Langchain

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。

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。

深入探讨 LangChain 多智能体架构的核心模式，从集中式的 Supervisor 到去中心化的 Handoffs。本文结合代码示例，解析如何构建具备工具治理、上下文感知与层级协作能力的复杂 AI 系统。

浅层 Agent 依赖上下文窗、易陷循环且缺乏持久状态；深度 Agent 以规划/委派/持久记忆/人类在环为支柱，基于 LangGraph 的有状态编排与 DeepAgents harness，支撑小时到天级复杂任务。

深入解析 DeepAgents 代理工具包的核心概念与技术架构。文章系统梳理了 DeepAgents、LangChain 和 LangGraph 三者的关系与定位，详细对比了代理工具包、代理框架和代理运行时的区别。通过完整的代码示例和详细的日志分析，展示了如何使用 DeepSeek 和 Tavily 构建智能研究代理，为开发者提供从理论到实践的完整学习路径。

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。