2026.06.27 17:13

终于有人把深度 Agent 的底层逻辑讲透了，不靠堆模型参数，通过三大工程化技巧直接解决长任务忘事崩链的问题。 LangChain 官方这套从零构建深度 Agent 的教程，直接扒透了 Manus 和 Claude Code 这类顶级 Agent 的核心设计， 5 个渐进式 Notebook 手把手带你落地，全程可跑通。核心就是三套上下文工程模式， 1. 结构化 TODO 任务规划，带状态管理，防止 Agent 跑偏漏步骤。 2. 虚拟文件系统卸载上下文，大幅省 token，实现跨轮次记忆。 3. 子代理委派加上下文隔离，复杂任务拆分并行，互不干扰。从最基础的 ReAct 循环开始，一步步叠加任务规划，文件系统，子代理能力，最后直接搭出一个能联网做深度研究的完整 Agent。不是那种纸上谈兵的理论，每一步都有可运行的代码。本质上高级 Agent 的差距其实不在模型本身，主要在上下文工程的架构设计上。想搞懂长周期 Agent 的朋友，跟着走一遍收获会很大，配套还有开箱即用的 deepagents 生产库，学完就能直接复用进自己的项目，仓库链接放评论区了，推荐用 uv 管理依赖，跟着 Notebook 顺序跑就行。

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