Deep Agents - Kerwin AI Information

📌 本文重點

Deep Agents 讓 AI 像專職助理跑長流程

可自動調研、用多工具、多模型協作

完全自建自控，比封閉 SaaS 更可客製

給它一個問題，它會自動上網查資料、調工具、寫成 Markdown 報告——LangChain Deep Agents 解決的，就是過去只有 Perplexity、Claude 這類封閉產品才有的「自動調研 + 多步推理 + 多工具協作」能力，現在你可以自己部署掌控。

官方介紹與範例程式可見 LangChain 部落格與文件：https://python.langchain.com/docs/deep_agents/
參考解讀（英文）：Towards AI：LangChain Just Made Frontier-Style Deep Agents Open Source

核心功能：讓 Agent 像「專職助理」一樣持續做事

1. 多步推理：自動拆解任務，不再只回答一個問題

一般 ChatGPT 類工具，回答完一輪就結束；Deep Agents 是會自己拆任務的「流程型助理」：

你只丟一句：幫我比較今年主流開源 LLM，寫一份 Markdown 報告
Agent 自己決定步驟：
搜索今年開源 LLM 清單
進一步查每個模型規格（參數量、效能、硬體需求）
彙整成表格 + 評語
最後輸出成 Markdown

💡 關鍵： Deep Agents 會自己規劃與拆解步驟，從一句任務描述完成整個多階段流程，而不是只回覆一輪答案。

你可以做的事：

寫「任務描述」而不是「一步一步指令」，例如：
“`text
幫我整理一份 2024 年可本地部署 LLM 的比較報告，條件：
模型大小 7B–30B
適合在 24GB VRAM 內運行
需要列出評測來源與分數
“`
把這段描述寫死在後端程式裡，前端只接使用者問題，就能幫同事省下一堆「怎麼問」的時間。

2. 多工具 / 多模型：像 Perplexity 一樣「邊問邊查」

Deep Agents 的設計重點是「會自己決定要用哪個工具」，典型會接：

搜索工具（如 Tavily、SerpAPI、自建搜尋 API）
HTTP 工具（抓 REST API：GitHub、Jira、自家服務）
向量庫（如 Chroma、PGVector，查公司內部文件）
多個 LLM 模型（雲端 / 本地混搭）

你可以配置：

一個「大模型」負責推理與規劃（例如雲端的 GPT-4 / Claude / Qwen API）
一個「便宜模型」負責簡單摘要（例如本地 Qwen 7B / DeepSeek 7B，參考：r/LocalLLaMA 模型比較表）

你可以做的事：

先接一個搜尋工具 + 一個 HTTP 工具：
搜索：Tavily 或 SerpAPI
HTTP：LangChain 內建 Requests 工具
讓 Agent 自己選：
有網路 → 先查
有內部 API → 優先打 API

3. 長任務鏈管理與錯誤恢復：不怕中斷的長流程

Deep Agents 預設支援：

任務狀態記錄：每一步做了什麼、用什麼工具
中途錯誤重試：API timeout / 工具失敗能重跑某步
可視化 trace（在 LangSmith 裡看完整呼叫鏈）

這讓它適合跑「需要 10–20 步」的長任務，例如：

💡 關鍵： 對需要 10–20 步、會呼叫多個外部 API 的長流程，Deep Agents 能維持完整狀態並在錯誤時自動重試，不會整個任務報廢。

連續調 5 個外部 API
多輪搜尋 + 逐段寫報告

你可以做的事：

在程式裡加入：
最大步數限制（防止無限迴圈）
單次任務總 token 上限（防止爆成本）
把 trace 連到 LangSmith 或 logging 系統，出錯時直接看哪一步掛掉。

適合誰用：三個具體場景

1. 技術團隊：自動化「調研 + 報告」Agent

使用情境：

每週要寫「某技術趨勢整理」
每次都要：Google → 點 10 個連結 → 摘要 → 整理成内部 wiki

用 Deep Agents 可以：

設定固定 Prompt：
主題
需要標準小節（背景 / 優缺點 / 成熟度 / 相關開源專案）
Agent 自動：
上網搜尋最新資料
過濾過舊或不相關文章
整理成 Markdown 報告

可立即行動：

Fork 官方範例（見下方實作段落），改成輸出 .md 檔，定期跑一個「技術雷達」任務。

2. 資料與營運團隊：自動週報 / 數據分析 Agent

使用情境：

每週要從 BI、資料庫、CRM 抓數字，整理成週報

Deep Agents 可以：

用 HTTP 工具接你的 BI / 數據 API
每週：
Agent 調 API 拿數據
自動計算環比 / 年比
寫成「管理者看得懂」的自然語言結論

可立即行動：

先把一個「既有的 SQL 報表 API」包成工具，讓 Agent 負責：「怎麼解讀數字」而不是「查數字」。

3. 個人開發者：半自動運維助手（GitHub / Jira / 自家 API）

使用情境：

你一個人或小團隊維護多個專案，需要：
看 issue / PR 狀態
查 error log
開 / 關 ticket

Deep Agents 可以：

接：
GitHub API（Issue / PR 摘要）
Jira API（任務狀態）
自家監控或 log API
做到：
問：這週專案 A 有哪些重大 bug？
Agent 自己去拉 GitHub / Jira 資料，整理成列表與優先順序

可立即行動：

先做「只讀版」：只拉資料不寫入，避免一開始就讓 Agent 動到 production。

LangChain Deep Agents vs 封閉產品

下表用「使用方式」角度，快速比較：

名稱	核心功能	免費方案	適合誰
LangChain Deep Agents	開源多步 Agent，工具任意擴充	開源，需自付模型	想自建 / 部署自家 Agent 的團隊
Perplexity	現成搜尋 + 答題 + 文件上傳	有免費層	想立刻用、不寫程式的使用者
Claude Projects / Workflows	團隊用流程型 Agent，整合在 Claude 內	有試用 / 收費方案	已採用 Anthropic 生態的公司

重點差異在：Deep Agents 完全自己掌控與客製，但需要你寫一點 Python 與 DevOps；Perplexity / Claude 比較像「即用即走」的 SaaS。

💡 關鍵： Deep Agents 是開源、可客製的方案，需要自付模型成本與運維，而封閉產品則以方便與免部署為主。

怎麼開始：從零搭一個「自動上網查 + Markdown 報告」Deep Agent

下面以 Python 為例，做一個簡單版本：給問題 → 自動上網查 → 輸出 Markdown 報告。

1. 安裝環境：Python + Poetry + LangChain

前置條件：

建議 Python 3.10+
安裝 Poetry（包管理）：
bash pip install poetry

建立專案：

mkdir deep-agent-report && cd deep-agent-report
poetry init  # 按提示建立 pyproject.toml
poetry add langchain langchain-openai langchain-community
poetry add tavily-python  # 當作搜尋工具

若要用其他模型供應商，改裝對應的 LangChain integration 即可，例如 langchain-anthropic、langchain-qianfan 等。

2. 選模型：先雲端，之後再切本地

先用雲端（方便、快速試）

例如用 OpenAI 或對應的相容 API：

export OPENAI_API_KEY=你的_key

在程式裡：

from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4.1-mini", temperature=0)

你可以先選便宜模型（如 -mini / -lite），控制成本。

想切到本地 LLM 怎麼辦？

可以用 Ollama 或本地伺服器跑 Qwen / DeepSeek 等模型
再用 LangChain 的 ChatOllama 或 HTTP wrapper 包進來

from langchain_community.chat_models import ChatOllama

llm = ChatOllama(model="qwen:7b")

建議架構：

推理規劃：用雲端較強模型
摘要 / 重寫：用本地 LLM（成本較低）

3. 配置工具：搜尋 + HTTP（可選）

以 Tavily 搜尋為例：

export TAVILY_API_KEY=你的_tavily_key

from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults

search_tool = TavilySearchResults(k=5)

如果你有自己的 API（例如：公司知識庫、專案清單）：

from langchain_community.tools import RequestsGet

http_tool = RequestsGet()

之後你可以把兩個工具一起交給 Deep Agent，讓它自己決定何時使用。

4. 建一個最小可用 Deep Agent：問題 → 報告

下面是一個簡化範例（概念版），實際 API 以官方文件為準：

from langchain_deep_agents import DeepAgent  # 假想匯入路徑，請以官方為準

agent = DeepAgent(
    llm=llm,
    tools=[search_tool, http_tool],
    max_steps=12,           # 防止無限迴圈
    max_tokens=6000,        # 控制成本
)

SYSTEM_PROMPT = """
你是一個技術研究助手，任務：
1. 收集最新公開資訊（優先使用搜尋工具）
2. 整理成結構化 Markdown 報告，包含：
   - 摘要
   - 主要發現
   - 資料來源（附上連結）
3. 避免抄全文，請用自己的話重新整理。
"""

question = input("請輸入想調研的主題：")

result = agent.run(
    system_prompt=SYSTEM_PROMPT,
    user_query=question,
)

with open("report.md", "w", encoding="utf-8") as f:
    f.write(result)

print("已輸出到 report.md")

你可以立刻做的事：

把 SYSTEM_PROMPT 改成你團隊的報告模板
把 max_steps 調小（例如 8），避免初期測試跑太久

5. 基本錯誤處理與成本控制

幾個實用建議：

限制任務長度與次數：
max_steps、max_tokens 都要設
外層再加一個「總執行時間」timeout
工具錯誤重試：
用 LangChain 的 retry 機制（例如 Retrying decorator）
搜尋失敗時，可以 fallback 到其他工具或直接回答「資料不足」
記錄花費：
把每次任務的 token 使用與工具呼叫次數寫 log
每週 review 哪些任務最花錢，是否可以改成「批次離線」處理

小結：讀完可以做的三步

先用雲端模型 + Tavily，照上面的範例跑出第一個 Markdown 報告 Agent。
替換 Prompt 和工具，改成符合你團隊需求的「技術調研」「數據週報」或「運維助手」。
再考慮本地 LLM + 更完整工具鏈，把敏感資料與成本問題一起收回自己掌控。

只要願意寫一點 Python，你就能把「Perplexity 那種會自己查、自己寫的 AI 助理」搬進自己的專案與內網。

🚀 你現在可以做的事

到 LangChain 官方文件頁面閱讀 Deep Agents 章節並 Fork 範例專案

建立一個 deep-agent-report 專案，照文中步驟跑出第一個 report.md

把 SYSTEM_PROMPT 與工具配置改成你的技術調研或數據週報模板，部署在內網試跑

標籤: Deep Agents

用 LangChain Deep Agents 搭一個自己的 Perplexity

核心功能：讓 Agent 像「專職助理」一樣持續做事

1. 多步推理：自動拆解任務，不再只回答一個問題

2. 多工具 / 多模型：像 Perplexity 一樣「邊問邊查」

3. 長任務鏈管理與錯誤恢復：不怕中斷的長流程

適合誰用：三個具體場景

1. 技術團隊：自動化「調研 + 報告」Agent

2. 資料與營運團隊：自動週報 / 數據分析 Agent

3. 個人開發者：半自動運維助手（GitHub / Jira / 自家 API）

LangChain Deep Agents vs 封閉產品

怎麼開始：從零搭一個「自動上網查 + Markdown 報告」Deep Agent

1. 安裝環境：Python + Poetry + LangChain

2. 選模型：先雲端，之後再切本地

先用雲端（方便、快速試）

想切到本地 LLM 怎麼辦？

3. 配置工具：搜尋 + HTTP（可選）

4. 建一個最小可用 Deep Agent：問題 → 報告

5. 基本錯誤處理與成本控制

小結：讀完可以做的三步