02:37Harrison 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deepagentsLangChainLangSmith智能体推荐理由: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。原文
03:12官方账号LangChain@LangChainAILangChain 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OpenWikiLangChaindeepagents文档生成开源模型推荐理由: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。原文
23:32Harrison Chase@hwchase17Harbor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HarborLangChainLangSmithdeepagents评估框架推荐理由: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。原文
02:09Harrison 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 LivedeepagentsLangChainLangSmith语音代理推荐理由: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。原文
12:09Harrison Chase@hwchase17deepagents 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。原文
02:23Harrison 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LangChainLangGraphRAGdeepagents智能体教程推荐理由: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。原文
05:44Harrison Chase@hwchase17LangChain 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LangChainmeetup社区活动deepagents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。原文
08:06官方账号LangChain@LangChainAILangChain 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LangChaindeepagents生产环境推荐理由: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。原文