Deep Agents 实战
基于 LangChain / LangGraph 生态
系统构建生产级 AI Agent 的完整指南
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
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。
虚拟文件系统 — Deep Agents 的 Context Engineering 核心
深入 Deep Agents 的虚拟文件系统。掌握 v0.7 的七个文件工具、存储后端和上下文自动管理。
观察 FilesystemBackend 如何管理内容与中间结果。
任务规划与分解 — 让 Agent 学会拆解复杂任务
理解 create_deep_agent() 的默认层、条件层和应用选择层,按需启用 TodoListMiddleware,并掌握 write_todos 的工作原理。
检查模板的 Todo 配置;启用后观察计划生成与状态变化。
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。
为有副作用的 MCP 工具配置人工审批。
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。
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。
运行 Guided Demo,观察 Evidence 验收闭环。
Interpreters — 让 Agent 用代码编排工具与数据
为 Deep Agents 加入 QuickJS 解释器,在内存代码中转换数据、通过 PTC 编排白名单工具,并掌握状态持久化、资源限制与安全边界。
观察 QuickJS eval 与 task() 动态调度。
Dynamic Subagents — 用代码编排多个 Agent
在 QuickJS 中通过 task() 动态编排子 Agent,掌握分类路由、并行扇出、交叉验证、迭代收敛、结构化输出以及并发、失败、成本和审批边界。
运行六种 Dynamic Subagents 编排模式。