4. Deep Agents与多智能体（前沿能力）
4. Deep Agents与多智能体（前沿能力）
本章导读：Deep Agents 是 LangChain 生态中最新、最"开箱即用"的智能体 SDK。它建立在 LangGraph 之上，自动提供上下文压缩、虚拟文件系统、子智能体生成等高级能力。本章将带你从"用一个 Agent"进化到"用一组协同工作的 Agent"。
本章核心问题
Deep Agents 相比 create_agent 多了什么？如何用多智能体协作解决复杂任务？
学习目标
- 理解 Deep Agents 的核心特性和适用场景
- 掌握子智能体（Subagent）的生成与管理
- 实现多智能体之间的任务拆分与协作
- 理解上下文压缩和 Wiki Memory 的工作原理
章节导航
- 4.1 Deep Agents 开箱即用智能体：一行代码创建功能丰富的 Agent
- 4.2 子智能体（Subagent）与任务拆分：主 Agent 动态生成辅助 Agent 处理子任务
- 4.3 多智能体协作与通信：Agent 之间如何分工和传递信息
- 4.4 上下文压缩与 Wiki Memory：解决长对话中的上下文窗口溢出问题
为什么这一章重要
如果你只需要一个"能调 API、能搜网页"的简单 Agent，create_agent 就够了。但当你需要 Agent 能自动拆分复杂任务、能在处理长文档时自动压缩上下文、能在多个子任务间协调时，Deep Agents 提供了这些能力而不需要你从零搭建。
graph TB MainAgent[主 Agent<br/>Deep Agent] -->|任务拆分| SubA[子Agent: 数据分析] MainAgent -->|任务拆分| SubB[子Agent: 代码生成] MainAgent -->|任务拆分| SubC[子Agent: 文档撰写] SubA -->|结果汇总| WikiMemory[Wiki Memory<br/>共享知识库] SubB -->|结果汇总| WikiMemory SubC -->|结果汇总| WikiMemory WikiMemory -->|上下文压缩| MainAgent
上图展示了 Deep Agents 的多智能体协作模式：主 Agent 根据任务动态拆分为多个子 Agent，各子 Agent 通过 Wiki Memory 共享知识，主 Agent 在汇总结果时自动压缩上下文。
关键词：LangChain框架精通, Deep Agents, 多智能体, 子智能体, 上下文压缩
难度：高级
预计阅读：40 分钟（导读部分）
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