Deep Agents 實戰：用 LangChain 自建能連續工作的 AI Agent

胡嘉璽

研究領域為LLM、Vibe Coding、Context Engineering、量子電腦、容器。喜歡旅遊、重訓、天文、物理、美食、爵士樂及貓咪。

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◤第1 篇 基礎安裝與觀念◢

 

▍第1 章 Agent 與Deep Agents

1-1 什麼是Agent

1-2 Agent 的架構

1-3 什麼是Deep Agents

1-4 LangChain 生態分層

1-5 全書專案與環境

1-6 本章小結

 

▍第2 章 可重現的開發環境

2-1 Python 與套件管理

2-2 專案結構與設定

2-3 金鑰與敏感資訊

2-4 第一個可執行專案

2-5 本章小結

 

▍第3 章 接上第一個模型

3-1 Chat Model 與工具呼叫

3-2 雲端模型與 DGX Spark 端點

3-3 結構化輸出

3-4 模型替換與相容性

3-5 本章小結

 

▍第4 章 macOS 上的本機模型

4-1 Ollama

4-2 LM Studio

4-3 MLX 與 mlx-lm

4-4 選擇與比較

4-5 本章小結

 

◤第2 篇 Deep Agent 的組成◢

 

▍第5 章 建立第一個Deep Agent

5-1 建立 Deep Agent

5-2 系統提示與任務輸入

5-3 同步、非同步與串流

5-4 執行結果與錯誤處理

5-5 本章小結

 

▍第6 章 設計可控的工具

6-1 工具的介面

6-2 輸入驗證

6-3 工具錯誤

6-4 外部服務工具

6-5 本章小結

 

▍第7 章 Agent 的檔案系統與 backend

7-1 檔案工具與 backend 協定

7-2 StateBackend

7-3 FilesystemBackend 與LocalShellBackend

7-4 StoreBackend 與長期資料

7-5 CompositeBackend

7-6 本章小結

 

▍第8 章 規劃與上下文工程

8-1 上下文裡有什麼

8-2 待辦清單與長任務規劃

8-3 把大量內容移出對話

8-4 摘要與對話歷史

8-5 提示快取與設計準則

8-6 本章小結

 

▍第9 章 Skills 與可重用能力

9-1 技能的組成與格式

9-2 漸進式揭露

9-3 多個來源與存放位置

9-4 技能裡的腳本

9-5 什麼時候該寫技能

9-6 本章小結

 

▍第10 章 子代理人與任務委派

10-1 委派的介面與上下文隔離

10-2 自訂子代理人

10-3 掛一個編好的 Agent

10-4 平行執行與共用狀態

10-5 本章小結

 

◤第3 篇 應用實作與整合◢

 

▍第11 章 從零組一個研究 Agent

11-1 搜尋與擷取工具

11-2 研究員子代理人

11-3 完整的研究 Agent

11-4 產出、驗證與限制

11-5 本章小結

 

▍第12 章 資料分析 Agent

12-1 資料不進上下文

12-2 把程式送到資料旁邊

12-3 一次完整的分析

12-4 驗證與界線

12-5 本章小結

 

▍第13 章 文件問答與 RAG

13-1 文件解析與切分

13-2 三種檢索方式

13-3 把檢索接成工具

13-4 驗證與取捨

13-5 本章小結

 

▍第14 章 程式開發 Agent

14-1 程式碼專案的探索

14-2 修改檔案的兩種方式

14-3 偵錯迴圈

14-4 審查與交付

14-5 本章小結

 

▍第15 章 多模態與內容產製

15-1 影像與多模態輸入

15-2 語音、影音與工具化

15-3 內容產製流程

15-4 本機多模態的界線

15-5 本章小結

 

▍第16 章 Model Context Protocol

16-1 MCP 的角色

16-2 多出來的失敗方式

16-3 認證與權限

16-4 測試與維護

16-5 本章小結

 

▍第17 章 多模型路由與替換

17-1 三層後端與分流

17-2 失敗時的備援

17-3 模型專用的中介層

17-4 基準測試

17-5 本章小結