LangChain Deep Agents 完全教學：2026 年多步驟 AI Agent 開發實戰指南
2026 年 3 月 15 日，LangChain 發布了 Deep Agents——一個專門為多步驟、有狀態的 AI Agent 任務設計的框架。作為一個從 LangChain 0.1 版就開始用的開發者，我第一時間就試用了，它解決了我在 Agent 開發中遇到的大部分痛點。
什麼是 LangChain Deep Agents？
Deep Agents 建構在 LangGraph Runtime 之上，專門解決「複雜、多步驟」的任務場景。它像是一個專案經理——先分析任務、拆解子任務、分配給不同的子代理執行，然後彙整結果。
四大核心能力：任務分解（write_todos 工具）、上下文管理（filesystem 工具）、子代理生成（隔離上下文）、持久記憶（跨執行緒）。
Deep Agents vs 傳統 Agent：差在哪？
傳統 LangChain Agent 是「反應式」——接收指令、選工具、執行、回傳。Deep Agent 是「規劃式」——分析任務、制定計劃、分配子任務、平行執行、監控進度、彙整結果。
Deep Agents 核心架構解析
三層架構：Orchestrator Layer（編排層，接收指令和制定計劃）、Execution Layer（LangGraph Runtime 提供的持久化執行環境）、Memory Layer（跨執行緒持久記憶，參考 AI Agent 記憶系統指南）。
環境建置與安裝
pip install langchain-deep-agents langchain-openai langgraph
export OPENAI_API_KEY="your-api-key"建議使用 GPT-4o 或 Claude 3.5 Sonnet 以上的模型。
建立你的第一個 Deep Agent
即使沒有自訂工具，Deep Agent 也會自動使用內建的 write_todos 和 filesystem 工具來組織思考和輸出。建立方式很簡單——初始化 DeepAgent 並傳入 model 和 tools 參數即可。
任務規劃：write_todos 工具
Deep Agents 最有趣的功能——收到複雜任務時自動拆解成 todo list，依序執行並自動更新狀態。你可以監控進度，也可以在執行過程中介入調整。
子代理（Sub-Agents）與分工協作
當任務夠複雜，Deep Agent 會自動生成子代理處理特定子任務。每個子代理有獨立的上下文和工具集，透過 filesystem 工具共享資訊，避免上下文污染。
跨對話持久記憶
支援跨對話的持久記憶系統，自動記住使用者偏好、成功的解決方案模式和過去的任務歷史，讓 Agent 越用越聰明。
實戰專案：自動化程式碼審查 Agent
展示用 Deep Agents 建立自動化程式碼審查系統：定義三個子代理（security_reviewer、style_reviewer、logic_reviewer），Deep Agent 會自動取得 PR 變更清單、分配三個子代理從不同角度審查、彙整成完整報告。
總結與建議
簡單任務用傳統 LangChain Agent，中等複雜用 LangGraph，高複雜度用 Deep Agents。更多框架比較請看 2026 AI Agent 框架比較。
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