Agent开源书进阶中文4–8 周★ 1.5k14 章可站内阅读
Deep Agents 实战
基于 LangChain/LangGraph 构建生产级 Agent
Datawhale· 1,467 stars
《Deep Agents 实战》基于 LangChain/LangGraph 生态，从零构建生产级 AI Agent。适合想把 Agent 做成可交付系统的工程师。
为什么收录 · Agent 层架补上基于 LangChain/LangGraph 的生产级实战中文书，强调可交付系统。
AgentLangGraph实战中文
这本书强在哪
- GitHub 高星真学习内容
- 可导入站内阅读
- 材料结构清晰
- 适合系统跟学
建议怎么学
- 01按大纲顺序推进
- 02每章留下自己的实验记录
- 03卡点时回看对应知识库文章
适合谁 / 前置
- Python 基础
- 能阅读中文技术材料
学完得到什么
- 掌握该教程主线知识点
- 能复现关键实验或练习
- 建立可对照的学习笔记
- 为下一阶段课程打底
目录
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content14 章
- 01第 1 章：从 Agent Framework 到 Agent Harness — Deep Agents 的诞生逻辑markdown
- 02第 2 章：快速上手 — 5 分钟构建你的第一个 Deep Agentmarkdown
- 03第 3 章：虚拟文件系统 — Deep Agents 的 Context Engineering 核心markdown
- 04第 4 章：任务规划与分解 — 让 Agent 学会拆解复杂任务markdown
- 05第 5 章：子 Agent 与上下文隔离 — 让 Agent 学会"委派"markdown
- 06第 6 章：异步子 Agent — 让主 Agent 同时驱动多个子任务markdown
- 07第 7 章：Skills — 可复用的 Agent 能力包markdown
- 08第 8 章：长期记忆 — 让 Agent 拥有跨对话的记忆markdown
- 09第 9 章：Human-in-the-Loop — 构建安全的人机协作流程markdown
- 10第 10 章：沙箱执行 — 让 Agent 安全地运行代码markdown
- 11第 11 章：文件系统权限 — 用声明式规则控制 Agent 的读写边界markdown
- 12第 12 章：MCP — 用标准协议扩展 Deep Agents 工具生态markdown
- 13AgentSeek 准备篇（上）：用生命周期工作流启动 DeepAgents 模板markdown
- 14AgentSeek 准备篇（下）：为 AI 编码助手安装开发技能markdown
策展亮点章节
基础LangGraph工具调用记忆生产实践
仓库数据
Stars1,467
Forks146
主要语言Astro
创建2026/5/5
更新2026/8/11
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