看到 Reasonix 操作本地浏览器打开百度、完成搜索、读取结果，并把内容整理出来。

百度搜索结果

当然，如果出了什么问题让他给你修就好了。
同理的，日常遇到的页面表单批量填写也是这样处理，例如和他说：

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分析目前立案页面需要填写的内容，根据根目录下的起诉状和相关材料，完成填写

类似的思路还可以用于：

  1. 从多个网页收集公开信息，并整理成表格；
  2. 根据合同、起诉状、证据目录，预填写平台表单；
  3. 批量检查网站页面中的企业名称、备案信息、联系方式；
  4. 把重复性检索步骤保存成固定流程，下次继续调用。

写在后面

到这里就是全部的教程了，欢迎你入门 AI 自动化。除了以上的教程，还有一些想法你可能已经意识到了，我再额外说一下：

  • 有安装出现的问题可以让 DeepSeek 自动修复

  • 有不理解的东西可以让 DeepSeek 给我们一个通俗易懂的解释

  • 完成了一项任务以后可以让 DeepSeek 将这个任务做成一个skill，方便下次调用；或者让他把这个过程做成一个 python 文件，将自动化流程固定下来

我刚接触大模型时，要完成浏览器自动化，配置远比现在复杂，AI 也很难给出可交付的结果。才没有几年就已经进化到不需要基础，任何人都可以快速上手，可以妥善地解决很多的问题。确实给我们的生活带来了很多的便利。

把重复、机械的部分交给机器，把更多时间让给专业判断。