第08章Deep Agents 与生产部署版本LangChain v1.3.7 | 讲师汤姆小白1. Deep Agents 概述1.1 什么是 Deep AgentsDeep Agents是 LangChain 推出的高级 Agent 框架内置了复杂任务所需的全部能力任务规划、子代理生成、上下文工程、文件系统、长期记忆等。create_agent → 单步工具调用 Agent适合简单任务 LangGraph → 自定义编排适合中等复杂任务 Deep Agents → 开箱即用的高级 Agent适合最复杂场景1.2 核心能力能力说明任务规划内置write_todos工具自动分解复杂任务子代理Sub-agents自动生成子代理处理子任务上下文工程自动摘要、压缩、大结果卸载到文件系统文件系统后端插件式文件系统内存/磁盘/LangGraph Store长期记忆跨会话持久化记忆人机协同关键节点可暂停获取人工审批沙箱执行代码在隔离环境中运行1.3 安装pipinstalldeepagents2. Deep Agent 快速入门2.1 基础用法fromdeepagents.graphimportcreate_deep_agentfromlangchain.chat_modelsimportinit_chat_model modelinit_chat_model(anthropic:claude-sonnet-4-6)agentcreate_deep_agent(modelmodel,system_prompt你是一个专业的研究助手能自主搜索、分析、撰写报告。,)# 复杂任务Agent 会自动规划、分解、执行resultagent.invoke({messages:[{role:user,content:研究 2026 年 AI Agent 领域的最新趋势写一份 500 字的报告}]})2.2 文件系统与上下文管理Deep Agent 自动管理上下文大结果卸载到文件系统# Deep Agent 会自动将长文档、大段代码等存储到文件系统# 并生成文件引用而不是全部放在上下文中agentcreate_deep_agent(modelmodel,system_prompt你是一个代码分析助手,)resultagent.invoke({messages:[{role:user,content:分析这个项目的全部 Python 文件找出所有潜在的性能问题}]})# Agent 会# 1. 用 task 工具生成子代理逐个分析文件# 2. 子代理的分析结果存入文件系统# 3. 主代理汇总所有结果生成最终报告2.3 子代理协作Deep Agent 自动派生子代理处理复杂子任务agentcreate_deep_agent(modelmodel,tools[web_search,code_executor],)# 这个请求会自动触发子代理resultagent.invoke({messages:[{role:user,content: 完成以下三个任务 1. 搜索最新的 Python 3.13 新特性 2. 写一段代码演示其中最有趣的特性 3. 将结果整理成 Markdown 报告 }]})3. Deep Agent 与 create_agent 的定位差异维度create_agentDeep Agent复杂度简单到中等中等至极复杂任务规划无自动分解子代理无自动生成上下文管理手动Middleware自动压缩文件系统实现复杂度几行代码开箱即用可控性高底层 LangGraph中高层抽象建议简单任务用create_agent复杂任务用 Deep Agent需要极致控制用 LangGraph。4. 生产部署4.1 部署范式LangChain 生态的三种部署方式方式适用场景工具LangServe将链/Agent 部署为 REST APIlangserveLangGraph Platform生产级 Agent 部署与运维LangGraph Cloud自建服务自定义部署方案FastAPI / Flask4.2 LangServe 快速部署pipinstalllangserve# app.pyfromfastapiimportFastAPIfromlangserveimportadd_routesfromlangchain.agentsimportcreate_agentfromlangchain.chat_modelsimportinit_chat_model agentcreate_agent(modelinit_chat_model(openai:gpt-4o-mini),tools[...],system_prompt你是有用的助手,)appFastAPI(titleMy Agent API)add_routes(app,agent,path/agent)# 运行uvicorn app:app --reload访问http://localhost:8000/agent/playground— 可视化测试http://localhost:8000/agent/invoke— API 调用4.3 LangSmith 可观测性LangSmith 是 LangChain 的追踪和评估平台importos os.environ[LANGSMITH_TRACING]trueos.environ[LANGSMITH_API_KEY]your_key# 所有 LangChain 调用自动追踪agentcreate_agent(...)resultagent.invoke(...)# 在 https://smith.langchain.com 查看完整执行链路LangSmith 提供的功能追踪Tracing可视化 Agent 完整执行链路评估Evaluation自动化测试 Agent 质量Playground可视化调试 Prompt监控Monitoring生产环境性能监控5. 技术选型指南你的任务复杂度是 / \ 低/中 高 / \ create_agent Deep Agents 够不够 / \ 够 不够 / \ Deep Agent LangGraph 开箱即用 完全自定义本章小结层级产品适用场景简单create_agent工具调用、单步任务中等LangGraph自定义工作流复杂Deep Agents多步规划、子代理协作运维LangSmith LangServe可观测性 API 部署