deepagents
一个开箱即用、功能全面的智能体开发框架
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：deepagents。 它的用途是：一个开箱即用、功能全面的智能体开发框架 详细介绍见：https://321skill.com/skills/deepagents/ 请根据该页面的说明完成安装。
使用示例
“我需要一个能自动研究指定技术主题并撰写总结报告的智能体。”，它会基于Deep Agents框架快速创建一个具备规划、网页搜索、文件读写和上下文总结能力的智能体，自动执行多步骤研究任务并生成报告文档。
介绍
Deep Agents 旨在解决开发者在构建复杂、多步骤AI智能体时面临的重复造轮子问题。它提供了一个内置文件系统、子代理、持久化记忆等核心功能的“电池全包”式智能体框架，开发者无需从零开始集成这些基础组件。
使用上，开发者只需通过简单的Python API创建智能体，指定模型、工具和系统提示，即可获得一个能规划、读写文件、管理上下文的智能体。框架基于LangGraph构建，天然支持流式响应、状态持久化和检查点，并可通过LangSmith进行追踪、评估和部署。
它非常适合希望快速构建生产级智能体应用的开发者，尤其是那些需要处理长周期、多步骤任务（如自动化研究、代码生成、数据分析流程）的团队。对于智能体开发新手，它能大幅降低入门门槛；对于有经验的开发者，其可扩展性允许深度定制。
建议在使用前熟悉LangChain/LangGraph的基本概念。虽然框架模型无关，但需确保所选模型支持工具调用功能。对于简单的、单次交互的聊天机器人场景，可能有些“杀鸡用牛刀”。
核心特点
与LangChain的`create_agent`等基础智能体工具相比，Deep Agents预置了文件系统、子代理、上下文管理等生产级功能，是一个“开箱即用”的完整解决方案；同时，它保持了高度可扩展性，允许开发者替换或覆盖框架的任何一个组件，而无需分叉整个项目。
注意事项
不适合只需要简单、单轮对话或无需工具调用能力的轻量级聊天应用场景。
常见问题
Deep Agents和LangGraph、LangChain是什么关系？
LangGraph是底层运行时，LangChain的`create_agent`是极简的智能体框架，而Deep Agents是在`create_agent`之上构建的功能更全面、更开箱即用的智能体框架，预装了文件系统、子代理等高级功能。
Deep Agents支持本地或开源模型吗？
支持。只要模型支持工具调用（Tool Calling）功能，无论是前沿闭源模型、开源模型还是本地部署的模型都可以使用。