Open Source Course Deep Agents 实战
基于 LangChain / LangGraph 生态
系统构建生产级 AI Agent 的完整指南
Deep Agents SDK ≥ 0.5
硅基流动 SiliconFlow 核心篇
进阶篇
◆
准备篇
· AgentSeek 环境与开发技能使用 AgentSeek 启动模板应用，并为 AI 编码助手安装 LangChain 开发技能
02
快速上手 — 5 分钟构建你的第一个 Deep Agent
从安装到运行，带读者完成第一个可工作的 Deep Agent。自定义工具、LangSmith 调试一网打尽。
修改提示词和工具，跑通第一个 Deep Agent。
03
虚拟文件系统 — Deep Agents 的 Context Engineering 核心
深入 Deep Agents 最核心的创新——虚拟文件系统。六大工具、存储后端、上下文自动管理，理解 Context Engineering 的工程实现。
观察 FilesystemBackend 如何管理内容与中间结果。
09
Human-in-the-Loop — 构建安全的人机协作流程
利用 LangGraph 的中断机制，为敏感操作添加人工审批。按风险等级分层的最佳实践。
本章实验deepagents/mcp
为有副作用的 MCP 工具配置人工审批。
11
文件系统权限 — 用声明式规则控制 Agent 的读写边界
使用 FilesystemPermission 为内置文件工具配置 allow、deny 与 interrupt 规则，掌握规则顺序、子 Agent 继承、持久化目录保护及沙箱边界。
配置 FilesystemPermission，划分文件访问边界。
前沿预览
仍处于 Beta 或快速演进阶段的 Deep Agents 能力
这些功能的接口、状态和默认行为可能随版本调整。学习时请以章节标注的版本为准，并先在隔离环境中验证。
13
Grading Rubrics（评分量规） — 让 Agent 按验收标准自我迭代
使用评分量规和大语言模型评审声明验收标准，通过证据工具、迭代反馈、实时事件与检查点状态理解 Agent 的自我修订闭环。
本章实验langchain/rubric
运行 Guided Demo，观察 Evidence 验收闭环。