今天分享的是：用LangChain+DeepAgents开发高级AI智能体实战手册

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《用LangChain+DeepAgents开发高级AI智能体实战手册》聚焦高级AI智能体开发，以LangChain的DeepAgents框架为核心，指导读者构建具备战略规划、持久化记忆、子智能体协作能力的生产级AI系统。手册先介绍DeepAgents基础，其作为LangChain生态中针对复杂任务的智能体工具包，具备四大核心能力：智能规划与任务分解（通过write_todos工具拆解目标、追踪进度）、持久化存储与上下文管理（借助文件系统工具如read_file、write_file避免Token溢出，支持跨会话状态保持）、分布式智能体协作（通过task工具创建专业子智能体，实现职责隔离与并行执行）、结构化推理与决策引导（依托精细化提示词工程引导深度思考），技术架构分为智能体工具包层（DeepAgents，开箱即用）、框架层（LangChain，标准化组件）、运行时层（LangGraph，生产级执行保障），可集成Tavily搜索、多LLM模型（OpenAI GPT-4o、Google Gemini等）。核心内容围绕构建AI政策研究智能体展开，该系统采用三层架构：主协调器（接收查询、规划工作流、协调子智能体、管理文件状态）、专业子智能体（研究子智能体调用Tavily搜索获取实时政策信息，评审子智能体检查报告质量）、基础设施（文件系统存储中间结果、LangGraph Store实现长期记忆），工作流程包括保存问题到question.txt、委托研究子智能体调查、撰写报告至final_report.md、评审子智能体反馈、修订定稿，最终输出结构化Markdown报告。手册提供详细动手实践步骤，从环境搭建（安装deepagents、tavily-python等依赖，配置API密钥）、工具定义（网络搜索函数internet_search）、子智能体配置（研究与评审子智能体的系统提示词设计）、主智能体提示词编写（定义五步工作流与质量标准），到创建并调用智能体执行查询，还包含环境搭建指南（前置条件、安装步骤、项目结构、常见问题解决）、与自有应用集成方法（执行完整工作流、查看结果、调试技巧）及后续实验方向。此外，手册强调DeepAgents相比基础智能体的优势，如解决上下文溢出、任务规划混乱、质量控制缺失等生产问题，提供可复用的架构模式，帮助读者理解设计逻辑，紧跟AI智能体发展趋势，实现从Demo原型到生产级系统的跨越，适用于开发者、研究者及技术负责人构建复杂AI应用。

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发布于：广东省