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引言
使用语言模型（LLM）在循环中调用工具是最简单的代理形式。然而，这种架构可能会导致代理“浅层”，无法处理较长时间跨度或复杂任务的规划与执行。像“Deep Research”、“Manus”和“Claude Code”这样的应用通过结合四种关键要素克服了这一局限：规划工具、子代理、文件系统访问以及详细的提示词。本文受 Claude Code 的启发，探讨了其通用性背后的原因，并尝试抽象和泛化这些特性。
浅层代理的局限
目前的主流代理架构是循环调用工具的简单模型。然而，这种“浅层”代理在长时间跨度或复杂任务的规划上表现不足。所谓“浅层”，指的是代理无法有效规划长期目标或处理复杂任务。
深层代理（deep agents）的特性
我们将能够深入研究主题的代理称为“深层代理”。它们在复杂任务的规划与执行上表现更佳，核心算法仍然是语言模型在循环中调用工具，但与简单代理相比，深层代理有以下区别：
- 复杂系统提示词：Claude Code 使用了详细的系统提示词，包含工具使用说明和示例（少样本提示），以指导代理在特定情境下的行为。复杂的提示词对深层代理的性能至关重要。
- 规划工具：Claude Code 使用了一个“待办事项列表”工具，尽管它实际上是一个空操作（no-op）。这种工具的存在有助于代理进行规划。
- 子代理：深层代理如 Claude Code 可以生成子代理，将任务拆分并分配给专门的子代理，从而实现更细粒度的任务管理和上下文控制。
- 文件系统访问：深层代理通常具有文件系统访问权限，不仅用于完成任务，还用于记录笔记和作为代理间协作的共享工作空间。例如，Manus 利用文件系统实现“记忆”功能。
深层代理的优势
深层代理在长时间跨度的复杂任务上表现更佳。规划（即使是通过空操作工具调用）是其核心组成部分。子代理的引入使得深层代理能够专注于具体任务，深入研究主题。文件系统则为代理提供了持久化的上下文管理能力。
LangChain 的深层代理包
LangChain 开发了一个通用的深层代理包，允许用户定制自己的深层代理。该包包括以下内置组件：
- 受 Claude Code 启发的通用系统提示词
- 与 Claude Code 相同的空操作待办事项列表规划工具
- 支持自定义提示词、工具和子代理的灵活配置
用户可以通过传递自定义提示词（插入到更大的系统提示词中）、自定义工具和子代理，轻松创建自己的深层代理。
结论
深层代理通过结合规划工具、子代理、文件系统访问和详细提示词，显著提升了代理在复杂任务上的表现。LangChain 的深层代理包为开发者提供了灵活的工具，以构建定制化的深层代理，满足多样化的应用需求。
总结
本文探讨了传统“浅层”代理的局限性以及“深层代理”的优势。深层代理通过复杂的系统提示词、规划工具、子代理和文件系统访问，能够更好地处理长时间跨度和复杂任务。文章强调了规划和上下文管理的重要性，并介绍了 LangChain 的深层代理包，该包提供了可定制的组件，帮助开发者构建高效的代理系统。这一框架特别适合需要深度研究和复杂任务自动化的场景。
