上一篇讲了 Context Engineering——通过 middleware 管理上下文。这一篇讲它的集大成应用:Deep Agents。
Deep Agents 不是新框架,而是一个范式——用 middleware 这套机制,搭出能处理「长上下文、多步骤、需要持续记忆」的复杂 Agent。你可以理解为:把前面学的 create_agent + middleware 用到极致,就是 Deep Agents。
普通 Agent 搞不定什么
前面讲的 create_agent + 几个 middleware,能做「调几个工具回答问题」这种相对简单的任务。但有一类任务它搞不定:
- 任务很长:要跑几十上百步(比如「调研一个技术方向并写完整报告」)
- 上下文要持续:前面调研的结论,写报告时要记得
- 要分阶段:调研、分析、写作,每个阶段关注点不同
普通 Agent 跑这种任务,要么上下文爆掉(第 22 篇讲的问题),要么跑到后面忘了前面。
Deep Agents 怎么解决
Deep Agents 的核心思路:把 middleware 这套用全、用到位,让 Agent 能长跑、能记得、能切换关注点。它典型组合这几个能力:
1. 持久化记忆(长期 + 短期)
普通 Agent 只记得当前 context 里的。Deep Agents 配长期记忆——把跨阶段的重要信息存到外部(第 37 篇的 Store),context 里只放当前阶段需要的,要时再取回。这样跑了几十步后,还能记得第一步的关键结论。
2. 主动的上下文管理
不是被动等 context 满了才处理,而是主动用压缩、筛选 middleware 维持 context 聚焦(第 22 篇的策略)。每个阶段切换时,主动整理 context,让模型专注当前阶段。
3. 结构化的任务推进
长任务不是一锅炖。Deep Agents 用结构化方式推进:明确当前在哪个阶段、目标是什么、已有什么结论。这种结构化状态,让 Agent 不会在长任务里迷失。
一个典型场景:调研并写报告
举个例子感受 Deep Agents 干什么。任务:「调研某技术方案的优劣,写一份报告」。
普通 Agent 会怎么做:一头扎进去检索,检索结果全塞 context,写到一半 context 满了,前面的调研结论被挤掉,报告前后矛盾。
Deep Agents 会怎么做:
- 规划阶段:拆解成「调研→分析→写作」几步,记到长期记忆
- 调研阶段:检索、整理,把关键发现存到长期记忆,context 里只留当前在查的
- 分析阶段:从长期记忆取调研结论,专注分析,分析结论再存回
- 写作阶段:取调研+分析结论,专注成文
每个阶段 context 聚焦自己的事,跨阶段的信息靠长期记忆传递。这样即使跑了很久,也不会丢信息、不会迷失。
本质:middleware 的组合艺术
看清 Deep Agents 的本质:它没有新机制,全是用前面学的东西组合。
- 用
create_agent做骨架 - 用记忆 middleware 管短期 + 长期记忆
- 用 Context Engineering middleware 管上下文
- 用结构化 state 推进任务(第 10 篇的 state)
Deep Agents 的「深」,不在于有什么神秘技术,而在于把这些 middleware 用得充分、组合得合理。这也是为什么 Phase 3 花这么多篇幅讲 middleware——它就是搭复杂 Agent 的全部武器。
一个判断:什么时候需要 Deep Agents
不是所有任务都要 Deep Agents。判断标准:
| 任务特征 | 用什么 |
|---|---|
| 短任务(几步内,单轮或少量多轮) | 普通 create_agent |
| 中等任务(十几步,要记忆和工具) | create_agent + 记忆/压缩 middleware |
| 长任务(几十上百步,跨阶段,要持续记忆) | Deep Agents |
Deep Agents 的复杂度是有成本的——更多 middleware 要配、长期记忆要维护、结构化 state 要设计。任务不够复杂时硬上 Deep Agents,是过度设计。
收束:middleware 的集大成
这一篇讲了 Deep Agents:
- 它是用 middleware 这套搭出的、能处理长任务的复杂 Agent 范式
- 三个核心:持久化记忆、主动上下文管理、结构化任务推进
- 本质是 create_agent + 记忆 + Context Engineering + 结构化 state 的组合
- 只有真正的长任务才需要它,短任务用普通 Agent 即可
下一篇是 Phase 3 的收束——讲 Agent 的三种范式:ReAct、Plan-Execute、反思,作为 Phase 3 的总结,并衔接到 Phase 4。
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