AYi@AYi_AInotes · XAI 摘要
LangChain 官方发布深度 Agent 从零构建教程，通过三大上下文工程技巧解决长任务“忘事崩链”：1）结构化 TODO 带状态管理；2）虚拟文件系统省 token 实现跨轮记忆；3）子代理委派并隔离上下文。教程含 5 个渐进式 Notebook，从 ReAct 循环起步，逐步叠加规划、文件系统、子代理，最终搭建可联网深度研究 Agent。配套 deepagents 生产库可复用。强调高级 Agent 差距在上下文工程架构设计，而非模型本身。
终于有人把深度 Agent 的底层逻辑讲透了，不靠堆模型参数，通过三大工程化技巧直接解决长任务忘事崩链的问题。
LangChain 官方这套从零构建深度 Agent 的教程， 直接扒透了 Manus 和 Claude Code 这类顶级 Agent 的核心设计，
5 个渐进式 Notebook 手把手带你落地，全程可跑通。
核心就是三套上下文工程模式，
1. 结构化 TODO 任务规划，带状态管理，防止 Agent 跑偏漏步骤。 2. 虚拟文件系统卸载上下文，大幅省 token，实现跨轮次记忆。 3. 子代理委派加上下文隔离，复杂任务拆分并行，互不干扰。 从最基础的 ReAct 循环开始， 一步步叠加任务规划，文件系统，子代理能力， 最后直接搭出一个能联网做深度研究的完整 Agent。
不是那种纸上谈兵的理论，每一步都有可运行的代码。
本质上高级 Agent 的差距其实不在模型本身，主要在上下文工程的架构设计上。
想搞懂长周期 Agent 的朋友，跟着走一遍收获会很大， 配套还有开箱即用的 deepagents 生产库， 学完就能直接复用进自己的项目，
仓库链接放评论区了，推荐用 uv 管理依赖，跟着 Notebook 顺序跑就行。