1、架构师之道 1 架构师之道 2 目 录 摘要摘要 .4 4 0 0 引言引言 .4 4 1 DeepAgents1 DeepAgents 基础基础 .5 5 1.1 典型应用场景.5 1.2 DeepAgents 核心能力体系.5 1.3 技术实现与生态定位.6 1.4 三层技术架构.6 1.5 技术栈集成.6 1.6 应用场景与选型指南.6 1.7 小结.7 2 2 本文核心内容本文核心内容.7 7 2.1 我们将要构建的系统.7 2.2 你将学到的关键知识（来自我的经验与教训）.7 2.3 技术架构（我的设计思路）.8 2.4 该模式的核心价值.9 3 3 技术栈技术栈 .9 9 4 4

2、为什么值得一读？为什么值得一读？.9 9 4.1 超越基础智能体.10 4.2 解决实际生产环境中的问题.10 4.3 完整可运行的实现方案.10 4.4 学习可复用的模式.10 4.5 理解设计决策背后的逻辑.11 4.6 紧跟 AI 智能体的发展趋势.11 4.7 实际业务价值.11 5 5 设计思路设计思路 .1111 5.1 架构设计理念.11 5.2 战略规划层.12 5.3 持久化上下文管理.12 5.4 专业子智能体委托.13 5.5 智能工作流协调.13 架构师之道 3 5.6 完整工作流程.14 5.7 该架构具备可扩展性的原因.15 6 6 动手实践动手实践 .1515 6

3、.1 步骤 1：安装依赖并配置环境.15 6.2 步骤 2：配置 API 密钥.16 6.3 步骤 3：导入核心库.16 6.4 步骤 4：定义网络搜索工具.17 6.5 步骤 5：创建研究子智能体配置.18 6.6 步骤 6：创建评审子智能体配置.19 6.7 步骤 7：设计主智能体系统的提示词.20 6.8 步骤 8：创建并运行主深度智能体.21 6.9 步骤 9：调用智能体执行研究查询.23 7 7 环境搭建指南环境搭建指南.2626 7.1 前置条件.26 7.2 安装步骤.27 7.3 项目结构.29 7.4 常见搭建问题与解决方案.29 7.5 快速启动检查清单.29 7.6 后续

4、步骤.30 8 8 与自有应用集成与自有应用集成 .3030 8.1 执行完整系统流程.30 9 9 总结思考总结思考 .3636 9.1 我们的成果.36 9.2 深层意义.36 9.3 AI 智能体的未来趋势.37 9.4 实践后续步骤.37 9.5 全局视角.38 9.6 最终寄语.38 10 10 想要深入探索？想要深入探索？.3939 架构师之道 4 用用 LangChainLangChain DeepAgentsDeepAgents 开发开发高级高级 AIAI 智能体智能体实战实战手册手册 当简单的工具调用已无法满足需求，是时候打造真正具备思考能力的智能体了。摘要摘要 根据我在 L

5、LM 智能体开发领域的经验，最大的挑战并非让智能体调用函数，而是让它们在处理复杂多步骤工作流时保持稳定运行。传统智能体就像中途会忘记任务的助手，而 LangChain 的 DeepAgents 彻底改变了这一现状。在我看来，它是首个真正支持智能体进行战略规划、持久化记忆上下文、委托给专业子智能体，并持续迭代优化输出质量的框架。本指南将带你亲手构建一个我设计的 AI 政策研究智能体，直观展示这些核心能力。你将看到完整可运行的代码、理解每个模块的设计思路，并最终获得一个能自主生成专业研究报告的系统。0 0 引言引言 让我分享一个困扰了我数月的问题。构建一个能调用单一工具的智能体？很简单。让 LLM

6、 执行网络搜索或查询数据库？我已经做过无数次了。但当我尝试构建更复杂的系统一个能研究复杂主题、整合发现、自我审查并生成精炼报告的智能体时，所有环节都崩解了。我之前构建的智能体，现在看来只能算是“浅层智能体”。它们最多执行一两个步骤，就会忘记自己的任务目标。Token 数限制会被突破，上下文会变得混乱，而且由于缺乏审查机制，输出质量大打折扣。根据我的经验，这是大多数开发者从 Demo 原型转向生产级 AI 系统时都会遇到的瓶颈。直到我发现了 LangChain 的 DeepAgents 库，说实话，它彻底改变了我对智能体架构的认知。最让我印象深刻的是它背后的设计理念。DeepAgents 团队研