LangChain、LangGraph 与 Deep Agents:如何选择 Agent 架构
理解 LangChain、LangGraph 与 Deep Agents 的分工,按任务复杂度选择合适的 Agent 架构。
推荐理由先理清三个框架的职责和边界,再选择适合任务复杂度的技术方案。
AI Agent Engineering
围绕模型、工具、状态、记忆、MCP、工作流与 Multi-Agent,记录从基础机制到生产环境设计的工程实践。
Noah · 软件开发 / 系统架构 了解作者
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理解 LangChain、LangGraph 与 Deep Agents 的分工,按任务复杂度选择合适的 Agent 架构。
推荐理由先理清三个框架的职责和边界,再选择适合任务复杂度的技术方案。
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从基础机制到复杂任务执行,按主题和难度系统学习 Agent 开发。
系列简介从普通 Agent 的能力边界出发,系统学习 Deep Agents 的架构、任务规划、工具设计、文件系统、上下文管理、子 Agent、持久化执行与生产环境实践。
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系列简介从 StateGraph、State、Node 和 Edge 出发,逐步理解持久化、中断恢复、子图、Durable Execution 与多 Agent 编排。
开发资源
涵盖交互实验、API 速查与工程参考,方便在开发过程中随时查阅。
测试不同 Chunking 策略如何切分真实文档,实时查看 Chunk Size、Overlap、Token 数、切分边界和文档结构。
打开交互工具整理 create_deep_agent、Backend、Filesystem、Permissions、Skills、Memory、Subagents、Planning、HITL 和 Middleware 的常用配置,并说明持久化和生产环境中的注意事项。
查看速查资料整理 StateGraph、State、Reducer、Command、ToolNode、Checkpoint、Interrupt、Streaming 等常用 API,并补充循环控制、恢复、缓存和生产环境注意事项。
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项目简介把一次 Agent 执行展开成事件流,用来检查状态变化、工具调用和恢复路径。
项目简介一个基于 Git 和 MDX 的内容编辑器,负责校验、预览和发布反馈。