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代理框架（如 LangChain）
代理框架提供抽象，使得使用大语言模型构建应用时更容易上手。 LangChain 是一个代理框架，提供了诸如结构化内容块、代理循环和中间件等抽象。 LangChain 的抽象设计旨在易于上手，同时为高级用例提供所需的灵活性。 虽然 LangChain 构建在 LangGraph 之上，但您无需了解 LangGraph 即可使用 LangChain。 其他代理框架的例子包括 Vercel 的 AI SDK、CrewAI、OpenAI Agents SDK、Google ADK、LlamaIndex 等等。何时使用 LangChain
在以下情况下使用 LangChain：- 您想快速构建代理和自主应用程序。
- 您需要模型、工具和代理循环的标准抽象。
- 您想要一个易于使用且仍提供灵活性的框架。
- 您正在构建无需复杂编排需求的直接代理应用程序。
代理运行时（如 LangGraph）
代理运行时提供在生产环境中运行代理的工具支持。 支持的工具可能包括：- 持久执行：代理在故障中得以持久化，可以长时间运行，并从断点处恢复。
- 流式处理：支持流式工作流和响应。
- 人在环中：通过检查和修改代理状态来纳入人类监督。
- 持久化：线程级和跨线程的持久化，用于状态管理。
- 底层控制：无需高级抽象即可直接控制代理编排。
何时使用 LangGraph
在以下情况下使用 LangGraph：- 您需要对代理编排进行细粒度的底层控制。
- 您需要为长时间运行、有状态的代理提供持久执行。
- 您正在构建结合确定性步骤和代理步骤的复杂工作流。
- 您需要用于代理部署的生产就绪基础设施。
代理工具集（如 Deep Agents SDK）
代理工具集是具有主见、功能齐全的框架，内置工具和能力，用于构建复杂、长时间运行的代理。 支持的工具可能包括：- 规划能力：使用待办事项列表跟踪多个任务。
- 任务委派：委派工作并通过子代理保持上下文清晰。
- 文件系统：对不同可插拔存储后端上的文件进行读写访问。
- 令牌管理：对话历史摘要和大型工具结果淘汰。
何时使用 Deep Agents SDK
在以下情况下使用 Deep Agents SDK：- 您正在构建长时间运行的代理。
- 您正在构建需要处理复杂多步骤任务的代理。
- 您想使用预定义工具，例如文件系统操作、bash 执行和自动化上下文工程。
- 您想使用预定义提示词和子代理。
功能比较
虽然您可以使用 LangChain、LangGraph 和 Deep Agents 完成类似的任务，但您集成它们的层级不同：了解更多
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