Deep Agents 实战

在AI Agent从概念走向落地的浪潮中，许多开发者仍卡在“能跑Demo却难上生产”的阶段。这时，由LangChain官方大使沧海九粟出品的开源课程——《Deep Agents 实战》提供了系统解决方案。该项目基于LangChain/LangGraph生态，从零构建生产级Deep Agents，配套完整图文+视频，已更新至核心篇与进阶篇，帮助无数学员掌握Context Engineering、多Agent协作等硬核能力。

Deep Agents 实战 网站截图

什么是Deep Agents实战？

这是一个开源实战课程，定位“Agent Harness”理念，超越传统Agent Framework，强调工程化、可维护的生产级Agent开发。课程覆盖虚拟文件系统、任务规划、子Agent、异步编排、Skills能力包、长期记忆等核心模块，实战性极强。配套AgentSeek工程化套件，让搭建、运行、调试一气呵成。

课程官网： B站
视频合集：搜索“Deep Agents 实战”即可观看。

核心特色

• 体系化内容：准备篇（环境搭建）、认知篇、核心篇、进阶篇，层层递进。
• 工程化导向：引入AgentSeek CLI、虚拟文件系统、Skills机制等实用工具。
• 配套资源丰富：视频讲解、B站UP主亲授、SiliconFlow算力支持（新用户福利代金券）。
• 开源共建：GitHub Stars近千，欢迎PR贡献。

部署与操作全攻略

1. 快速浏览课程网站（零部署）

直接访问官网，左侧目录清晰，点击章节即可阅读。支持移动端浏览，每章配有B站视频链接，适合碎片化学习。

2. 本地部署课程网站（适合深度学习/贡献）

课程网站使用Astro框架构建，部署非常简单：

环境要求：Node.js ≥ 22.12.0

步骤：

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/datawhalechina/deepagents-in-action.git
   cd deepagents-in-action

2. 安装依赖：

   npm install

3. 启动开发服务器（自动预处理内容）：

   npm run dev

   访问官网即可看到完整站点。

4. 构建生产版本：

   npm run build
   npm run preview

项目结构要点：

• content/：Markdown源文件（编辑这里即可更新章节）。
• scripts/chapters.json：管理章节元数据、视频链接等。
• public/：图片和PDF资源。

修改内容后，npm run dev会自动重新处理，超级方便。适合想参与开源或离线阅读的用户。

3. 实战环境部署：使用AgentSeek CLI搭建Deep Agent项目

这是课程最核心的动手部分。

前置准备：

• Python 3.12+
• uv包管理器（推荐）：

  # macOS/Linux
  curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

安装AgentSeek CLI：

uv tool install agentseek-cli
agentseek version  # 验证安装

创建项目模板（核心操作）：

# 查看可用模板
agentseek create --list-templates

# 创建示例（推荐deepagents/research）
agentseek create deepagents/research
cd <你的项目目录>

配置与运行：

1. 复制环境变量：

   cp .env.example .env

   编辑.env，填入OpenAI / SiliconFlow / 通义千问等API Key（课程提供SiliconFlow专属福利）。

2. 安装依赖并运行：
   Bash

   uv sync
   uv run agentseek run   # 或按照模板README操作

项目会自动包含后端Agent逻辑（LangGraph）和可选前端界面，支持流式输出、LangSmith调试等。

安装开发技能（强烈推荐）：

npx skills add ob-labs/agentseek --skill langchain-dev-guide
npx skills add ob-labs/agentseek --skill langsmith-trace

让你的AI编码助手（如Cursor、Claude）提供专业指导。

学习路径建议

1. 先通读准备篇，完成AgentSeek环境搭建。
2. 跟随第2章“5分钟构建第一个Deep Agent”。
3. 深入核心篇，重点掌握虚拟文件系统和子Agent机制。
4. 结合B站视频动手复现，每个章节都有配套代码。
5. 进阶篇学习Skills和长期记忆后，尝试构建自己的生产Agent。

国内网络Tips：若GitHub拉取模板慢，可使用ghproxy.net加速，或配置本地代理。

注意事项

• 算力支持：通过课程专属链接注册SiliconFlow，获取代金券，实验额度不足可联系作者申请补贴。
• 隐私与合规：本地运行数据安全；API Key妥善保管。
• 持续更新：课程仍在迭代，关注GitHub获取最新章节。

总结：从Demo到生产，只差一套体系

Deep Agents 实战不是简单的教程堆砌，而是真正帮你建立Agent工程化思维的实战指南。通过AgentSeek CLI，几条命令就能跑通生产级模板，大幅降低上手门槛。无论你是AI开发者、产品经理还是技术爱好者，都值得立即行动。