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深入解析 LangChain Open Deep Research 开源深度研究代理系统的三阶段架构设计：范围界定、研究执行和报告撰写。详细剖析多代理协作机制、工具集成策略和代码实现，为构建智能研究助手提供完整技术方案和最佳实践指导。

介绍 Embabel 智能代理框架的核心目标与设计理念。文章详细介绍了这个由 Spring 框架创始人 Rod Johnson 打造的企业级 AI 代理框架，并通过实际代码示例展示如何构建故事创作与评审代理，为 JVM 生态的 AI 应用开发提供介绍。

深入解析 DeerFlow 多智能体研究系统的技术架构与实现细节。文章详细剖析了基于 LangGraph构 建的模块化工作流，从协调器、规划器到研究团队的完整智能体协作机制，涵盖Python现代技术栈、异步处理等核心技术。通过详细流程分析和独立入口函数设计分析，展示了如何构建生产级的AI研究助手系统，为开发者提供多智能体系统设计的最佳实践参考。

全面介绍 BAML（BoundaryML Application Modeling Language）声明式提示语言的设计理念、安装与使用方法，并结合源码与官网文档，深入剖析其类型系统、编译流程与 Python 集成原理，帮助开发者高效构建可靠的 AI 工作流与智能代理。

本文为 12-Factor Agents 英文原文的翻译整理，并结合个人实践补充了部分笔记和理解。内容涵盖 LLM 代理开发的 12 项核心原则，适合关注 AI 工程、生产级 Agent、AI 应用最佳实践的开发者参考。