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主题课: DeepAgents快速开发入门(面试经常问)
有部分同学面试时被多次问到deepagents的开发。因此专门做个主题课，讲解下这个Agent harness的具体开发过程。短课程，大约10-15课时
DeepAgents的核心思想很简单：把那些让智能体变得“聪明”的通用能力——比如做计划、记笔记、分工协作——都打包好，让大家开箱即用。 这样大家只需要关注自己的业务逻辑，甚至只需要几行代码，就能快速搭建出能处理复杂、多步骤、长时间任务的智能体 它和 LangChain、LangGraph 的关系。打个比方： 1、LangGraph 就像智能体的“操作系统内核”，负责底层的工作流调度、状态持久化和监控。 2、LangChain 则是基于这个内核的“高级开发工具包”，提供了很多现成的函数（比如 create_agent）和组件，让大家写代码更顺手。 3、DeepAgents 是在 LangChain 的便利接口和 LangGraph 的强大运行时之上，又盖了一层“智能模块”——比如任务规划、文件系统、长期记忆、多智能体协作等。它的核心函数 create_deep_agent 第一课：开张课、什么是Harness、第一段代码 免费试听 开张课，我们讲解下Ai agent harness的基本规则。写出第一段代码 第2讲:使用Backend执行Linux 脚本操作和文件查看 今天学习最基本的组件:backend(后端) 第3讲:使用沙箱运行代码(docker 沙箱) 今天我们讲一下使用和不使用沙箱运行代码的区别是什么 第4讲:记忆memory入门(一) :记忆参考和保存 今天先从最简单的memory使用开始 第5讲:subagent快速简单入门、tool工具的使用 应群里提问，我们先更新subagent 第6讲:subagent快速入门(2) 条件化控制子agent干活 如果你有多个子agent，如何通过条件来控制哪些要执行哪些不要执行呢 第7讲:运行过程中人工确认(human in the loop) 简单讲一下，做客户端有用 第8讲:[补充]agent框架和低代码平台如何选型 回答一个同学的问题，顺便演示下langflow 本课程每周更新2-3课时 |
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