基于 LangChain / LangGraph 生态，系统构建生产级 AI Agent
由 沧海九粟 出品 · LangChain 官方认证大使 · 《LangChain 实战》《LangGraph 实战》作者 · B 站万粉 UP 主
Warning
本课程讲授的 Deep Agents 版本为 ≥ 0.5。
部分进阶功能有更高最低版本要求，章节正文会单独标注；例如 FilesystemPermission 基础权限需要 deepagents>=0.5.2，FilesystemBackend 的 virtual_mode 参数需要 deepagents>=0.5.0，interrupt 权限模式需要 deepagents>=0.6.8。
官方文档：Deep Agents Overview
Note
🤖 模型选择：示例默认通过 硅基流动 接入模型。建议用 MODEL_NAME 环境变量管理模型名，而非写死在代码里；平台模型会不定期上下线，最新可用模型见 模型广场。
- 入门 / 简单任务 — 免费的
Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct即可跑通；如果想用更强一点、同时控制成本，deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash也适合作为快速试跑的选择。 - 复杂场景（任务规划、上下文总结、多子 Agent 编排）— 小模型往往无法稳定跑通，需改用 SOTA 模型：
Pro/zai-org/GLM-5.1— 智谱旗舰，Agent 任务同类最佳
配合课程学习，推荐安装以下两个 AI 编码助手技能，在开发过程中获得框架级的专业指导：
# LangChain 开发指南 — 工程陷阱与验证修复
npx skills add ob-labs/agentseek --skill langchain-dev-guide
# LangSmith Trace 调试 — 追踪与性能分析
npx skills add ob-labs/agentseek --skill langsmith-trace基于 AgentSeek 工程化套件，帮助学员快速搭建开发环境：
agentseek create搭建模板应用：拉取预制模板并前后端联调运行agentseek skills安装开发技能：为 AI 编码助手加载 LangChain 工程经验
| 章节 | 标题 |
|---|---|
| 第 1 章 | 从 Agent Framework 到 Agent Harness — Deep Agents 的诞生逻辑 |
| 第 2 章 | 快速上手 — 5 分钟构建你的第一个 Deep Agent |
| 章节 | 标题 |
|---|---|
| 第 3 章 | 虚拟文件系统 — Deep Agents 的 Context Engineering 核心 |
| 第 4 章 | 任务规划与分解 — 让 Agent 学会拆解复杂任务 |
| 第 5 章 | 子 Agent 与上下文隔离 — 让 Agent 学会委派 |
| 第 6 章 | 异步子 Agent — 让主 Agent 同时驱动多个子任务 |
| 章节 | 标题 |
|---|---|
| 第 7 章 | Skills — 可复用的 Agent 能力包 |
| 第 8 章 | 长期记忆 — 让 Agent 拥有跨对话的记忆 |
后续还有 Human-in-the-Loop、沙箱执行等进阶内容，以及实战篇（流式前端、数据分析 Agent、生产部署）正在规划中，持续更新。
- 视频合集：B 站 — 《Deep Agents 实战》合集
- 图文合集：小红书 — 《Deep Agents 实战》合集
- 课程网站：部署在 GitHub Pages
由 沧海九粟 在 DataWhale 上开源的另一门课程，是面向所有 AI 爱好者的 Data 与 AI 基础入门教程 —— 《Easy Data x AI》。目前已经进入了内测阶段，欢迎大家来学习和积极参与共建。
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本课程的模型算力由 硅基流动（SiliconFlow） 支持。硅基流动是一站式大模型云服务平台，基于自研推理引擎实现大模型高效推理加速，提供高效能、低成本的多品类 AI 模型服务，让开发者和企业聚焦产品创新，无须担心大规模推广带来的高昂算力成本。 |
- 🎁 新用户福利：通过 课程专属注册链接 注册并完成实名认证，即可获得 16 元全平台通用代金券，可用于平台上百余种模型的调用，足够跑通本课程的全部示例。
- 🧪 实验配额补贴池：用上面的链接注册时，作者也会获得平台返利。这部分返利会全额回馈给学员——汇集成一个「实验配额补贴池」：跟着课程做实验、复现示例时如果额度不够用，可以联系作者申请额外的算力配额补贴，把福利转回给真正在动手的同学。
- 感谢 @Sm1les 对本项目的帮助与支持。
- 感谢每一位为本项目提交代码、修正文档、提出建议的开发者，所有贡献都让这门课程变得更好。❤️
- Node.js ≥ 22.12.0
# 安装依赖
npm install
# 启动开发服务器（含内容预处理）
npm run dev
# 构建生产版本
npm run build
# 预览构建产物
npm run previewdeepagents-in-action/
├── content/ # 章节正文（Markdown，每章一个文件）
│ ├── ch01-agent-harness.md
│ ├── ch02-quickstart.md
│ └── ...
├── public/
│ ├── imgs/ # 正文插图
│ └── pdfs/ # 章节 PDF
├── scripts/
│ ├── chapters.json # 章节元数据（标题、发布状态、视频链接等）
│ └── prep-content.mjs # 内容预处理脚本（注入 frontmatter）
└── src/
├── components/ # Astro 组件
├── layouts/ # 页面布局
└── pages/ # 路由页面
content/ 目录中的 Markdown 文件是源文件，不含 frontmatter。
scripts/prep-content.mjs 在 dev / build 前自动运行，从 scripts/chapters.json 读取元数据，生成带 frontmatter 的文件到 src/content/chapters/。
注意：
content/下.md文件的首行 H1 标题在生成时会被自动移除， 页面标题统一取自scripts/chapters.json。
添加或修改章节内容，只需编辑 content/ 目录下对应的 .md 文件。
修改标题、发布状态、视频链接等元数据，编辑 scripts/chapters.json。
- Astro 6 — 静态站点框架
- Tailwind CSS 4 — 样式
- TypeScript
课程文字内容采用 CC BY-NC-SA 4.0 协议。
网站源代码采用 MIT 协议。
欢迎提交 PR 修正错别字、改善排版，或参与内容讨论。所有贡献者都会出现在特别感谢中，并获赠 LangChain 官方社区（中国）礼品。详见 CONTRIBUTING.md。