认识 Deep Agents

子 Agent 与记忆

让 Agent 能委派工作和记住过去——复杂任务的两把钥匙

// 子 Agent 工作流示例（伪代码，展示概念）
// 主 Agent 接到任务："重构 src/utils.ts"

// 1. 主 Agent 用 write_todos 规划任务，将大目标拆成可追踪的小步骤
// write_todos: [
//   { task: "阅读现有代码", status: "in_progress" },
//   { task: "识别重构点",    status: "pending" },
//   { task: "执行重构",      status: "pending" },
//   { task: "运行测试",      status: "pending" },
// ]

// 2. 遇到需要深入分析的部分，通过 task 工具生成子 Agent
// task("分析 src/utils.ts 中的重复代码模式")
//   → 子 Agent 在独立上下文中运行，主 Agent 上下文保持干净
//   → 子 Agent 执行完毕后，只返回分析结果摘要给主 Agent

// 3. 主 Agent 根据子 Agent 的结果继续工作
// edit_file: 重构 src/utils.ts       （精确修改文件片段）
// execute: npm test                   （在沙箱后端中运行测试）

权限与审批

声明式权限规则 + Human-in-the-loop——让 Agent 可控又安全

// 权限规则概念示例
// 用 glob 模式匹配路径，精确控制 Agent 可访问的文件范围
const permissions = {
  read:  ["src/**", "package.json", "tsconfig.json"], // 只允许读取 src 目录和配置文件
  write: ["src/output/**"],                            // 只允许写入 src/output 目录
};

// Human-in-the-loop：配置哪些工具需要人工确认后才执行
// 例如：所有写操作和 Shell 命令执行前暂停，等人审批
const hitlConfig = {
  requireApproval: ["write_file", "edit_file", "execute"],
};

技能与扩展

用可复用技能扩展 Agent，用解释器组合工具，用智能默认值开箱即用

动手练习

设计一个代码审查 Agent——用 Deep Agents 的能力组合解决实际问题

现在轮到你了。停下来，思考如何用 Deep Agents 构建一个代码审查 Agent。需求如下：

智能体应该：
1. 接收一个 Git 仓库路径
2. 读取最近的代码变更（diff）
3. 分析变更的影响范围和风险等级
4. 检查代码风格和最佳实践
5. 生成审查意见
6. 如果发现高风险问题，暂停等待人工确认
7. 输出最终的审查报告

参考答案

一种可行的设计方案——不是唯一答案，但逻辑合理

import * as z from "zod";
import { createDeepAgent } from "deepagents";
import { tool } from "langchain";

// 自定义工具一：获取 Git diff —— 让 Agent 能读取代码变更
const getGitDiff = tool(
  async ({ repoPath, range }) => {
    // 实际实现：运行 git diff 命令
    return "diff content here...";
  },
  {
    name: "get_git_diff",
    description: "Get the git diff for recent changes",
    schema: z.object({
      repoPath: z.string(),            // 仓库路径
      range: z.string().optional(),    // 可选的 commit 范围，如 HEAD~3
    }),
  },
);

// 自定义工具二：检查代码风格 —— 返回 lint 结果供 Agent 分析
const lintCode = tool(
  async ({ filePath, content }) => {
    // 实际实现：运行 linter（如 ESLint）
    return { errors: 0, warnings: 2, details: "..." };
  },
  {
    name: "lint_code",
    description: "Lint code for style issues",
    schema: z.object({
      filePath: z.string(),            // 要检查的文件路径
      content: z.string(),             // 文件内容
    }),
  },
);

// 创建代码审查 Agent —— 系统提示词引导 Agent 的工作流程
const reviewAgent = createDeepAgent({
  model: "anthropic:claude-sonnet-4-6",
  tools: [getGitDiff, lintCode],
  systemPrompt: `你是一个代码审查助手。
收到审查请求后：
1. 先用 get_git_diff 获取变更
2. 分析影响范围和风险
3. 用 lint_code 检查风格问题
4. 将中间结果写入文件系统      ← 利用内置的文件系统工具
5. 生成审查报告
如果发现高风险问题，暂停等待确认。  ← 利用 Human-in-the-loop`,
});

本章回顾

到这里，你已经掌握了 Deep Agents 的全貌

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