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引言在 AI 代理系统快速发展的今天如何构建一个既能处理复杂任务又具备良好扩展性的框架DeepAgents 给出了一个优雅的答案。

本文将深入解析 DeepAgents 框架的核心理论、架构设计和执行流程帮助开发者理解这一强大的 AI 代理框架。

核心理论什么是 DeepAgents

1 框架定位DeepAgents 是由 LangChain/LangGraph 团队开发的 AI 代理框架专门用于构建能够处理多步骤复杂任务的智能代理系统。

与简单的一问一答模式不同DeepAgents 支持任务规划与分解将复杂任务拆分为可执行的子任务上下文管理通过文件系统管理大量上下文信息子代理委托创建专门的子代理处理特定任务状态持久化支持跨会话的状态管理

2 设计理念DeepAgents 的核心设计理念是中间件模式Agent容器 Middleware功能模块 强大的代理系统Agent作为核心容器管理状态和执行流程Middleware作为功能插件提供工具、增强能力组合式设计通过组合不同的中间件构建不同能力的 Agent

架构设计三层抽象模型

1 整体架构DeepAgents 采用三层抽象架构┌─────────────────────────────────────┐ │ 用户层应用层 │ └─────────────────────────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────────────┐ │ DeepAgents 框架层 │ │ ┌──────────────────────────────┐ │ │ │ Agent 实例状态机 │ │ │ │ - 状态管理 │ │ │ │ - 执行流程 │ │ │ │ - 工具调用 │ │ │ └──────────────────────────────┘ │ │ ↑ │ │ ┌──────────────────────────────┐ │ │ │ 中间件层Middleware │ │ │ │ - 注入工具 │ │ │ │ - 增强提示词 │ │ │ │ - 扩展状态 │ │ │ └──────────────────────────────┘ │ └─────────────────────────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────────────┐ │ 工具层 模型层 │ │ - 内置工具 / 自定义工具 │ │ - LLM 模型Claude/GPT │ └─────────────────────────────────────┘

2 核心组件详解Agent状态机容器Agent 是 DeepAgents 的核心本质上是一个编译后的 LangGraph 状态机# Agent 内部结构概念模型 class Agent: state { messages: [], # 对话历史 todos: [], # 任务列表 files: {}, # 文件系统状态 } nodes { call_model: ..., # 调用模型节点 execute_tool: ..., # 执行工具节点 route: ..., # 路由决策节点 }特点每个 Agent 实例独立有自己的状态和配置支持状态持久化通过 Checkpointer基于 LangGraph 实现支持复杂的工作流Middleware功能增强模块中间件是 DeepAgents 的扩展机制通过继承AgentMiddleware实现class AgentMiddleware: tools [] # 注入的工具 state_schema {} # 扩展的状态 system_prompt # 增强的提示词 def before_model(self, state, runtime): # 模型调用前的钩子 pass def wrap_tool_call(self, request, handler): # 包装工具调用 pass内置中间件TodoListMiddleware提供任务规划能力write_todos、read_todosFilesystemMiddleware提供文件系统能力read_file、write_file等SubAgentMiddleware提供子代理创建能力task工具Tools能力实现工具是 Agent 可以调用的函数分为两类内置工具由中间件自动注入自定义工具由开发者提供from langchain_core.tools import tool tool def web_search(query: str) - str: 搜索网络信息 # 实现搜索逻辑 return results

3 系统提示词的组装机制DeepAgents 的系统提示词采用分层组装机制最终提示词 基础提示词 用户自定义 中间件提示词示例agent create_deep_agent( system_prompt你是一个研究助手, # 用户自定义 middleware[TodoListMiddleware()] # 中间件会添加任务规划说明 ) # 最终发送给模型的提示词 #

框架基础提示词所有 agent 共享 #

你是一个研究助手agent 独有 #

TodoListMiddleware 添加的任务规划说明agent 独有

执行流程从请求到响应

1 初始化阶段关键点Agent 对象在调用create_deep_agent()时创建中间件在初始化时注入工具和增强提示词Agent 对象保存在内存中可选的持久化

2 运行时阶段

3 关键决策点模型如何选择工具工具描述传递框架将所有工具的描述通过 MCP/Function Calling 格式传递给模型模型推理模型根据用户请求和工具描述决定调用哪个工具工具执行框架执行工具返回结果给模型继续对话模型处理工具结果决定下一步操作任务拆分是如何实现的不是中间件拆分中间件只提供write_todos工具是模型拆分模型理解复杂任务后主动调用write_todos来规划任务框架支持框架提供工具和提示词模型负责决策

扩展机制自定义中间件

1 创建自定义中间件from langchain.agents.middleware import AgentMiddleware from langchain_core.tools import tool tool def get_weather(city: str) - str: 获取城市天气 return f{city} 的天气是晴天 class WeatherMiddleware(AgentMiddleware): # 注入工具 tools [get_weather] # 增强提示词 system_prompt 你可以使用 get_weather 工具查询天气。

使用场景当用户询问天气时。

# 生命周期钩子 def before_model(self, state, runtime): # 模型调用前的处理 return None

2 组合使用agent create_deep_agent( middleware[ TodoListMiddleware(), # 任务规划 FilesystemMiddleware(), # 文件系统 WeatherMiddleware(), # 自定义天气工具 ] )

技术要点

总结

1 核心概念对比概念定位职责Agent容器/编排器管理状态、执行流程、调用模型Middleware功能插件注入工具、增强提示词、扩展状态Tools能力实现提供具体功能搜索、计算、文件操作等MCP协议标准定义工具通信格式JSON-RPC

0Function Calling调用协议模型调用工具的通信方式

2 关键设计模式中间件模式通过组合中间件灵活扩展 Agent 能力状态机模式Agent 基于 LangGraph 状态机管理复杂工作流策略模式模型根据上下文动态选择工具模板方法模式中间件通过钩子方法参与执行流程

3 优势与适用场景优势可扩展性通过中间件轻松扩展功能模块化工具、状态、提示词分离管理灵活性每个 Agent 可独立配置标准化基于 MCP 协议工具可复用适用场景复杂多步骤任务研究、报告生成需要上下文管理的场景需要任务分解和规划的场景需要子代理委托的场景

六、

总结DeepAgents 框架通过中间件模式和状态机架构构建了一个强大而灵活的 AI 代理系统。

核心思想是Agent 作为容器管理状态和执行流程Middleware 作为插件提供工具和增强能力模型作为决策者根据上下文选择工具和执行策略这种设计使得 DeepAgents 既能处理复杂的多步骤任务又保持了良好的扩展性和可维护性。

对于需要构建复杂 AI 代理系统的开发者来说DeepAgents 提供了一个优秀的架构参考。

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