学习 agent 开发不得不看的开源项目：deepagents
很多同学，在有了一定工程基础之后，想顺应现在的潮流去学习 AI Agent 的开发，但是又苦于没有入手的项目，网上的教程要么又臭又长，要么就是在割韭菜，很难学到真东西。
但其实很多开源项目的实现就能让我们学到非常多的东西了，如果让我推荐的话，我一定会推荐 langchain 官方的这个基于 langgraph 的 deepagents
项目地址：https://github.com/langchain-ai/deepagents
为什么推荐这个项目呢，先来看看这个项目的特点
- 通过文件系统进行智能体记忆，保存上下文，这个也是最近比较火的 skills，openclaw，字节的上下文数据库 openViking 所支持的理念，文件系统就是一切，这个可能会成为未来的主流存储方式
- shell 命令执行器与沙箱，这个是和文件系统深度绑定的工具
- 智能体的 planning 和 subagent 模式
- 支持 skills 并且是我见过的框架里面集成 skills 最简洁的实现
而且这个框架的实际使用也是他的精髓
可以通过添加skills，yaml 配置文件，以及一些自己需要的md文件就可以零代码的搭建一个 agent，包括比较常用的 deepresearch，text2sql 这些。
上一篇发了一个路线图 https://www.nowcoder.com/discuss/847995166416703488?sourceSSR=users
后面打算在牛客出一个教程从 0-1 的开发一个 agent 框架，其实 hello-agents 已经做了这样的事情了，但是我觉得可以做的更好，主流的语言 java 和 ts 都还没有人做。
准备写一个专为大家学习的 agent 框架，并且有完整的教程：包括上一篇学习路线的所有内容还有智能体评估和智能体强化学习，包括实现类似斯坦福小镇的多智能体 exameple 和 deepagents 的不同语言实现
第一版先用java，第二版用ts ，目前是这个规划
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