DeepSeek:基于大模型的任务管理系统
最近使用大模型，本地的DeepseekR1:14b,进行开发。发现每次处理的任务量都比较有限。而且还有错误的情况出现。于是考虑有没有必要基于大模型制作一个任务系统。用户给出需求，通过多轮任务请求大模型。类似分页的功能。实现分层，分步的任务监督管理系统。一下是Deepseek的回答
已深度思考（用时 34 秒）
嗯，用户问有没有必要基于大模型做一个任务系统，让用户通过多轮请求来完成需求，类似分页的分层任务管理。首先，我得理解用户的需求到底是什么。可能他们想处理复杂的任务，需要分解步骤，并且需要系统来监督和管理这些步骤。
首先，我需要考虑大模型的能力，比如GPT-4这样的模型，是否适合处理多轮交互和任务分解。大模型在理解上下文和生成连贯回复方面确实很强，所以可能适合做任务分解和步骤管理。但需要考虑的是，大模型可能会有上下文长度的限制，尤其是处理多轮对话时，可能需要保存之前的步骤状态，这可能需要额外的存储或数据库支持。
然后，用户提到的分层和分步任务监督管理系统，可能需要设计一个状态机来跟踪每个任务的进度。比如，用户提交一个需求，系统先分解成子任务，然后逐步执行，每个步骤完成后更新状态，并可能根据结果调整后续步骤。这时候需要考虑系统的架构，是否需要前端界面让用户查看进度，或者只是后端处理。
接下来，用户可能的真实需求是什么？他们可能希望自动化处理复杂任务，比如项目计划、数据分析、内容生成等，但这些任务通常需要多个步骤，用户希望系统能分步处理，而不是一次性解决。因此，任务管理系统可以帮助用户更高效地完成复杂需求，减少单次请求的压力