Wskazówki praktyczne: Systemy sztucznej inteligencji LangChain Deep Agents

Niech to służy jako wersja przeznaczona dla operatorów, zawierająca zasady przedstawione w „LangChain Deep Agents AI Systems”: wyraźne etapy, uporządkowane sekcje kodu oraz notatki dotyczące przywracania stanu po przeniesieniu zadania. Etap Przeglądu działa najlepiej, gdy traktowany jest jako mierzalna powierzchnia do analizy. Zapisz jeden idealny przepływ działania, jeden przypadek awarii oraz notatkę dotyczącą cofnięcia zmian, zanim rozszerzysz zakres pracy. Zdokumentuj zarówno pomyślny, jak i awaryjny przebieg procesu. Próby ponownych działań, kontrola przez człowieka oraz obsługa wiadomości nieodebranych stanowią część produktu, a nie elementy dodawane później.

Czym właściwie są Deep Agents

Dla etapu What Deep Agents Actually należy zdefiniować dane wejściowe, osobę odpowiedzialną za dany krok oraz kryteria zakończenia przed zmianą kodu. Operatorzy powinni móc ponownie uruchomić dany krok na podstawie znanego punktu kontrolnego, bez konieczności zgadywania ukrytego stanu. Należy preferować małe, testowalne jednostki zamiast rozbudowanych skryptów. Gdy dany krok zawiedzie, powinien wskazywać na konkretną odpowiedzialność, a nie na skomplikowany łańcuch operacji. Konieczne jest ludzkie zatwierdzenie w przypadkach, gdy dochodzi do wydawania pieniędzy lub modyfikacji danych produkcyjnych. Połączenia realizowane w czasie kompilacji nie równają się kompletności rozwiązania biznesowego.

from deepagents import create_deep_agent

def get_weather(city: str) -> str:
    """Get weather for a given city."""
    return f"It's always sunny in {city}!"
agent = create_deep_agent(
    tools=[get_weather],
    system_prompt="You are a helpful assistant",
)
agent.invoke(
    {"messages": [{"role": "user", "content": "What is the weather in Mumbai?"}]}
)

Pięć umiejętności, które to wyróżniają

W fazie Pięciu Umiejętności należy zdefiniować dane wejściowe, osobę odpowiedzialną za dany krok oraz kryteria zakończenia przed modyfikacją kodu. Operatorzy powinni móc ponownie wykonać dany krok na podstawie znanego punktu kontrolnego, bez konieczności zgadywania ukrytego stanu. Traktuj tę fazę jako umowę pomiędzy danymi wejściowymi a zweryfikowanymi wynikami. Nazwij poszczególne elementy, zdefiniuj kryteria sukcesu i odrzuć ciche, częściowe ukończenie zadań. Konieczna jest ludzka akceptacja w przypadkach, gdy dochodzi do wydawania pieniędzy lub modyfikacji danych produkcyjnych. Połączenia realizowane w czasie kompilacji nie równają się pełnej kompletności procesu biznesowego.

1. Wbudowane planowanie za pomocą write_todos

Dla funkcji 1 Built-in Planning with stage należy zdefiniować dane wejściowe, osobę odpowiedzialną za dany krok oraz kryteria zakończenia przed modyfikacją kodu. Operatorzy powinni móc ponownie uruchomić ten krok od znanego punktu kontrolnego, bez konieczności zgadywania ukrytego stanu. Należy rejestrować czasy wykonywania oraz koszt tokenów lub zapytań obok wyników funkcjonalnych. Wczesna widoczność kosztów zapobiega niespodziewanym rachunkom, gdy ścieżka przechodzi z środowiska demonstracyjnego do współdzielonych środowisk. Konieczne jest ludzkie zatwierdzenie dla operacji, które generują wydatki lub zmieniają dane produkcyjne. Połączenia realizowane w czasie kompilacji nie gwarantują pełnej kompletności rozwiązania biznesowego. Dla funkcji 1 Built-in Planning with stage należy zdefiniować dane wejściowe, osobę odpowiedzialną za dany krok oraz kryteria zakończenia przed modyfikacją kodu. Operatorzy powinni móc ponownie uruchomić ten krok od znanego punktu kontrolnego, bez konieczności zgadywania ukrytego stanu. Należy udokumentować zarówno ścieżkę prawidłowego działania, jak i ścieżkę naprawczą. Próby ponownych działań, kontrolne punkty ludzkie oraz obsługa wiadomości błędowych stanowią część produktu, a nie elementy dodawane później.

2. Wirtualny system plików

Podczas pracy nad etapem 2 „Wirtualny system plików”, najpierw zapisz umowę: wymagane dane wejściowe, sygnał sukcesu oraz to, co dzieje się w przypadku częściowego niepowodzenia. Taka lista kontrolna zapewnia uczciwość późniejszych zmian w kodzie. Wolno preferować małe, testowalne jednostki zamiast rozbudowanych skryptów. Gdy jakiś krok się nie powiedzie, błąd powinien wskazywać na konkretną odpowiedzialność, a nie na skomplikowaną sekwencję operacji. Ustaw punkty kontrolne po kosztownych krokach. Narzędzie do kontynuacji pracy nie powinno ponownie naliczać opłat za tę samą wywołanie LLM, gdy operator próbuje ponownie uruchomić późniejszy węzeł.

3. Tworzenie podagentów

Gdy przechodzisz przez etap tworzenia 3 podagentów, najpierw zapisz umowę: wymagane dane wejściowe, sygnał sukcesu oraz to, co dzieje się w przypadku częściowego niepowodzenia. Taka lista kontrolna zapewnia uczciwość późniejszych zmian w kodzie. Traktuj ten etap jako umowę pomiędzy danymi wejściowymi a zweryfikowanymi wynikami. Nadaj nazwy poszczególnym elementom, zdefiniuj kryteria sukcesu i odrzuć ciche, częściowe ukończenie zadania. Ustaw punkty kontrolne po kosztownych krokach. Program powinien unikać ponownego pobierania opłat za tę samą funkcję LLM, gdy operator próbuje ponownie wykonać późniejszy element.

from deepagents import create_deep_agent, Subagent

code_reviewer = Subagent(
    name="code-reviewer",
    system_prompt="You are an expert code reviewer. Analyze code for bugs, style, and performance.",
    tools=[read_file_tool],
)
agent = create_deep_agent(
    tools=[internet_search],
    subagents=[code_reviewer],
    system_prompt="You are a research and engineering assistant.",
)

4. Automatyczne kompresowanie i streszczanie kontekstu

Gdy przechodzisz przez 4 etapy Automatycznej Kompresji Kontekstu, najpierw zapisz umowę: wymagane dane wejściowe, sygnał sukcesu oraz to, co dzieje się w przypadku częściowego niepowodzenia. Taka lista kontrolna zapewnia uczciwość późniejszych zmian w kodzie. Zapisz czasy wykonywania oraz koszt tokenów lub zapytań obok wyników funkcjonalnych. Wczesna widoczność kosztów zapobiega niespodziewanym rachunkom, gdy ścieżka przechodzi z wersji demonstracyjnej do środowisk współdzielonych. Ustal punkty kontrolne po kosztownych krokach. Narzędzie do kontynuacji pracy nie powinno ponownie naliczać opłat za tę samą wywołanie LLM, gdy operator próbuje ponownie uruchomić późniejszy węzeł. Gdy przechodzisz przez 4 etapy Automatycznej Kompresji Kontekstu, najpierw zapisz umowę: wymagane dane wejściowe, sygnał sukcesu oraz to, co dzieje się w przypadku częściowego niepowodzenia. Taka lista kontrolna zapewnia uczciwość późniejszych zmian w kodzie. Zdokumentuj zarówno ścieżkę prawidłowego działania, jak i ścieżkę naprawczą. Próby ponownych wywołań, mechanizmy ludzkiej kontroli oraz obsługa wiadomości błędnych stanowią część produktu, a nie elementy dodawane później.

5. Pamięć długoterminowa w różnych rozmowach

Faza 5 Pamięci długoterminowej działa najlepiej, gdy traktuje się ją jako mierzalną powierzchnię. Zapisz jeden idealny przepis, jeden przypadek niepowodzenia oraz notatkę o cofnięciu działań, zanim rozszerzysz zakres. Wolij małe, testowalne jednostki nad rozbudowane skrypty. Gdy jakiś krok się nie powiedzie, problem powinien wskazywać na konkretną odpowiedzialność, a nie na skomplikowaną sekwencję działań. Utrzymuj stan grafu w prostej formie i z określonym typem danych. Wtórne struktury ukrywają informację o tym, który węzeł zapisał dane do którego pola, i powodują przerwę w kontynuacji po zakłóceniach.

from deepagents import create_deep_agent
from deepagents.backends import CompositeBackend, StateBackend, StoreBackend
from langgraph.store.memory import InMemoryStore

store = InMemoryStore()
backend = CompositeBackend(
    routes={"/memories/": StoreBackend(store=store)},
    default=StateBackend(),
)
agent = create_deep_agent(
    tools=[...],
    backend=backend,
    memory=["path/to/AGENTS.md"],  # persistent context file
)

Jak pasuje do ekosystemu LangChain

Etap „Jak to pasuje” funkcjonuje najlepiej, gdy traktowany jest jako mierzalna powierzchnia. Zapisz jeden przykład udanego wyniku, jeden przypadek niepowodzenia oraz notatkę dotyczącą cofnięcia działań, zanim rozszerzysz zakres pracy. Traktuj ten etap jako umowę pomiędzy danymi wejściowymi a zweryfikowanymi wynikami. Nadaj nazwy poszczególnym elementom, zdefiniuj kryteria sukcesu i odrzucaj ciche, częściowe ukończenie zadań. Utrzymuj stan grafu w prostej formie i określ jego typ. Wtórne struktury ukrywają informację o tym, który węzeł zapisał dane do którego pola, co powoduje przerwanie kontynuacji po interwencjach.

Budowanie agenta badawczego: prawdziwy szybki start

Faza budowy agenta badawczego funkcjonuje najlepiej, gdy jest traktowana jako mierzalna powierzchnia. Zapisz jeden idealny przepis działania, jeden przypadek awarii oraz notatkę dotyczącą cofnięcia działań, zanim rozszerzysz zakres pracy. Zapisuj czasy wykonywania operacji oraz koszt tokenów lub zapytań obok wyników funkcjonalnych. Wczesna widoczność kosztów zapobiega niespodziewanym rachunkom, gdy przechodzi się od środowiska demonstracyjnego do współdzielonych środowisk. Utrzymuj stan grafu w prostej formie i z określonym typem danych. Wplecione struktury ukrywają informację o tym, który węzeł zapisał dane w danym polu, i powodują przerwanie kontynuacji działania po przerwach. Faza budowy agenta badawczego funkcjonuje najlepiej, gdy jest traktowana jako mierzalna powierzchnia. Zapisz jeden idealny przepis działania, jeden przypadek awarii oraz notatkę dotyczącą cofnięcia działań, zanim rozszerzysz zakres pracy. Zdokumentuj zarówno optymalną ścieżkę działania, jak i ścieżkę przywracania do normalnego stanu. Próby ponownych działań, kontrolne punkty ludzkie oraz obsługa wiadomości nieodebranych stanowią część produktu, a nie elementy dodawane później.

import os
from typing import Literal
from tavily import TavilyClient
from deepagents import create_deep_agent

tavily_client = TavilyClient(api_key=os.environ["TAVILY_API_KEY"])
def internet_search(
    query: str,
    max_results: int = 5,
    topic: Literal["general", "news", "finance"] = "general",
    include_raw_content: bool = False,
):
    """Run a web search and return results."""
    return tavily_client.search(
        query,
        max_results=max_results,
        include_raw_content=include_raw_content,
        topic=topic,
    )
research_instructions = """You are an expert researcher.
Your job is to conduct thorough research and then write a polished report.
Use internet_search to gather information.
Write your findings to files as you go to avoid losing context.
Use write_todos to plan your research steps before starting.
"""
agent = create_deep_agent(
    model="anthropic:claude-sonnet-4-6",  # default model
    tools=[internet_search],
    system_prompt=research_instructions,
)
result = agent.invoke({
    "messages": [{
        "role": "user",
        "content": "Research the current state of agentic AI frameworks in 2025 and write a structured report."
    }]
})
print(result["messages"][-1].content)

The Deep Agents CLI

Dla etapu The Deep Agents CLI należy zdefiniować dane wejściowe, osobę odpowiedzialną za dany krok oraz kryteria zakończenia przed zmianą kodu. Operatorzy powinni móc ponownie uruchomić dany krok na podstawie znanego punktu kontrolnego, bez konieczności zgadywania ukrytego stanu. Należy preferować małe, testowalne jednostki zamiast rozbudowanych skryptów. Gdy dany krok zawiedzie, powinien wskazywać na konkretną odpowiedzialność, a nie na skomplikowany łańcuch operacji. Konieczna jest ludzka akceptacja w przypadkach, gdy dochodzi do wydawania pieniędzy lub modyfikacji danych produkcyjnych. Połączenia realizowane w czasie kompilacji nie równają się kompletności rozwiązania biznesowego.

pip install deepagents
deepagents  # launches the interactive CLI agent

Kiedy powinieneś (a kiedy nie) go używać

Dla etapu „Kiedy należy to zrobić” należy określić dane wejściowe, osobę odpowiedzialną za dany krok oraz kryteria zakończenia przed modyfikacją kodu. Operatorzy powinni móc ponownie uruchomić ten krok na podstawie znanego punktu kontrolnego, bez konieczności zgadywania ukrytego stanu. Traktuj ten etap jako umowę pomiędzy danymi wejściowymi a zweryfikowanymi wynikami. Nadaj nazwy poszczególnym elementom, zdefiniuj kryteria sukcesu i odrzuć przypadkowe, częściowe ukończenie zadań. Konieczna jest ludzka akceptacja w przypadkach, gdy dochodzi do wydawania pieniędzy lub modyfikacji danych produkcyjnych. Połączenia realizowane w czasie kompilacji nie równają się pełnej kompletności procesu biznesowego.

Dlaczego to jest ważniejsze niż kolejna wersja frameworka

W fazie „Dlaczego to jest ważniejsze” należy zdefiniować dane wejściowe, osobę odpowiedzialną za dany krok oraz kryteria zakończenia przed zmianą kodu. Operatorzy powinni móc ponownie uruchomić ten krok od znanego punktu kontrolnego, bez konieczności zgadywania ukrytego stanu. Zapisuj czas wykonywania oraz koszt tokenów lub zapytań obok wyników funkcjonalnych. Wczesna widoczność kosztów zapobiega niespodziewanym rachunkom, gdy proces przechodzi z środowiska demonstracyjnego do współdzielonych środowisk. Konieczne jest ludzkie zatwierdzenie w przypadkach, gdy dochodzi do wydatków lub zmian w danych produkcyjnych. Połączenia skompilowane w czasie kompilacji nie gwarantują pełnej kompletności rozwiązania biznesowego. W fazie „Dlaczego to jest ważniejsze” należy zdefiniować dane wejściowe, osobę odpowiedzialną za dany krok oraz kryteria zakończenia przed zmianą kodu. Operatorzy powinni móc ponownie uruchomić ten krok od znanego punktu kontrolnego, bez konieczności zgadywania ukrytego stanu. Należy udokumentować zarówno ścieżkę prawidłowego działania, jak i ścieżkę naprawczą. Próby ponownych działań, kontrolne punkty ludzkie oraz obsługa wiadomości błędowych stanowią część produktu, a nie elementy dodawane później.

Pierwsze kroki

Podczas przechodzenia przez etap „Pierwsze kroki”, najpierw zapisz umowę: wymagane dane wejściowe, sygnał sukcesu oraz to, co dzieje się w przypadku częściowego niepowodzenia. Taka lista kontrolna zapewnia uczciwość późniejszych zmian w kodzie. Wolno preferować małe, testowalne jednostki zamiast rozbudowanych skryptów. Gdy jakiś krok się nie powiedzie, błąd powinien wskazywać na konkretną odpowiedzialność, a nie na skomplikowany łańcuch operacji. Ustalaj punkty kontrolne po kosztownych krokach. System powinien unikać ponownego pobierania opłat za tę samą funkcję LLM, gdy operator próbuje ponownie wykonać późniejszy element.

pip install deepagents tavily-python

export ANTHROPIC_API_KEY="your-key"
export TAVILY_API_KEY="your-key"
export LANGSMITH_TRACING=true  # optional, for debugging
export LANGSMITH_API_KEY="your-key"

Lista kontrolna operacyjna

Podczas przechodzenia przez etap „Lista kontrolna operacyjna”, najpierw zapisz umowę: wymagane dane wejściowe, sygnał sukcesu oraz to, co dzieje się w przypadku częściowego niepowodzenia. Taka lista kontrolna zapewnia uczciwość późniejszych zmian w kodzie.

Zachowaj konfigurację poza kodem aplikacji. Pliki środowiskowe, magazyny tajnych danych oraz flagi funkcjonalne powinny znajdować się w jednym miejscu, które operatorzy mogą sprawdzić bez konieczności przeglądania całej struktury.

Zrób punkt kontrolny po kosztownych krokach. Funkcja wznowienia nie powinna ponownie naliczać opłat za tę samą wywołanie LLM, gdy operator próbuje ponownie uruchomić późniejszy węzeł.

Zdefiniuj wersje zależności i zapisz hash obrazu, który został użyty do uruchomienia demonstracji. Reprodukowalność jest ważniejsza od lokalnej wiedzy specjalistów.

Zdokumentuj zarówno prawidłowy przebieg działania, jak i ścieżkę naprawczą. Próby ponownych wywołań, kontrola przez ludzi oraz obsługa wiadomości błędnych stanowią część produktu, a nie elementy dodawane później.

Zrób punkt kontrolny po kosztownych krokach. Funkcja wznowienia nie powinna ponownie naliczać opłat za tę samą wywołanie LLM, gdy operator próbuje ponownie uruchomić późniejszy węzeł.

Zanim uruchomisz cały stack, zamroź wersje, utwórz dokładny zapis dla kluczowych etapów realizacji oraz potwierdź kroki odwracania zmian. Środowiska współdzielone wymagają ograniczeń szybkości, weryfikacji przynależności użytkowników oraz wyraźnego właściciela odpowiedzialnego za rotację haseł. Wolimy nudną niezawodność od pomysłowych, jednorazowych demonstracji.

Uwaga dotycząca c6305757c342: unikaj przechowywania kluczy dostawcy w repozytorium, ustaw ograniczenie liczby tokenów na sesję oraz przechowuj zapisy obok plików konfiguracyjnych, aby późniejsze zmiany modeli pozostawały porównywalne.