Langchain中create_agent和create_deep_agent对比¶
对比分析Langchain中create_agent和create_deep_agent两个函数的实现原理与差异。
一、核心架构关系¶
create_deep_agent本质上是基于create_agent的高级封装：
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ create_deep_agent │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 预配置层： │ │
│ │ • 内置中间件栈 │ │
│ │ • 子代理系统 (SubAgentMiddleware) │ │
│ │ • 技能系统 (SkillsMiddleware) │ │
│ │ • 记忆系统 (MemoryMiddleware) │ │
│ └──────────────────────────────┬──────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ create_agent │ │
│ │ 核心引擎： │ │
│ │ • StateGraph 构建 │ │
│ │ • Model-Tool 循环 │ │
│ │ • 中间件钩子系统 │ │
│ │ • 结构化输出 │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
二、create_agent - 核心引擎¶
2.1 核心功能¶
create_agent是一个通用的代理构建框架，负责：
- 构建 StateGraph（状态图）
- 实现 Model-Tool 循环机制
- 提供中间件钩子系统
- 处理结构化输出
# 核心流程：Model ↔ Tools 循环
def model_node(state, runtime):
# 1. 构建请求
request = ModelRequest(model=model, tools=default_tools, ...)
# 2. 执行模型（可能被中间件包装）
model_response = _execute_model_sync(request)
# 3. 返回命令（消息更新 + 路由决策）
return _build_commands(model_response)
2.2 图结构¶
START
│
▼
┌─────────────────┐
│ before_agent │ ← 运行一次（初始化）
└────────┬────────┘
│
▼
┌─────────────────┐
│ before_model │ ← 循环入口
└────────┬────────┘
│
▼
┌─────────────────┐
│ model │ ← 核心节点：调用 LLM
└────────┬────────┘
│
▼
┌─────────────────┐
│ after_model │ ← 循环出口
└────────┬────────┘
│
┌────┴────┐
│ │
▼ ▼
┌───────┐ ┌─────────┐
│ tools │ │ END │
└───┬───┘ └─────────┘
│ (无 tool_calls 时结束)
│
└──────► 回到 before_model（循环）
2.3 中间件钩子系统¶
class AgentMiddleware:
# 生命周期钩子
def before_agent(state, runtime) # 可以跳转到 model/END
def before_model(state, runtime) # 可以修改请求
def after_model(state, runtime) # 可以修改响应
def after_agent(state, runtime) # 清理工作
# 包装器钩子
def wrap_model_call(request, handler) # 包装模型调用
def wrap_tool_call(tool_call, handler) # 包装工具调用
三、create_deep_agent - 高级封装¶
3.1 预配置的中间件栈¶
create_deep_agent为主代理预配置了完整的中间件栈：
def create_deep_agent(...):
# 主代理的中间件栈
deepagent_middleware = [
TodoListMiddleware(), # 任务列表管理
MemoryMiddleware(...), # 记忆系统（可选）
SkillsMiddleware(...), # 技能系统（可选）
FilesystemMiddleware(...), # 文件系统操作
SubAgentMiddleware(...), # 子代理调度 ← 核心！
SummarizationMiddleware(...), # 对话摘要
AnthropicPromptCachingMiddleware(), # 提示缓存
PatchToolCallsMiddleware(), # 工具调用修复
]
3.2 子代理系统 - 最关键的差异¶
# 1. 创建一个内置的"通用目的"子代理
general_purpose_spec = {
"name": "general_purpose",
"description": "Handle complex multi-step tasks...",
"model": model,
"tools": tools,
"middleware": [
TodoListMiddleware(),
FilesystemMiddleware(backend=backend),
SummarizationMiddleware(...),
# ... 同样的中间件栈
],
}
# 2. 处理用户自定义子代理
processed_subagents = [...用户提供的子代理...]
# 3. 合并所有子代理
all_subagents = [general_purpose_spec, *processed_subagents]
# 4. 通过 SubAgentMiddleware 注入主代理
SubAgentMiddleware(backend=backend, subagents=all_subagents)
3.3 子代理工作原理¶
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Main Agent (主代理) │
│ │
│ User: "分析这个项目并写个报告" │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 主代理决定：调用 task 工具 │ │
│ │ task(subagent="general_purpose", ...) │ │
│ └─────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐│
│ │ SubAgentMiddleware ││
│ │ ││
│ │ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ││
│ │ │ 子代理1 │ │ 子代理2 │ ... ││
│ │ │ (general_purp) │ │ (user defined) │ ││
│ │ │ │ │ │ ││
│ │ │ 完整的 agent │ │ 完整的 agent │ ││
│ │ │ 独立的状态 │ │ 独立的状态 │ ││
│ │ │ 独立的工具 │ │ 独立的工具 │ ││
│ │ └─────────────────┘ └─────────────────┘ ││
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘│
│ │ │
│ ▼ │
│ 子代理结果返回给主代理 │
│ │ │
│ ▼ │
│ 主代理继续处理... │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
四、关键差异对比¶
| 特性 | create_agent |
create_deep_agent |
|---|---|---|
| 定位 | 基础构建框架 | 高级封装，开箱即用 |
| 中间件 | 需要手动配置 | 预配置完整栈 |
| 子代理 | 不支持 | 支持动态子代理调度 |
| 文件操作 | 需要自己实现 | 内置 FilesystemMiddleware |
| 任务管理 | 无 | 内置 TodoListMiddleware |
| 记忆系统 | 需要自己实现 | 内置 MemoryMiddleware |
| 技能系统 | 无 | 内置 SkillsMiddleware |
| 递归限制 | 10,000 | 1,000（子代理有独立限制） |
| 使用场景 | 简单任务、自定义代理 | 复杂多步骤任务 |
五、设计模式分析¶
5.1 create_agent - 模板方法模式¶
# 定义骨架，具体行为由中间件决定
graph.add_node("model", model_node)
graph.add_node("tools", tool_node)
# 中间件可以在各个环节插入自定义逻辑
for m in middleware:
if has_before_model(m):
graph.add_node(f"{m.name}.before_model", ...)
5.2 create_deep_agent - 工厂模式 + 组合模式¶
# 工厂模式：预配置生产"深度代理"
def create_deep_agent(...):
# 组合模式：主代理包含多个子代理
all_subagents = [general_purpose, *user_subagents]
# 通过中间件组合功能
middleware = [TodoList, Memory, Skills, Filesystem, SubAgent, ...]
return create_agent(model, middleware=middleware, ...)
六、为什么 create_deep_agent 要用 create_agent？¶
6.1 复用性¶
create_agent已经实现了：
- 完整的 Model-Tool 循环
- 中间件生命周期管理
- 结构化输出处理
- 状态图编译
6.2 关注点分离¶
七、实际使用建议¶
7.1 简单场景：直接用 create_agent¶
7.2 复杂场景：用 create_deep_agent¶
agent = create_deep_agent(
model="anthropic:claude-sonnet-4-6",
subagents=[
{
"name": "code_reviewer",
"description": "专门做代码审查",
"system_prompt": "你是一个严格的代码审查员...",
},
{
"name": "test_writer",
"description": "专门写测试",
"system_prompt": "你擅长写全面的测试...",
}
],
memory=["/memory/AGENTS.md"], # 记忆
skills=["/skills/project/"], # 技能
)
八、总结¶
create_agent = 引擎（提供机制）
create_deep_agent = 汽车（提供产品）
create_deep_agent 通过组合 create_agent + 预配置中间件 + 子代理系统，
实现了从"简单对话代理"到"复杂任务执行系统"的跃升。
这种分层设计非常优雅：
- 底层 (
create_agent)：灵活、通用、可扩展 - 上层 (
create_deep_agent)：强大、开箱即用、面向复杂任务