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如何自动创建todo 规划,plan ,沙箱的agent--Deep Agents

如何自动创建todo 规划,plan ,沙箱的agent--Deep Agents

Deep Agents 是什么?

目录

  • Deep Agents 是什么?
  • 和之前传统 Agent 的核心区别
  • 核心原理:用一个例子讲明白
    • 任务:"分析 sales.csv 销售数据,生成统计报告和图表"
      • 传统 ReAct Agent 的执行流程(笨办法)
      • Deep Agents 的执行流程(聪明办法)
    • Deep Agents 的四大核心组件
  • 优缺点客观对比
    • ✅ 优点
    • ❌ 缺点
  • 什么时候该用 Deep Agents?

Deep Agents 是 LangChain 官方在2026年3月推出的"Agent整车",它不是一个新的运行时,而是基于 LangGraph 引擎打造的开箱即用的企业级 Agent 装备套件(Agent Harness)。

最形象的生态分层类比:

  • LangChain= 螺丝、螺母、木板(基础积木)
  • LangGraph= 发动机、变速箱(底层运行时引擎)
  • Deep Agents= 整车(带方向盘、刹车、座椅的成品汽车)

它解决了传统 Agent 最大的痛点:只能做简单工具调用,无法处理需要长期规划、多步骤协作、大量上下文的复杂任务


和之前传统 Agent 的核心区别

核心原理:用一个例子讲明白

任务:“分析 sales.csv 销售数据,生成统计报告和图表”

传统 ReAct Agent 的执行流程(笨办法)

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