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如何用 python 做网站,网站建设客户需求表 文库,网站建设市场调研,上海企业登记一网通办Deep Agents 库介绍 写在前面#xff1a; 最近做智能体调研langgraph ,lanchain#xff0c;发现的这个新发布的智能体框架。langgraph的灵活性说实话不是很高#xff0c;langchain 1.0现在对智能体开发的支持也加大力度了。agent必然是未来方向#xff0c;新库的简介如下最近做智能体调研langgraph ,lanchain发现的这个新发布的智能体框架。langgraph的灵活性说实话不是很高langchain 1.0现在对智能体开发的支持也加大力度了。agent必然是未来方向新库的简介如下有兴趣的快试试吧简介Deep Agents 是一个基于 LangGraph 构建的 Python 库旨在解决传统 LLM 工具调用代理在处理长周期、复杂任务时表现肤浅的问题。它通过整合规划工具、子代理、文件系统访问和详细提示等功能使代理能够更有效地处理长期复杂任务。该项目主要受 Claude Code 启发并在其基础上进行了通用化改进。核心功能规划与任务分解内置write_todos工具能将复杂任务分解为离散步骤跟踪进度并适应新信息上下文管理提供文件系统工具ls、read_file、write_file、edit_file、glob、grep可将大量上下文存储到内存中子代理生成通过内置task工具生成专业子代理实现上下文隔离保持主代理上下文清洁长期记忆借助 LangGraph 的 Store 扩展代理使其能跨线程保存和检索信息丰富工具集除上述工具外还包括read_todos、execute沙箱环境中运行shell命令等工具亮点特性通用性强以通用方式实现深度代理的核心功能可轻松为各类应用创建深度代理可扩展性支持自定义工具、子代理和中间件满足特定场景需求与 LangGraph 深度集成创建的代理本质上是 LangGraph 图可像其他 LangGraph 代理一样使用流式处理、人机交互、记忆和工作室等功能CLI 工具支持提供命令行界面具有技能系统、持久记忆和项目感知能力灵活的定制选项可通过系统提示、工具、子代理和中间件等多方面定制代理行为使用教程安装# 使用 pippipinstalldeepagents# 使用 uvuvadddeepagents# 使用 poetrypoetryadddeepagents基本使用示例importosfromdeepagentsimportcreate_deep_agentfromtavilyimportTavilyClient# 初始化搜索工具tavily_clientTavilyClient(api_keyos.environ[TAVILY_API_KEY])definternet_search(query:str,max_results:int5):执行网络搜索returntavily_client.search(query,max_resultsmax_results)# 创建深度代理agentcreate_deep_agent(tools[internet_search],system_prompt进行研究并撰写一份精炼的报告。,)# 调用代理resultagent.invoke({messages:[{role:user,content:什么是 LangGraph}]})使用子代理示例# 定义子代理research_subagent{name:research-agent,description:用于深入研究问题,system_prompt:你是一位优秀的研究员,tools:[internet_search],model:openai:gpt-4o,# 可选默认使用主代理模型}# 创建包含子代理的主代理agentcreate_deep_agent(modelanthropic:claude-sonnet-4-20250514,subagents[research_subagent])其他重要信息文档资源完整概述和 API 参考可查看 官方文档示例代码可在 快速入门仓库 中找到各种示例和用例CLI 工具提供交互式命令行界面支持技能、记忆和人机交互工作流MCP 集成可通过 langchain-mcp-adapters 连接 MCP 工具定制化选项支持长期记忆定制、子代理配置、工具扩展等多种定制方式Deep Agents 特别适合需要处理长期、复杂任务的场景如深度研究、代码生成和复杂数据分析等通过其分层架构和丰富功能能够显著提升代理处理复杂任务的能力。