基于 LangChain / LangGraph 的中文开源课程，配套 16 章图文、视频与实验模板。从第一个 Agent 开始，逐步掌握任务规划、文件系统、子 Agent 协作与上下文管理。
Note
课程从 0.5 起步，当前推荐使用最新的 Deep Agents 0.7.x。从 0.5 / 0.6 升级的读者，请先阅读 v0.7 版本更新与迁移指南。
版本要求与模型配置
旧章节和图片保留了当时的默认行为，紧邻它们的“v0.7 提醒”代表当前用法。进阶与 Beta 功能的依赖要求以各章说明为准。
| 功能 | 版本要求 |
|---|---|
FilesystemPermission 基础权限 / interrupt 模式 |
分别需要 deepagents>=0.5.2 / deepagents>=0.6.8 |
第 13 章：RubricMiddleware（Beta） |
章节以 deepagents==0.7.1 验证 |
| 第 14 章：Event Streaming v3 | deepagents>=0.6 |
| 第 15 章：Interpreters（Beta） | Python 3.11+、langchain-quickjs>=0.2.0 |
示例默认通过 硅基流动 接入支持工具调用的模型，使用 MODEL_NAME 环境变量配置模型名。小模型可用于简单试跑；任务规划、上下文总结和多 Agent 编排需要更强的模型能力。
模型可用性、价格与免费额度会调整，使用前请查阅 模型广场、价格页和更新公告。框架说明见 Deep Agents 官方文档。
配合课程学习，推荐安装以下两个 AI 编码助手技能，在开发过程中获得框架级的专业指导：
# LangChain 开发指南 — 工程陷阱与验证修复
npx skills add ob-labs/agentseek --skill langchain-dev-guide
# LangSmith Trace 调试 — 追踪与性能分析
npx skills add ob-labs/agentseek --skill langsmith-trace基于 AgentSeek 工程化套件，帮助学员快速搭建开发环境：
- AgentSeek 生命周期工作流：创建 DeepAgents 模板，检查环境并启动前后端
npx skills安装开发技能：为 AI 编码助手加载 LangChain 工程经验
版本更新不按功能逐条抄录，而是解释默认行为为什么改变、哪些应用会受影响，以及如何用评测和 Trace 验证迁移结果：
- Deep Agents v0.7：更轻、更透明、更可配置的 Harness：正确理解 65% 基础输入 Token 降幅，判断是否恢复 Todo，掌握 Middleware 原位覆盖、文件工具语义变化与 v0.6→v0.7 迁移路径。
如果你从 0.5 或 0.6 一路学到这里，建议先读更新章，再升级依赖和重跑原有实验。v0.7 的默认 Harness 更轻，通用提示词不再重复占用每轮输入；Todo 从固定成本变成按任务选择；Middleware 可以在原位置换；文件工具新增删除能力，并明确覆盖、分页和截断语义。官方给出的 65% 是简单回合的基础输入降幅，不代表每个应用的总成本都会下降 65%。
每章下方列出实验目标和模板。第 6、8、9、11 章需按正文补充能力；第 15、16 章共用的 deepagents/subagents-dynamic 已合并至 main，可直接创建。
创建与启动模板（所有章节通用）
安装 AgentSeek，将下面的 deepagents/default 替换为对应章节的模板名：
uv tool install --upgrade agentseek
agentseek create deepagents/default --checkout main --no-input进入生成目录，查看可用任务，按项目 README 安装依赖并配置 .env，然后检查环境、启动应用：
agentseek task --list
# 完成依赖安装与 .env 配置后
agentseek doctor
agentseek dev用 agentseek create --list-templates --checkout main