基于LangGraph的Deep Agents：如何构建具备规划与文件管理能力的智能体

Deep Agents 是一个基于 LangGraph 构建的独立库，专门用于开发能够处理复杂、多步骤任务并具备自主规划、文件系统管理和子代理分发能力的智能体。

它旨在解决智能体在执行冗长或复杂任务时常遇到的几个痛点：上下文窗口容易溢出、任务执行缺乏条理性、以及将宏观目标拆解为具体步骤存在困难。Deep Agents 的设计灵感来源于 Claude Code 和 Deep Research 等应用，其核心通过一套模块化的中间件架构来提供这些高级功能。

核心功能

Deep Agents 通过内置的三个核心中间件来实现其强大的功能：

规划与任务拆解：内置 write_todos 工具，允许智能体将复杂的最终目标分解为一系列具体的待办事项，并能根据执行进度和情况动态地更新计划。

文件系统上下文管理：提供 ls、read_file、write_file 和 edit_file 等工具。智能体可以将大型的搜索结果或生成的中间数据存储到文件系统中，而非全部挤入有限的上下文窗口，从而有效防止 Token 溢出，管理长上下文。

子代理分发：通过 task 工具，主代理可以生成并派遣专门的子代理去执行特定任务。这种方式实现了上下文的隔离，有助于保持主代理对话环境的整洁与专注。

代码示例

首先安装依赖：

pip install deepagents

之后，你可以使用 create_deep_agent 函数快速创建一个具备上述全部核心能力的智能体：

from deepagents import create_deep_agent
from langchain_anthropic import ChatAnthropic

# 默认创建的智能体即包含 TodoList、Filesystem 和 SubAgent 中间件
llm = ChatAnthropic(model="claude-3-7-sonnet-20250219")

agent = create_deep_agent(
    model=llm,
    # 你可以在此添加自定义工具
    tools=[my_custom_tool],
    # 也可以配置长期记忆存储
    store=my_langgraph_store,
    system_prompt=my_system_prompt
)

适用场景

在以下类型的场景中，使用 Deep Agents 可能会带来显著的优势：

• 需要处理涉及多步规划与执行的复杂工程或研究任务。
• 任务涉及大量上下文数据（例如 RAG 检索或长文档分析）且需要对这些数据进行精细化的读写与管理。
• 需要将不同专业领域的子任务分配给多个特化的子智能体协作完成。

对于正在探索复杂智能体应用开发的开发者，深入了解 Deep Agents 的架构与实战应用，或许能为你打开新的思路。