课程大纲

课程简介

当智能应用需要处理多角色协作、复杂工具调用与持久化记忆时，如何让多个AI智能体高效协同、安全执行？DeepAgents 作为 LangChain 生态中专为多智能体系统设计的专业框架，让你能够像搭积木一样构建、编排并管理具备独立思考与协作能力的智能体集群，快速落地生产级应用。

📅 第一天：快速上手与核心机制

掌握 DeepAgents 的基础架构与关键组件，快速构建具备记忆与文件交互能力的智能体：

• 框架概览与核心设计：理解 DeepAgents 的核心思想、关键特性与设计哲学。

• 极速入门：通过演示案例快速上手，掌握常用配置、短期记忆与中间件集成，实现流式与结构化输出。

• 子智能体（Subagents）：学会使用 Dictionary-based 和 CompiledSubAgent 两种方式实现子智能体，完成多角色任务分解实战。

• 文件系统访问（Backends）：灵活运用临时文件系统、本地磁盘路径与复合文件系统，让智能体安全读写数据。

• 长期记忆机制：深入理解长期记忆含义，利用虚拟/物理文件系统实现用户偏好优化，并借助 PostgresStore 实现持久化记忆。

• 人类介入（Human-in-the-loop）：设计人机协作流程，在关键节点引入人工确认与干预。

📅 第二天：高级特性与实战演练

解锁技能编排、沙箱隔离等企业级能力，完成综合性数据分析案例：

• 技能（SKILLS）：理解技能的本质与实现原理，学习技能编排规范；实战开发汇率兑换、天气查询等技能，并掌握技能优先级配置与子智能体技能绑定。

• 沙箱（Sandboxes）：认识沙箱在安全隔离中的作用，学习内置沙箱模式与工具模式；掌握 Modal、Runloop、Daytona      等沙箱模式的基本使用。

• 综合案例：数据统计分析报告
       通过上传 CSV/Excel 文件，调用多智能体协同分析，编写复杂技能（含脚本、模板引用），最终生成 PDF 统计分析报告，全面涵盖技能、沙箱与多智能体协作。

• ACP 协议与 CLI 工具：了解 Agent Client Protocol，将智能体暴露给 IDE 集成；学习基于 Deep Agents SDK 的终端编码智能体 CLI，提升开发效率。

👥 适合人群

已有 Python 及基础 langchain 智能体开发经验，希望系统掌握多智能体框架，并能独立开发、部署具备复杂协作能力与持久化记忆的智能体应用的开发者、算法工程师及技术负责人。

l  DeepAgents 入门(第一天)

ü  Langchain的DeepAgents框架概述、关键特性和核心设计

ü  DeepAgents核心能力理解

ü  快速理解DeepAgents

u  入门演示案例，快速使用

u  常用配置介绍

u  配置短期记忆、配置中间件

u  流式输出、结构化输出

ü  Subagents子智能体实现

u  使用Dictionary-based实现

u  使用CompiledSubAgent实现

u  子智能体案例实战

ü  Backends文件系统访问

u  临时文件系统

u  本地磁盘路径文件系统

u  复合文件系统

ü  长期记忆使用：

u  理解长期记忆含义

u  使用虚拟文件系统/物理文件系统实现长期记忆

u  优化用户偏好设置

u  使用PostgresStore实现持久化长期记忆

ü  Human-in-the-loop：人类干预实现

 l  深入Deepagent (第二天)

ü  理解SKILLS技能

u  技能简介、基本实现原理

u  编排技能的流程和规范

u  案例实战：编排汇率兑换技能、天气查询技能

u  Deepagents如何启用技能

u  案例实战：给智能体添加技能

u  技能优先级、子智能体配置技能      

ü  Sandboxes沙箱

u  什么是沙箱？为什么要使用？

u  沙箱是如何工作的

u  智能体内置沙箱模式

u  沙箱作为工具模式

ü  沙箱的基本使用

u  Modal、Runloop、Daytona模式

ü  案例实战：实现数据统计分析报告

u  通过上传CSV/EXCEL文件，实现数据统计分析报告pdf

u  编写复杂技能  （涵盖脚本、引用、模板文件等）

u  案例涵盖，多智能体、沙箱

ü  Agent Client Protocol (ACP)  暴露深度智能体，以便与代码编辑器和 IDE 集成

ü  Deep Agents CLI 基于 Deep Agents SDK 构建的终端编码智能体