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https://docs.langchain.com/oss/python/deepagents/overview

Build agents that can plan, use subagents, and leverage file systems for complex tasks

deepagents is a standalone library for building agents that can tackle complex, multi-step tasks. Built on LangGraph and inspired by applications like Claude Code, Deep Research, and Manus, deep agents come with planning capabilities, file systems for context management, and the ability to spawn subagents.

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When to use deep agents

Use deep agents when you need agents that can:

• Handle complex, multi-step tasks that require planning and decomposition
• Manage large amounts of context through file system tools
• Delegate work to specialized subagents for context isolation
• Persist memory across conversations and threads

For simpler use cases, consider using LangChain’s create_agent or building a custom LangGraph workflow.

 

根据您提供的错误信息，docs.langchain.com的特定链接目前无法访问。不过，我可以根据 LangChain 生态系统的通用知识，为您解释 DeepAgent 与基于 LangGraph 的经典 Plan-and-Execute 模式之间的主要区别。

总的来说，DeepAgent 可以被看作是 LangGraph Plan-and-Execute 模式的一个更高级、更自动化、更“深度”的实现或演进版本。它旨在解决经典模式中的一些局限性。

以下是两者的核心区别：

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1. 核心理念与目标

• LangGraph Plan-and-Execute：
  • 理念：​ 明确的“规划-执行”分离。首先由一个“规划器”智能体制定一个详细的、分步骤的计划，然后由一个“执行器”智能体（或多个工具调用智能体）严格按计划一步步执行。
  • 目标：​ 通过将复杂的任务分解为更小的、可管理的步骤，来提高复杂任务的成功率和可靠性。它强调结构和可控性。
• DeepAgent：
  • 理念：​ 动态规划与深度执行。它打破了严格的“先全盘规划，再机械执行”的模式。规划不再是单次性的，而是与执行深度交织、动态调整的。
  • 目标：​ 处理更加开放、复杂和不确定的环境。当执行过程中遇到意外情况或规划有误时，它能主动重新规划，适应性更强。

2. 工作流程与架构

• LangGraph Plan-and-Execute：
  • 工作流：​ 输入任务 -> 规划器制定完整计划 -> 执行器按步骤执行计划 -> 输出最终结果。
  • 架构：​ 通常由两个主要智能体（规划器和执行器）和一个状态机（由 LangGraph 管理）组成。流程相对线性。
• DeepAgent：
  • 工作流：​ 输入任务 -> 初步规划 -> 执行一步 -> 评估结果 -> 根据新状态决定下一步（是继续执行、修改计划还是彻底重新规划）-> ... -> 完成任务。
  • 架构：​ 更可能是一个单一但更强大的智能体，或者多个紧密协作的智能体，具备“元认知”能力。它会在执行过程中不断评估当前状态和计划的可行性。

3. 规划的动态性

• LangGraph Plan-and-Execute：
  • 规划是静态的：​ 一旦计划制定，在执行阶段通常不会改变。如果第一步执行后得到的结果与预期不符，执行器可能仍然会继续执行第二步，这可能导致错误累积或任务失败。
• DeepAgent：
  • 规划是动态的：​ 计划在执行过程中可以被监控、评估和修改。如果某一步的结果不理想，或者发现了新的信息，智能体可以触发“重新规划”机制，调整后续步骤甚至整个策略。这更像是人类的解决问题方式。

4. 复杂性与适用场景

• LangGraph Plan-and-Execute：
  • 优点：​ 结构清晰，易于调试和监控。非常适合目标明确、步骤相对固定的复杂任务（例如，“帮我写一份包含A、B、C三个章节的报告”）。
  • 缺点：​ 对不确定性高、需要探索的任务适应性较差。
• DeepAgent：
  • 优点：​ 灵活性和鲁棒性极高。非常适合探索性、创造性或环境动态变化的任务（例如，“研究这个新出现的API并写一个使用教程”，或在一个模拟环境中完成一个目标）。
  • 缺点：​ 架构可能更复杂，对智能体的能力要求更高，执行过程可能更难追溯。

类比说明

• LangGraph Plan-and-Execute​ 就像一位建筑师：
  1. 先画好一整套详细的施工蓝图（规划）。
  2. 施工队（执行器）严格按照蓝图施工。
  3. 如果发现地基有问题，施工队可能会停下来，但自己不会修改蓝图。
• DeepAgent​ 更像一位总工程师：
  1. 先有一个大致的方案（初步规划）。
  2. 指挥施工队开始工作。
  3. 随时亲临现场检查，如果发现地基问题，会立刻召集人员研究，动态调整甚至重新设计后续方案，以确保最终目标（建成安全的大楼）的实现。

总结

特性	LangGraph Plan-and-Execute	DeepAgent
规划方式​	静态、预先、一次性	动态、交织、可调整
执行流程​	线性、按计划执行	循环、感知-思考-执行
核心优势​	结构清晰、可控性强	灵活性高、适应性强
适用场景​	目标明确、路径已知的复杂任务	开放域、探索性、动态变化的任务
架构复杂度​	相对简单、标准	相对复杂、先进

简单来说，DeepAgent 是对经典 Plan-and-Execute 模式的深化，旨在赋予智能体更强的自主应对变化和纠错的能力。如果经典的 Plan-and-Execute 是“自动驾驶Level 2”（按预定路线行驶），那么 DeepAgent 就更接近“自动驾驶Level 4”（能应对突发路况，自主重新规划路径）。