Deep Agents 實戰：用 LangChain 自建能連續工作的 AI Agent / 胡嘉璽 深智
產品編號：9786267889855
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出版商:深智
出版日期:2026-10-19
語言:繁體中文
頁數:896
ISBN-13:9786267889855
【內容】
市面上談 AI Agent 的書多半停在「把工具接上模型」這一步，跑得動就算成功；這本書的起點恰恰是那之後的問題，當任務長到一次對話裝不下、當上下文被工具結果塞爆、當 Agent 需要連續工作好幾十輪，該怎麼設計。
【內容重點】
►比較工作流程型、ReAct、規劃執行、反思、多代理人五種 Agent 架構。
►指出淺層 Agent 的極限，提出 Deep Agents 的四個核心設計。
►用 uv 建可重現環境：pyproject 欄位、金鑰存放原則、驗證腳本。
►一份程式三種後端：雲端 NIM、DGX Spark 的 Qwen、macOS 本機模型。
►create_deep_agent 的參數、內建中介層，與三種執行方式。
►工具設計：參數 schema、輸入驗證、錯誤轉成模型訊息、自我修正。
►檔案系統五種 backend：State、Filesystem、LocalShell、Store、Composite。
►上下文工程實測：待辦規劃、工具結果外移、摘要門檻、提示快取。
►Skills 機制：一個目錄一個技能，漸進式揭露只注入清單而非全文。
►子代理人委派：上下文隔離、自訂 SubAgent、平行執行時檔案共用。
►七個應用：研究、資料分析、RAG、程式開發、多模態、MCP、模型路由。
►產品化四關：人工核准、權限沙箱、記憶持久化、容器化與上線檢查。
本書把 Deep Agents 的四個核心設計（規劃、檔案系統、子代理人、上下文管理）逐一拆解，每一個都給出可執行的程式與實測數字：待辦清單帶進來的兩段提示長什麼樣、工具結果外移的門檻設在哪裡、漸進式揭露到底省下多少上下文、平行委派時哪些東西共用哪些隔離。
難得的是它不迴避失敗，書裡有大量「它答錯的地方」「第一次失敗」「上限撞到的時候」這類小節，把模型會編造數字、會被提示注入、會在沒有驗收標準時交出跑不動的程式，都攤開來寫。
後段的四個完整專案（程式開發、銀行業務、客服工單、維運）更是少見地把稽核軌跡、個資遮蔽、對抗性測試、併發下的漏洞一併處理，最後一章直接列出從能執行到能交付的差距清單與十項上線檢查。
對想把 Agent 真正放進生產環境的開發者，這本書補足的正是最不好看、卻決定成敗的那一段。
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