deepagents 相关 AI 资讯 · AI 热点

8月21日

06:18

06:18

官方账号LangChain@LangChainAI

精选

LangChain 推出 deepagents 工具，与 Browserbase 的 stagehand 配合，可轻松构建浏览器智能体。这些智能体能够执行点击、滚动、截图和提取结构化数据等操作。例如，用户已使用该工具构建了用于导航地图的智能体。

技巧 LangChain deepagents stagehand

推荐理由：LangChain 推出了 deepagents，能帮你轻松搭建能操作浏览器的智能体，比如自动点击、截图、抓取数据，比以前方便多了。

8月17日

01:57

01:57

Harrison Chase@hwchase17

精选

deepagents 把代理循环与后端分开：后端只需暴露读写等文件系统类操作，若做成沙箱还要提供 execute 执行命令。这套架构基于 LangGraph 构建，可通过 MCP、A2A 等标准端点部署。本地编码场景可把沙箱放在同目录，用轻量服务器加 TUI 前端（如 dcode）连接；云端场景可用 LangSmith Deployments 连接 Modal、Daytona 或 E2B 上的沙箱，并让 Slack 与 Web UI 共用同一后端。不执行代码的智能体可以换用“假后端”，只保留文件交互能力。

技巧 deepagents LangGraph MCP/工具

推荐理由：deepagents 架构讲解：后端与代理循环分离，本地 TUI 和云端沙箱都能跑，Slack/Web 共用后端。

8月12日

03:02

03:02

Harrison Chase@hwchase17

LangChain创始人Harrison Chase在X上表示，对NVIDIA发布的Nemotron 3.5 Lightning模型感到兴奋，并计划将其集成到deepagents框架中。NVIDIA CEO黄仁勋称该模型为连续和长期运行智能体设计，具备智能、快速、高效且开源的特点。该模型旨在提升智能体的持续运行能力，可能对AI代理生态产生重要影响。

AI模型 Nemotron 3.5 Lightning NVIDIA LangChain

推荐理由：LangChain创始人亲自下场点赞，还要集成到deepagents里，说明Nemotron 3.5 Lightning对智能体开发是真有用，搞AI代理的可以关注下。

7月31日

23:17

23:17

Harrison Chase@hwchase17

一条推文称 deepagents 被严重低估。推文指出 LangGraph 和 LangSmith 是显而易见的选择，但 deepagents 才是大家忽视的那个。该推文目前有 993 次浏览、8 个赞和 2 条评论，转发数为 0。

AI产品 deepagents LangGraph LangSmith

推荐理由：有人发推说deepagents在LangGraph和LangSmith中间被忽略了。如果你正在选智能体框架，可以关注下deepagents，它可能比你想的更能打。

7月29日

22:11

22:11

官方账号LangChain@LangChainAI

Apollo 的 AI 助手是 LangGraph 上最早的生产多智能体系统之一。团队将在 9 月 24 日 Interrupt NYC 上分享他们从手调主管代理迁移至 deepagents.create_deep_agent 的经验。迁移过程中保持了生产流量的质量不下降。

技巧 Apollo LangGraph deepagents

推荐理由：Apollo 分享了把 AI 助手从自建主管换成 deepagents 的实战经验，还保证了生产质量，做多智能体系统的值得听听。

7月8日

02:37

02:37

Harrison Chase@hwchase17

精选72°

deepagents 是 LangChain 新开源的、模型无关的智能体框架（harness）。LangChain Academy 随之推出《Introduction to Deep Agents》课程，系统讲解 harness 概念及其4大核心能力。课程指导用户使用 deepagents 构建智能体，并利用 LangSmith 进行追踪与部署。开源项目地址已在Twitter公布。

AI产品 deepagents LangChain LangSmith

推荐理由：LangChain 刚开源了 deepagents，还出了免费课程，想学 agent 框架的可以上手试试。

7月3日

03:12

03:12

官方账号LangChain@LangChainAI

LangChain 发布开源工具 OpenWiki，可在后台自动生成和更新代码库文档。它通过 deepagents 开放框架运行，支持 GLM 5.2、Kimi K2.7 等开源模型。你只需在 GitHub 仓库中配置一个夜间工作流，OpenWiki 就能自动更新自身和 AGENTS.md 文件，让 coding agent 自动读取最新文档。

技巧 OpenWiki LangChain deepagents

推荐理由：设一次 OpenWiki 就再也不用操心文档了，它自动跑在后台，还能用开源模型，适合想省心又提升 agent 表现的开发者。

7月2日

23:32

23:32

Harrison Chase@hwchase17

Harbor是一个用于运行长期、有状态智能体（agent）评估的框架。LangChain通过博客和视频教程展示了与Harbor的多种集成方式。博客地址为langchain.com/blog/unified-s…，视频教程演示了如何使用Harbor和LangSmith评估deepagents。

技巧 Harbor LangChain LangSmith

推荐理由：Harbor专门做长期agent评测，LangChain有博客和视频教你怎么集成，适合做复杂agent测试的人。

7月1日

02:09

02:09

Harrison Chase@hwchase17

精选

本教程展示如何结合Gemini Live和deepagents子代理构建语音研究代理。Gemini Live提供低延迟、自然流畅的语音对话能力，而deepagents负责执行长时间运行的复杂任务。通过LangSmith实现全链路追踪与可观测性。该方法解决了语音代理中对话质量与可靠性的权衡问题。

技巧 Gemini Live deepagents LangChain

推荐理由：LangChain发了个教程，教你用Gemini Live做语音代理，把复杂任务丢给deepagents子代理，既能低延迟对话又能跑长时间任务，挺实用的。

6月30日

12:09

12:09

Harrison Chase@hwchase17

deepagents 推出动态子代理功能，开发者可通过编程方式即时创建子代理。该功能允许子代理在运行期动态生成，用于处理复杂任务。官方展示了6种不同使用场景，包括多步推理和工具调用等。

AI产品 deepagents 智能体子代理

推荐理由：deepagents 的动态子代理让你灵活创建子智能体，适合拆分复杂任务，提升多智能体协作效率。

6月21日

02:23

02:23

Harrison Chase@hwchase17

一位开发者推荐了一个近10小时的agentic AI教程，内容覆盖LangChain、LangGraph、RAG、deepagents和guardrails等关键工具。该课程旨在帮助学习者构建和部署智能体系统。资源来自YouTube，适合初学者和进阶用户参考。

技巧 LangChain LangGraph RAG

推荐理由：这个课程10小时，手把手教LangChain和LangGraph，还讲了RAG和guardrails，想学智能体开发可以看看。

6月11日

05:44

05:44

Harrison Chase@hwchase17

LangChain 创始人 Harrison Chase 在 X 上发帖，邀请芝加哥地区的开发者参加 6 月 22 日的线下 meetup，主题是 deepagents。活动由 LangChain 与 focused_dot_io 联合举办，报名链接已公开。这为关注智能体开发的社区成员提供了面对面交流的机会，尤其适合对 LangChain 生态和深度智能体技术感兴趣的人。

行业智能体 LangChain meetup

推荐理由：做智能体开发的芝加哥开发者别错过——LangChain 创始人亲自下场聊 deepagents，现场交流比看文档高效十倍，建议直接报名。

5月22日

08:06

08:06

官方账号LangChain@LangChainAI

LangChain 发布 deepagents 工具，只需一个配置文件和一个部署命令即可将 AI 智能体部署到生产环境。用户通过 deepagents init 初始化项目，然后执行 deepagents deploy 即可获得实时端点。该工具旨在简化智能体从开发到上线的流程，降低部署门槛。对于需要快速将智能体应用投入生产的开发者来说，这是一个值得关注的新选择。

AI产品智能体部署工具 LangChain

推荐理由：LangChain 把智能体部署简化到一条命令，做 AI 应用上线的团队可以省掉大量运维配置，直接试试 deepagents 的 init 和 deploy。