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本文深入解析 LangGraph Swarm 架构，通过核心原理拆解与源码级分析，揭示多智能体协作的底层机制。结合旅行预订系统实战案例，演示如何使用 Python 构建支持动态任务交接（Handoff）与状态共享的高效 AI 智能体集群，为构建企业级复杂 Agent 系统提供最佳实践参考。

本文详细介绍了如何构建一个具备深度思考和安全执行能力的智能体系统。通过整合 LangChain 的推理能力、Claude Skills 的动态技能机制以及 Daytona Sandbox 的安全执行环境，实现了从任务规划到代码执行的完整闭环。

深入体验 Microsandbox：一个轻量级、硬件隔离的代码执行沙盒。本文详细介绍了其架构优势、安装配置流程。

深入解析 Anthropic 官方推出的 Skills 系统，探讨其作为 Agent 能力扩展的核心机制。本文以 PDF 处理技能为例，详细拆解如何通过渐进式上下文构建（Pyramid Principle）和模块化指令，提升 Claude 在专业领域的任务执行能力与可靠性。

本文深入探讨如何在 LangChain Deep Agents 架构中集成 Skills 技能系统。文章对比了 CLI 与 Library 的实现差异，详细介绍了通过 CompiledSubAgent 封装技能、利用 Progressive Disclosure 动态加载以及 PythonREPLTool 执行环境的完整技术方案。