Übersicht
DeepSeek Reasoning ist ein fortschrittlicher KI-Agent, der Probleme Schritt für Schritt durchdenkt – genau wie ein menschlicher Experte. Anstatt nur Antworten zu liefern, zeigt er genau, wie er zu jedem Ergebnis gelangt – durch detaillierte Argumentationsketten. Ideal zum Lernen, Verifizieren und für komplexe Probleme, bei denen der Lösungsweg genauso wichtig ist wie die Antwort.
1. Das Problem
Bei komplexen Fragestellungen fehlt Nutzer:innen oft die Transparenz, wie eine Antwort zustande kam – was Lernen, Vertrauen und Verifikation erschwert.
2. Die Lösung
DeepSeek Reasoning liefert zu jeder Antwort nachvollziehbare Schritt-für-Schritt-Argumentationen. Ob beim Lösen von Gleichungen, Debugging von Code oder bei strategischen Entscheidungen – der Agent erklärt seinen Denkweg transparent und hilft so beim Verstehen und Lernen.
3. Zentrale Funktionen
Schritt-für-Schritt-Denken: Zerlegt komplexe Probleme in logische Einzelschritte
Multidomain-Unterstützung: Funktioniert in Mathematik, Naturwissenschaften, Programmierung, Logik u.v.m.
Menschliches Denken: Imitiert Experten-Denkmuster für tiefes Verständnis
Transparente Logik: Erklärt nachvollziehbar, wie jede Antwort zustande kam
Flexible Eingabe: Versteht natürliche Sprache ohne spezielle Formatierung
4. Funktionsweise
Eingabe → Verarbeitung → Ausgabe
- Nutzereingabe: Natürlichsprachliche Frage oder Problemstellung
- Datenerhebung: [Nicht zutreffend]
- Verarbeitung: Zerlegt das Problem in logische Komponenten und wendet passende Methoden an
- Ausgabe: Eine schrittweise Erklärung mit dem vollständigen Denkweg zur finalen Antwort
5. Transparenz & Datenverarbeitung
| Feld |
Details |
| Verarbeitungsort |
Rechenzentrumsregion EU Frankfurt, Cloud-basierte Verarbeitung über das Ray Serve Framework; Speicherung in Digital Ocean Spaces, Region Frankfurt (FRA1) |
| Verwendete LLMs |
DeepSeek Chat, DeepSeek Reasoner Modelle |
| Drittsysteme |
DeepSeek API, Requests-Bibliothek |
| Datennutzung |
Vom Nutzer gestellte Forschungsfragen werden über die DeepSeek API verarbeitet |
| Datenaufbewahrung |
Forschungsergebnisse werden im Markdown-Format bereitgestellt |
| Speicherort |
Temporäre Verarbeitung im Arbeitsspeicher; Speicherung auf Digital Ocean Servern in der EU-Region Frankfurt |
| Sicherheitsmaßnahmen |
Alle Daten werden über HTTPS übertragen, in isolierten Umgebungen verarbeitet und nicht gespeichert. API-Schlüssel sind sicher begrenzt und rate-limitiert. Keine nutzeridentifizierbaren Daten werden gespeichert. |
| Datenschutz |
Keine Erhebung personenbezogener Daten; Anfragen werden ausschließlich zu Forschungszwecken verarbeitet |
| Rechtsgrundlage |
Dienstbereitstellung und Analyse zu Forschungszwecken; Einwilligung durch Nutzung, siehe Agent-Bedingungen |
| Nutzerrechte |
Nutzer:innen erhalten die Ergebnisse; manuelle Datenlöschung über den Support möglich |
| Zugriffsprotokolle |
Protokollierung auf Anwendungsebene über das Python-Logging-Modul; API-Anfragen werden geloggt |
| Ausgabeformate |
Markdown-Dateien mit Analyseergebnissen und Zeitstempeln |
6. Praktischer Nutzen
- Fördert Verständnis durch geführtes Denken
- Hilft beim Lernen, Verifizieren und strategischen Nachdenken
- Unterstützt beim Debugging oder bei der Klärung komplexer Probleme
7. Zielgruppen
- Studierende: Zum Lernen und Verstehen von Lösungswegen
- Entwickler:innen & Analyst:innen: Für Debugging, Analyse- und Logikaufgaben
- Fachleute: Für Entscheidungen, Planung und Verifikation
- Alle: Die Wert auf Erklärungen statt nur Ergebnisse legen
8. Nutzung des Agents
Beispielhafte Eingaben
| Eingabefeld |
Beispiel |
| Frage |
Löse dieses Analysis-Problem: Finde die Ableitung von x³ * sin(2x) |
| Szenario |
Ich muss mich zwischen drei Jobangeboten entscheiden. Hilf mir, die Vor- und Nachteile zu analysieren |
| Debug-Anfrage |
Mein Python-Code liefert falsche Ergebnisse. Kannst du mir helfen, den Algorithmus zu debuggen? |
Prompt-Tipps
- „Formuliere deine Frage oder dein Problem möglichst konkret.“
- „Verwende Formulierungen wie ‚erkläre warum‘ oder ‚führe mich durch den Prozess‘.“
- „Sag ‚zeige deine Herleitung‘, um die vollständige Argumentation zu erhalten.“
- „Nutze ‚was wäre wenn‘, um alternative Szenarien zu erkunden.“
.svg)
