《实用笔记》：在代理型人工智能中利用深度智能体学习技能。
《实用笔记》操作指南：在代理型人工智能中利用深度智能体学习技能——适用于采用该模式的团队的合同、检查项及可直接插入的代码模块。
可将此内容作为《在智能代理系统中利用深度代理学习技能》一文中的理念面向操作员的重构版本：清晰的阶段划分、有序的代码模块，以及能在交接过程中保留的恢复说明。 将“概览”阶段视为可量化的界面最为有效。在扩大范围之前，先记录一份最佳执行案例、一个失败案例以及回滚说明。 同时记录正常流程与恢复流程。重试机制、人工审核环节以及错误处理都是产品本身的组成部分，而非后续的完善工作。
深度强化学习与技能获取
在深度强化学习阶段，应在修改代码之前明确输入参数、该步骤的负责人以及终止标准。操作人员应能够从已知的检查点重新运行该步骤，而无需猜测隐藏状态。相比庞大的脚本，更应采用小型且可测试的单元。当某个步骤失败时，故障原因应能明确指向某个具体的责任主体，而非复杂的流程链。对于涉及资金支出或修改生产数据的操作，必须经过人工审批。编译时的连接方式并不等同于业务功能的完整性。
DeepAgents架构与学习算法
在DeepAgents架构与学习阶段，应在修改代码之前明确输入内容、该步骤的负责人以及终止标准。操作人员应能够从已知的检查点重新运行该步骤，而无需猜测隐藏状态。 将此阶段视为输入与经过验证的输出之间的契约。为相关成果命名，定义成功判定标准，并拒绝默许的半完成状态。 对于涉及资金支出或修改生产数据的操作，必须经过人工审批。编译时的连接方式并不等同于业务上的完整性。
端到端实施计划
在端到端实施计划阶段，应在修改代码之前明确输入参数、各步骤的负责人以及结束标准。操作人员应能够从已知的检查点重新运行该步骤，而无需猜测隐藏状态。 在功能结果旁记录执行时间以及令牌或查询成本。提前了解成本情况，可避免在系统从演示环境过渡到共享环境时出现意外账单。 对于涉及资金支出或修改生产数据的操作，必须经过人工审批。编译时的配置并不等同于业务功能的完整性。 在端到端实施计划阶段，应在修改代码之前明确输入参数、各步骤的负责人以及结束标准。操作人员应能够从已知的检查点重新运行该步骤，而无需猜测隐藏状态。 需同时记录正常流程和故障恢复流程。重试机制、人工审核环节以及死信处理都是产品功能的一部分，而非后续需要补充的内容。
完善。# Install deepagents and necessary tools
!pip install --upgrade deepagents langchain tavily-python
# Import libraries and set API keys (e.g., for LLM and search tool)
import os
from getpass import getpass
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass("OpenAI API Key: ")
os.environ["TAVILY_API_KEY"] = getpass("Tavily API Key: ")
from deepagents import create_deep_agent
from deepagents.backends import FilesystemBackend
from deepagents.middleware.filesystem import FileData
from langchain.chat_models import init_chat_model
from tavily import TavilyClient
定义智能体与技能
在“定义智能体”阶段工作时，首先列出相关规范：所需输入、成功标志以及部分失败时的处理方式。这样的清单能确保后续的代码修改保持一致性。 优先选择小型、可测试的单元，而非庞大的脚本。当某个步骤失败时，故障应指向单一责任点，而非复杂的流程链。 在成本较高的步骤之后设置检查点。当操作员重新尝试后续节点时，恢复流程不应再次调用相同的大型语言模型。
from deepagents import create_deep_agent
# Assume we have local skill directories under "./skills"
skill_dirs = ["./skills/pdf_processing", "./skills/data_analysis"]
agent = create_deep_agent(
model=model,
system_prompt="""
You are a highly capable AI assistant. Your objectives:
1. Break tasks into steps using write_todos().
2. Use internet_search and file tools to gather and store information.
3. When given a task, plan and execute it step-by-step, writing to files as needed.
4. Load skills from the filesystem to handle specialized tasks when relevant.
5. Summarize results and refine final output before returning.
""",
tools=[internet_search], # Web search tool
backend=FilesystemBackend(root_dir="./workspace"), # Persistent file storage
skills=skill_dirs, # Load skills from local directories
)
skills/
├── pdf_processing/
│ └── SKILL.md
└── data_analysis/
├── SKILL.md
└── analysis_script.py
---
name: pdf-processing
description: Skill to extract and analyze content from PDF documents.
---
# PDF Processing Skill
To use this skill, follow these steps:
1. Use `pdf-tools` to read PDF content.
2. Summarize key findings from the PDF text.
...
示例交互
在处理“示例交互”阶段时，首先写下契约内容：所需的输入参数、成功信号以及部分失败时的处理方式。这样的清单能确保后续的代码修改保持一致性。 将此阶段视为输入与验证后输出之间的契约。为相关成果命名，明确成功判定标准，并杜绝无声的半完成状态。 在耗时较高的步骤之后设置检查点。当操作员重新尝试后续节点时，恢复流程不应再次调用相同的大型语言模型。
from langchain.schema import HumanMessage
query = "Organize the latest quarterly sales data and write a summary report."
response = agent.invoke({
"messages": [HumanMessage(content=query)]
})
print(response["messages"][-1]["content"])
测试与评估
在测试与评估阶段，首先需明确相关规范：所需的输入参数、成功标志以及部分失败时的处理方式。这份清单能确保后续的代码修改保持一致性。 在功能结果旁记录执行时间以及令牌或查询成本。提前了解成本情况，可避免在系统从演示环境过渡到共享环境时出现意外费用。 在耗时较高的步骤之后设置检查点。当操作员重新尝试后续节点时，恢复流程不应再次收取相同的LLM调用费用。 在测试与评估阶段，首先需明确相关规范：所需的输入参数、成功标志以及部分失败时的处理方式。这份清单能确保后续的代码修改保持一致性。 需同时记录正常流程与异常恢复流程。重试机制、人工审核环节以及错误处理方式都是产品的一部分，而非后续需要补充的功能。
系统架构与部署
将系统架构与部署阶段视为可度量的对象来处理效果最佳。在扩大范围之前，先记录一份完美的操作日志、一个故障案例以及回滚说明。 优先选择小型且可测试的单元，而非庞大的脚本。当某个步骤出现故障时，故障应指向单一责任模块，而非复杂的流程链。 保持图结构的状态简洁且具有类型定义。嵌套的数据块会掩盖哪个节点修改了哪个字段的信息，还会在流程中断后导致无法继续执行。
+------------------+ +--------------+
| Client/User | <--> | API Gateway | <---> [HTTP requests]
+------------------+ +------+-------+
|
v
+-------------+
| AgentCore | <-- AWS Bedrock AgentCore (managed runtime)
+-------------+
|
+-------------+-------------+
| |
+-------------------+ +-------------------+
| Deep Agent Service | | Storage (S3/DB) | <-- File/memory backend, logs
+-------------------+ +-------------------+
| |
+-------------+-------------+
|
+---------------+
| LLM Models | <-- e.g., OpenAI, Anthropic, local LLMs
+---------------+
代码示例：创建并调用深度代理
将“创建与测试代码示例”这一环节视为可度量的工作面最为有效。在扩大范围之前，先记录一个成功的案例、一个失败案例以及回滚说明。 把这一阶段视为输入与经过验证的输出之间的契约。为相关成果命名，明确成功标准，绝不允许出现无声的、不完整的完成情况。 保持图表状态简洁且具有类型定义。嵌套的数据块会掩盖是哪个节点修改了哪个字段，还会在中断后导致无法继续处理。
from deepagents import create_deep_agent
from deepagents.backends import FilesystemBackend
from deepagents.middleware.filesystem import FileData
from langchain.chat_models import init_chat_model
from tavily import TavilyClient
import os
def setup_agent():
"""Initialize the Deep Agent with tools, skills, and system prompt."""
# Model and tools initialization
model = init_chat_model(model="openai:gpt-4o")
tavily_client = TavilyClient(api_key=os.environ["TAVILY_API_KEY"])
def web_search(query: str, max_results: int = 3) -> str:
results = tavily_client.search(query, max_results=max_results)
return "\n".join(f"{r.title}: {r.summary}" for r in results)
# Create the deep agent with planning, files, and skills
try:
agent = create_deep_agent(
model=model,
tools=[web_search],
system_prompt="""You are an expert agent. Your workflow:
1. Create a plan with write_todos().
2. Use tools (e.g. web_search) and file system to research and work.
3. If specialized tasks arise, load relevant skills from the 'skills' directory.
4. Save results and refine the output at each step.
""",
backend=FilesystemBackend(root_dir="./workspace"),
skills=["./skills/pdf_processing", "./skills/data_analysis"]
)
return agent
except Exception as e:
print(f"Error initializing agent: {e}")
raise
def invoke_agent(agent, user_query):
"""Invoke the agent on a user query and return the final answer."""
try:
messages = [{"role": "user", "content": user_query}]
result = agent.invoke({"messages": messages})
return result["messages"][-1]["content"]
except Exception as e:
print(f"Agent invocation failed: {e}")
return None
# Example usage
if __name__ == "__main__":
agent = setup_agent()
task = "Analyze the recent research on climate change and summarize key findings."
answer = invoke_agent(agent, task)
print("Agent response:", answer)
来自我们创始人的消息
将我们测试环境中的A消息视为可度量的对象来处理，效果最佳。在扩大范围之前，需记录一份理想的操作流程、一个故障案例以及回滚说明。 在功能结果旁同时记录执行时间以及令牌或查询成本。提前了解成本情况，可避免在从演示环境过渡到共享环境时出现意外费用。 保持图表状态简洁且类型明确。嵌套的数据结构会掩盖哪个节点修改了哪个字段，还会在进程中断后导致无法继续运行。 将我们测试环境中的A消息视为可度量的对象来处理，效果最佳。在扩大范围之前，需记录一份理想的操作流程、一个故障案例以及回滚说明。 需同时记录正常流程与恢复流程。重试机制、人工审核环节以及死信处理都是产品本身的组成部分，而非后续需要补充的功能。
操作检查清单
在处理操作检查清单阶段时，首先写下合同细节：所需输入、成功标志以及部分失败时的处理方式。这样的检查清单能确保后续的代码修改保持一致性。
将配置信息与应用程序代码分开。环境文件、密钥存储和功能开关应集中存放于一个位置，以便操作人员无需查看整个系统结构即可进行审计。
在成本较高的步骤之后设置检查点。当操作人员重新尝试后续节点时，恢复流程不应再次计费相同的大型语言模型调用费用。
锁定依赖项的版本，并记录用于运行演示的镜像摘要。可重复性比经验知识更为重要。
同时记录正常流程和故障恢复流程。重试机制、人工审核环节以及死信处理都是产品的一部分，而非后续需要补充的内容。
在成本较高的步骤之后设置检查点。当操作员重新尝试后续节点时，续订服务不应再次对同一次大型语言模型调用收费。
在升级整个系统之前，需冻结各版本，为关键路径记录标准文本转录，并确认回滚步骤。共享环境需要设置速率限制、进行租户验证，同时明确密钥轮换的负责人。与其追求花哨的一次性演示，不如注重扎实的可靠性。
关于716df844b0ca的批处理说明：请将提供商密钥存放在仓库之外，设定每会话的令牌上限，并将文本转录与评估相关文件放在一起，以便后续更换模型时仍能保持数据可比性。
在处理强化措施的第0阶段时，首先写下相关契约：所需的输入参数、成功信号以及部分失败时的处理方式。这样的检查清单能确保后续的代码修改始终符合要求。
在功能结果旁记录执行时间以及代币或查询成本。提前了解这些成本，可避免在系统从演示环境过渡到共享环境时出现意外费用。
强化措施细节0/862：为该阶段测量实际执行时间、错误类型以及代币消耗情况，然后依据固定的评估标准而非主观判断来决定是否保留相关修改。
将强化措施的第1阶段视为可测量的对象来处理效果最佳。在扩大范围之前，先记录一个理想运行案例、一个失败案例以及回滚说明。
应同时记录正常流程和故障恢复流程。重试机制、人工审核环节以及错误处理方式都是产品本身的组成部分，而非后续需要补充的内容。
强化措施细节1/862：记录该任务的执行时间、错误类型以及代币消耗情况，然后依据固定的评估标准而非个人经验来决定是否保留该变更。
在强化措施的第二阶段，应在修改代码之前明确输入参数、该步骤的负责人以及完成标准。操作人员应能够从已知的检查点重新运行该步骤，而无需猜测隐藏状态。应将此阶段视为输入参数与验证后输出结果之间的契约，为相关成果命名、定义成功检测标准，并拒绝默许部分完成的情况。
强化措施细节2/862：记录该任务的执行时间、错误类型以及代币消耗情况，然后依据固定的评估标准而非个人经验来决定是否保留该变更。
在处理强化措施的第3阶段时，首先写下相关约定：所需的输入参数、成功信号以及部分失败时的处理方式。这样的检查清单能确保后续的代码修改始终符合要求。 应将配置信息与应用程序代码分开。环境文件、密钥存储以及功能开关应集中存放于一个位置，这样操作人员无需查看整个系统结构即可进行审计。
强化措施细节3/862：需测量该措施的执行时间、错误类型以及令牌消耗情况，然后依据固定的评估标准而非个人经验来决定是否保留该修改。
将强化措施的第4阶段视为可度量的对象来处理效果最佳。在扩大范围之前，先记录一份标准操作流程、一个失败案例以及回滚说明。 相比复杂的脚本，更应采用小型且可测试的单元。当某个步骤出现故障时，故障原因应能明确指向某个具体责任模块，而非整个混乱的流程。
强化措施细节4/862：为该记录测量运行时间、错误类型以及代币消耗情况，然后依据固定的问题集而非个人经验来判断是否保留该变更。
在强化措施的第5阶段，应在修改代码之前明确输入参数、该步骤的负责人以及完成标准。操作人员应能够从已知的检查点重新运行该步骤，而无需猜测隐藏状态。应在功能结果旁记录时间以及代币或查询成本。提前了解成本情况，可避免在从演示环境过渡到共享环境时出现意外费用。
强化措施细节5/862：为该记录测量运行时间、错误类型以及代币消耗情况，然后依据固定的问题集而非个人经验来判断是否保留该变更。
在处理强化措施的第6阶段时，首先写下相关契约：所需的输入参数、成功信号以及部分失败时的处理方式。这样的检查清单能确保后续的代码修改始终符合要求。
同时记录正常流程和故障恢复流程。重试机制、人工审核环节以及错误处理方式都是产品本身的组成部分，而非后续才添加的完善措施。
强化措施细节6/862：需测量该阶段的执行时间、错误类型以及令牌消耗情况，然后依据固定的评估标准而非个人经验来决定是否保留该变更。
将强化措施的第7阶段视为一个可量化的处理面最为有效。在扩大范围之前，先记录一份理想的操作日志、一个故障案例以及回滚说明。
应将此阶段视为输入参数与验证后输出结果之间的契约。为相关文档命名，明确成功判定标准，杜绝默许部分完成的情况。
强化措施细节 7/862：记录该条说明的运行时间、错误类型以及令牌消耗情况，然后依据固定的问题集而非个人经验来判断是否保留该变更。
对于强化措施的第8阶段，在修改代码之前需明确输入参数、该步骤的负责人以及完成标准。操作人员应能够从已知的检查点重新运行该步骤，而无需猜测隐藏状态。配置应置于应用程序代码之外，环境文件、密钥存储以及功能标志应集中存放于一个操作人员可以审核的位置，无需查看整个系统结构。
强化措施细节 8/862：记录该条说明的运行时间、错误类型以及令牌消耗情况，然后依据固定的问题集而非个人经验来判断是否保留该变更。