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DeepAgent 介绍与快速上手在 AI Agent 从 “简单问答” 走向 “深度执行” 的时代，传统智能体往往困在任务规划弱、上下文易丢失、复杂问题无法拆解的瓶颈中。而 LangChain 生态推出的DeepAgent，正是为解决复杂长时程任务而生的新一代智能体框架，它把 “规划、文件管理、子代理、持久记忆” 四大核心能力开箱即用，让开发者无需从零搭建 LangGraph 工作流，就能快速构建出能像人类一样拆解任务、分工协作、持久记忆的深度智能体。

LangChain、LangGraph、DeepAgent、LangFlow 四大框架全景解析：从原理到落地选型本文系统梳理LangChain、LangGraph、DeepAgent、LangFlow四款主流AI应用开发框架的产生背景、核心定位、技术优势与应用场景，厘清同生态下的层级关系与分工边界，给出企业级落地的实用选型建议，帮助开发者在原型验证、复杂流程编排、高自主智能体、低代码可视化搭建等场景中精准匹配工具，提升研发效率与系统稳定性。全文聚焦工程实践，避免纯理论堆砌，具备直接落地参考价值。

深入浅出LangChain生态开发：LangChain、LangGraph与DeepAgent实战指南本文聚焦LangChain最新版本生态，系统拆解LangChain、LangGraph与DeepAgent三大核心框架的定位及关联逻辑，补充精准对比维度，搭配4个可直接复制运行的实战示例，新增LangChain生态UI交互落地技术及完整示例，全面覆盖开发者高频实用场景。所有代码严格遵循官方规范，简洁易懂、可落地性强，助力开发者快速上手复杂智能体开发及UI可视化落地。

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【大模型 agent-skills】DeepAgents-skills 技能调用全攻略既然你已经趟过了 Windows 和 Ubuntu 的所有坑位，这份教程将以实战避坑为核心，带你从零到一掌握 deepagents 的技能调用（Skills）机制。

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create_deep_agent vs create_agent 的区别目录1. create_agent - LangChain 标准函数2. create_deep_agent - DeepAgents 高级函数

零基础也能快速搭建的Deep AgentsDeepAgents 是 LangChain 推出的一个独立库，专门用于构建能够处理复杂、多步骤任务的 AI Agent。它基于 LangGraph 构建，灵感来源于 Claude Code、Deep Research 和 Manus 等应用。

告别智能体开发困境：DeepAgent框架全解析+实战案例+ag-ui交互实现在大模型智能体（Agent）落地热潮中，开发者普遍面临三大核心痛点：开发门槛高（需手动整合记忆、工具等复杂模块）、部署适配难（主流框架环境配置繁琐）、交互落地慢（缺乏配套前端方案，需额外投入前端资源）。DeepAgent作为聚焦智能体快速开发与部署的轻量化开源框架，凭借内置的记忆管理、工具调用、多模态交互等核心能力，以及配套的ag-ui低代码组件库，精准破解上述痛点，大幅降低智能体从开发到落地的全链路门槛。

我是有底线的