Skip to main content
本指南将引导您创建第一个具有规划、文件系统工具和子代理功能的深度代理。您将构建一个能够进行研究并撰写报告的研究代理。
正在使用 AI 编码助手？

​
先决条件

在开始之前，请确保您拥有来自模型提供商（例如 Anthropic、OpenAI）的 API 密钥。
深度代理需要一个支持工具调用的模型。请参阅自定义以了解如何配置您的模型。

​
步骤 1：安装依赖项

npm install deepagents langchain @langchain/core @langchain/tavily
本指南使用 Tavily 作为示例搜索提供商，但您可以替换为任何搜索 API（例如 DuckDuckGo、SerpAPI、Brave Search）。

​
步骤 2：设置您的 API 密钥

export GOOGLE_API_KEY="your-api-key"
export TAVILY_API_KEY="your-tavily-api-key"

​
步骤 3：创建搜索工具

import { tool } from "langchain";
import { TavilySearch } from "@langchain/tavily";
import { z } from "zod";

const internetSearch = tool(
  async ({
    query,
    maxResults = 5,
    topic = "general",
    includeRawContent = false,
  }: {
    query: string;
    maxResults?: number;
    topic?: "general" | "news" | "finance";
    includeRawContent?: boolean;
  }) => {
    const tavilySearch = new TavilySearch({
      maxResults,
      tavilyApiKey: process.env.TAVILY_API_KEY,
      includeRawContent,
      topic,
    });
    return await tavilySearch._call({ query });
  },
  {
    name: "internet_search",
    description: "运行网络搜索",
    schema: z.object({
      query: z.string().describe("搜索查询"),
      maxResults: z
        .number()
        .optional()
        .default(5)
        .describe("要返回的最大结果数"),
      topic: z
        .enum(["general", "news", "finance"])
        .optional()
        .default("general")
        .describe("搜索主题类别"),
      includeRawContent: z
        .boolean()
        .optional()
        .default(false)
        .describe("是否包含原始内容"),
    }),
  },
);

​
步骤 4：创建深度代理

import { createDeepAgent } from "deepagents";

// 系统提示，引导代理成为专家研究员
const researchInstructions = `您是一名专家研究员。您的工作是进行彻底研究，然后撰写一份精美的报告。

您拥有一个互联网搜索工具作为收集信息的主要手段。

## \`internet_search\`

使用此工具对给定查询运行互联网搜索。您可以指定要返回的最大结果数、主题以及是否应包含原始内容。
从您的提供商中选择一个模型。默认情况下，createDeepAgent 使用 claude-sonnet-4-6。传递一个 model 字符串以使用不同的提供商——请参阅建议模型获取完整列表。 
const agent = createDeepAgent({
  model: "google-genai:gemini-3.1-pro-preview",
  tools: [internetSearch],
  systemPrompt: researchInstructions,
});

​
步骤 5：运行代理

const result = await agent.invoke({
  messages: [{ role: "user", content: "什么是 langgraph?" }],
});

// 打印代理的响应
console.log(result.messages[result.messages.length - 1].content);

​
它是如何工作的？

您的深度代理会自动：
  1. 规划其方法，使用内置的 write_todos 工具来分解研究任务。
  2. 进行研究，通过调用 internet_search 工具来收集信息。
  3. 管理上下文，使用文件系统工具（write_file、read_file）来卸载大型搜索结果。
  4. 生成子代理，根据需要将复杂的子任务委托给专门的子代理。
  5. 综合报告，将研究结果编译成连贯的响应。

​
示例

有关您可以使用深度代理构建的代理、模式和应用程序，请参阅示例。

​
流式传输

深度代理具有内置的流式传输功能，用于通过 LangGraph 实现来自代理执行的实时更新。 这允许您逐步观察输出，并审查和调试代理及子代理的工作，例如工具调用、工具结果和 LLM 响应。

​
后续步骤

现在您已经构建了您的第一个深度代理：
  • 自定义您的代理：了解自定义选项，包括自定义系统提示、工具和子代理。
  • 添加长期记忆：启用跨对话的持久记忆。
  • 部署到生产环境：了解深度代理的部署选项。
在 GitHub 上编辑此页面 或提交问题。
连接这些文档 到 Claude、VSCode 等，通过 MCP 获取实时答案。