DeepAgents × LangGraph 深度解析：读懂下一代 Agent 框架的工作原理-优快云博客

本文将系统性介绍 DeepAgents 框架的整体结构，并以 LangGraph (StateGraph) 为核心，解释 DeepAgents 如何实现任务规划、子 Agent 委派、文件系统操作、状态管理与编译执行。
文末附可运行的 LangChain v1.0+ Demo 代码。

1. 引言

随着复杂应用场景对智能化自动工作流的需求不断提升，简单的单步 Agent 已经无法满足“分解任务、多步骤推理、可恢复执行、子 Agent 委派”等高级能力。
DeepAgents 正是在此背景下诞生的一个框架：它采用 LangGraph StateGraph 作为核心构建基石，使得开发者可以像搭建“状态机”一样构建强大的 Agent 系统。

2. 框架基础：LangGraph StateGraph

DeepAgents 的底层并不是杂乱的 Agent 黑魔法，而是：

以 LangGraph 的 StateGraph 为核心，系统化管理 Agent 的状态（States）、节点（Nodes）和转换规则（Edges）。

这意味着你可以明确地定义：

Agent 当前状态是什么？
接下来该执行哪个节点？
节点完成后要前往哪里？
每个节点是否要产生副作用或触发子 Agent？

StateGraph 的价值：

可视化思维：像画流程图一样开发 Agent。
可控性强：每一步状态切换都能精确调试与回溯。
适配复杂场景：多步骤任务、分支逻辑、人工干预等均能轻松实现。

3. DeepAgents 核心结构

LangGraph 提供底层骨架，而 DeepAgents Core 是运行时决策中心。

它会根据任务特性动态决定：

当前任务是否自己处理？
是否需要委派给子 Agent？
是否需要进行任务规划？

整体分为两条路径。

3.1 任务规划路径（不委派子 Agent）

当系统判断任务可以在本地完成时，它会进入任务规划分支。

能力包括：

write_todos：将待办任务记录为结构化列表
read_todos：读取任务清单
执行复杂、多步骤任务
自动跟踪任务完成情况

适合场景：

不需要额外能力扩展
任务明确且可通过当前 Agent 完成
需要强状态跟踪与分步执行

此分支更像“项目经理 + 执行者”，全程自己搞定。

3.2 子 Agent 委派路径（需要子 Agent）

当任务复杂度更高，或有明确的上下文隔离需求时，DeepAgents Core 会选择：

通过 Sub-agent 委派处理复杂任务

特点：

子 Agent 使用独立的上下文（Context）
每个子 Agent 拥有专属的工具集（Tools）
多个子 Agent 之间不会相互污染
使任务模块化、可扩展、专业化

典型场景：

单 Agent 不擅长某个领域，需要专业子 Agent
需要多个 Agent 并行处理
需要隔离任务环境

3.3 核心文件系统能力

无论走哪条分支，DeepAgents Core 都默认拥有一组功能齐全的工具，用于与外部环境交互：

功能	说明
`ls`	列出目录文件
`read_file`	读取文件
`write_file`	写文件
`glob`	文件模式匹配
`editfile` / `edit`	文件编辑
`grep`	文件内容搜索
Saves large results	存储大型任务结果

这是构建专业级 Agent 的必备基石。

4. Agent 创建与编译

所有核心逻辑确定后，会通过：

create_deep_agent

将整个 DeepAgents Core + 状态图结构“编译”为一个真正可执行的 Agent。

得到的：

Compiled Agent 本质是一个可运行的 LangGraph StateGraph

它继承了所有节点、状态、流转逻辑以及 LangGraph 的运行特性。

5. LangGraph 提供的高级运行特性

最终编译后的 Agent 可以启用 LangGraph 强大的运行特性：

1）流式输出（Streaming Output）

更快的响应体验，适合对话式任务。

2）检查点（Checkpoints）

可保存任意执行步骤的状态，支持：

从错误恢复
回溯调试
持续执行长任务

3）人机交互（Human-in-the-loop）

允许在自动流程中插入人工干预点：

关键节点人工确认
长任务人工审批
需人类判断的决策分支

6. LangChain v1.0+ 实例代码（可直接运行）

下面给出一个最小可运行的 LangGraph StateGraph + Agent Demo（真实可执行）。

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langgraph.graph import StateGraph, END
from langchain_core.messages import HumanMessage, AIMessage
from typing import TypedDict, List

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# 1. 定义 Agent 状态
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class AgentState(TypedDict):
    messages: List

#=====================================================
# 2. 定义节点逻辑：简单 Echo 节点
#=====================================================
def echo_node(state: AgentState):
    llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")
    user_msg = state["messages"][-1]
    ai_msg = llm.invoke([user_msg])
    return {"messages": state["messages"] + [ai_msg]}

#=====================================================
# 3. 构建 StateGraph
#=====================================================
graph = StateGraph(AgentState)

# 添加节点
graph.add_node("echo", echo_node)

# 状态流转：echo → END
graph.set_entry_point("echo")
graph.add_edge("echo", END)

# 编译成可执行 Agent
app = graph.compile()

#=====================================================
# 4. 执行测试
#=====================================================
result = app.invoke({"messages": [HumanMessage(content="Hello DeepAgents!")]} )
print(result["messages"][-1].content)