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DeepAgents 人工介入实战｜LangGraph 实现 Agent 高危工具人工审批
本次示例基于：LangChain：负责模型和工具抽象LangGraph：负责执行状态、检查点和恢复执行DeepAgents：负责创建支持工具调用和中断审批的Agent通义千问兼容OpenAIAPI：作为底层大模型一 而LangChain+LangGraph+DeepAgents的Python方案更偏向实验、原型验证和Agent工作流编排。 如果项目本身是Python技术栈，或者正在做Agent编排、工具调用、多步骤任务规划，那么DeepAgents这套方式会比较顺手。十四、真实项目中的建议在真实项目中使用人工介入时，建议注意以下几点。 关于DeepAgents的练习代码已经上传到了我的GitHub，欢迎fork&starhttps://github.com/Jucunqi/deepagents-practice.git
11410编辑于 2026-04-30 - 来自专栏DeepHub IMBA
Pydantic-DeepAgents：基于 Pydantic-AI 的轻量级生产级 Agent 框架
DeepAgents的灵感源自 LangChain deepagents，但在设计上更做减法，它强调类型安全且内置了 Docker 沙箱 2025 年的Autonomous AI Agents早就不是实验室里的花架子了 其实这个项目的灵感直接来源于 LangChain 的 deepagents项目。 对于原本就在用 Pydantic-AI 的开发者，或者需要 Agent 安全地操作文件和外部工具的场景，Pydantic-DeepAgents 基本就是无缝衔接的选择。 Pydantic-DeepAgents 给出了答案：有时候严格的类型安全加上一个干净的 Docker 容器，远比一张错综复杂的有向无环图（DAG）要好维护得多。 https://github.com/vstorm-co/pydantic-deepagents 作者：Kacperwlodarczyk
32310编辑于 2025-12-30 - 来自专栏架构驿站
Deep Agent 是如何让大模型更“聪明” ？
而 deepagents 这个 Python 库，正是将这套先进的设计哲学，沉淀成了一个可供开发者轻松取用的通用框架，旨在帮助我们快速为各种应用构建起真正具备深度思考能力的智能体。 2、组建专家团队 (定义子智能体) 3、提供工具箱 (定义可用工具) 4、下达开始指令并等待交付 (运行Agent) 第一步：环境准备与安装 # 安装 a deepagents 库 pip install deepagents # 设置你的大模型API密钥 (以OpenAI为例) export OPENAI_API_KEY="sk-..." 在代码中，我们可以这样定义： from deepagents.sub_agent import SubAgent # 1. Happy Coding ~ Reference ： [1] https://github.com/hwchase17/deepagents?
2K10编辑于 2025-08-11 一文讲透 Harness：AI 从“聪明”到“靠谱”的关键跃迁
方式二：用开源框架 框架 特点 LangChain DeepAgents 最火的开源 Harness，文档丰富 OpenClaw 国内开源，支持多模型、多场景 适合：想自建 Agent 系统的团队。 Harness 带来的稳定性 第二步：引入到工作流（1 个月） 用 AI 辅助代码审查 用 AI 自动写测试 用 AI 处理重复性任务 第三步：构建团队 Agent（长期） 基于 LangChain DeepAgents
83210编辑于 2026-04-14今日 AI 热点速读（2026-03-18）
5.langchain-ai/deepagents来源：GitHubTrending嘿，GitHubTrending上刷到个有意思的！ LangChain和LangGraph这俩大佬，最近合伙搞了个新东西，叫DeepAgents的智能体框架。
35710编辑于 2026-03-18GitHub 热榜变化：AI 开发的下一条主线开始从“会调用”转向“会组织”
21. langchain-ai / deepagents •链接：https://github.com/langchain-ai/deepagents[51] •Star：19,470 •新增 stars 从 skills、HUD、browser、page agent，到 memory、context database、open-swe、deepagents，再到 deer-flow 这类长时任务框架，技术社区正在把 github.com/promptfoo/promptfoo: https://github.com/promptfoo/promptfoo [51] https://github.com/langchain-ai/deepagents : https://github.com/langchain-ai/deepagents [52] https://github.com/microsoft/BitNet: https://github.com
38610编辑于 2026-04-09AI Agent在渗透测试中实现XSS漏洞智能绕过与Flag获取
腾讯云AI Agent的技术优势 腾讯云AI Agent基于langchain-deepagents开发，具备多智能体层（自主智能体、漏洞挖掘与利用、Flag深度挖掘）、上下文操作层（三层上下文清洗机制
22120编辑于 2026-04-04AI Agent系统驱动智能渗透测试：突破传统瓶颈的实战验证
的多层AI Agent系统 腾讯云安全联合云鼎实验室、腾讯安全众测，在TCN腾讯云黑宫松Tencent Cloud Hackathon智能渗透挑战赛中推出AI驱动的Agent系统，基于langchain-deepagents
37420编辑于 2026-04-05构建自动化渗透测试AI Agent：突破大模型失焦与上下文衰减瓶颈
搭建多智能体协同与渐进式输入的系统架构 为解决上述瓶颈，团队基于 langchain-deepagents 框架，开发了一套涵盖“多智能体层、上下文操作层、工具层、记忆层”的自动化渗透系统。
36110编辑于 2026-04-05- 来自专栏AllTests软件测试
实践一下这些项目和技术，薪资30+不为过吧
普通测试工程师简历： ●熟练使用 JMeter、Postman ●编写测试用例，执行测试 ●使用 Selenium 做 UI 自动化 学完这些技术的简历： ●✅ 独立设计 AI 智能体系统，掌握 DeepAgents
20110编辑于 2026-03-05 - 来自专栏星河细雨
从Vibe Coding到Harness Engineering的实践与思考
langchain-ai/deepagents 把 harness 原语做成了一个独立可安装的库。 [17][18] 更具体一点，deepagents 内建 write_todos 来显式外化任务分解与进度追踪；虚拟文件系统支持 in-memory state、local disk、LangGraph GitHub repository, 2026. https://github.com/langchain-ai/deepagents [18] LangChain Docs, Deep Agents overview, 2026. https://docs.langchain.com/oss/python/deepagents/overview [19] LangChain Docs, Deep Agents backends, 2026. https://docs.langchain.com/oss/python/deepagents/backends [20] OpenHands, GitHub
49310编辑于 2026-04-13 从Vibe Coding到Harness Engineering的实践与思考
langchain-ai/deepagents把harness原语做成了一个独立可安装的库。 [17][18]更具体一点，deepagents内建write_todos来显式外化任务分解与进度追踪；虚拟文件系统支持in-memorystate、localdisk、LangGraphstore、sandbox 无论是Anthropic和OpenAI把harnessdesign写成明确的工程原则，SWE-agent把接口质量提升为性能变量，还是DeepAgents、OpenHands、Meta-Harness把 [18]LangChainDocs,DeepAgentsoverview,2026.https://docs.langchain.com/oss/python/deepagents/overview[19 ]LangChainDocs,DeepAgentsbackends,2026.https://docs.langchain.com/oss/python/deepagents/backends[20]OpenHands
1.6K103编辑于 2026-04-02
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