Top AI Repos — open-source AI, indexed and scored
Top AI Repos tracks AI repositories on GitHub and answers two different questions about each one: is it moving right now, and would you bet a product on it.
Top AI Repos tracks AI repositories on GitHub and answers two different questions about each one: is it moving right now, and would you bet a product on it.
📚 《Deep Agents 实战》—— LangChain 官方大使出品，基于 LangChain / LangGraph 生态，从零构建生产级 AI Agent 的完整指南
| Date | Stars |
|---|---|
| 2026-07-24 | 1287 |
| 2026-07-25 | 1296 |
| 2026-07-28 | 1296 |
| 2026-07-30 | 1296 |
| 2026-07-31 | 1366 |
| 2026-08-01 | 1370 |
| 2026-08-02 | 1376 |
| 2026-08-03 | 1382 |
| 2026-08-04 | 1394 |
| 2026-08-05 | 1410 |
| 2026-08-06 | 1419 |
Today
+9 stars today
This week
+123 stars this week
This month
— stars this month
Momentum
159.0
growth rate 9.49%/day
<div align="center"> # 《Deep Agents 实战》 **基于 LangChain / LangGraph 生态，系统构建生产级 AI Agent** [](https://space.bilibili.com/28357052/lists/7757577?type=season) [](https://www.xiaohongshu.com/collection/item/69c4fd2a0072000000000001?xhsshare=&appuid=65032a0300000000120065e8&apptime=1778152909&share_id=2abb593f301a4e60a6e71fbbee3c8967) [](https://docs.langchain.com/oss/python/deepagents/overview) [](https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.zh) [](CONTRIBUTING.md) <a href="https://trendshift.io/developers/10200?utm_source=developer-badge&utm_medium=badge&utm_campaign=badge-developer-10200" target="_blank" rel="noopener noreferrer"><img src="https://trendshift.io/api/badge/developers/10200" alt="webup | Trendshift" width="250" height="55"/></a> <br/> 由 **[沧海九粟](https://space.bilibili.com/28357052)** 出品 · LangChain 官方认证大使 · 《LangChain 实战》《LangGraph 实战》作者 · B 站万粉 UP 主 <a href="https://datawhalechina.github.io/deepagents-in-action/"> <img src="public/imgs/hero.png" alt="《Deep Agents 实战》课程网站" width="800" /> </a> </div> --- > [!WARNING] > 本课程讲授的 Deep Agents 版本为 **≥ 0.5**。 > 部分进阶功能有更高最低版本要求，章节正文会单独标注；例如 `FilesystemPermission` 基础权限需要 `deepagents>=0.5.2`，`FilesystemBackend` 的 `virtual_mode` 参数需要 `deepagents>=0.5.0`，`interrupt` 权限模式需要 `deepagents>=0.6.8`。 > 官方文档：[Deep Agents Overview](https://docs.langchain.com/oss/python/deepagents/overview) > [!NOTE] > **🤖 模型选择**：示例默认通过 [硅基流动](https://cloud.siliconflow.cn/i/Fq9zUwPf) 接入模型。建议用 `MODEL_NAME` 环境变量管理模型名，而非写死在代码里；平台模型、价格和免费范围会调整，使用前请查看 [模型广场](https://cloud.siliconflow.cn/models)、[价格页](https://siliconflow.cn/pricing)与[更新公告](https://api-docs.siliconflow.cn/docs/release-notes/overview)。 > > - **入门 / 简单任务** — 当前免费版 `Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct` 可用于跑通示例；如果想用更强一点、同时控制成本，`deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash` 也适合作为快速试跑的选择。 > - **复杂场景**（任务规划、上下文总结、多子 Agent 编排）— 小模型往往**无法稳定跑通**，建议改用能力更强、支持工具调用的模型： > - `zai-org/GLM-5.2` — 面向长程 Agent 任务，支持 1M 上下文 --- ## 课程大纲 ### 推荐技能 配合课程学习，推荐安装以下两个 AI 编码助手技能，在开发过程中获得框架级的专业指导： ```bash # LangChain 开发指南 — 工程陷阱与验证修复 npx skills add ob-labs/agentseek --skill langchain-dev-guide # LangSmith Trace 调试 — 追踪与性能分析 npx skills add ob-labs/agentseek --skill langsmith-trace ``` > 技能源码：[langchain-dev-guide](https://github.com/ob-labs/agentseek/tree/main/skills/langchain-dev-guide) · [langsmith-trace](https://github.com/ob-labs/agentseek/tree/main/skills/langsmith-trace) ### 准备篇 — 动手实操前的环境搭建与工具安装 基于 [AgentSeek](https://github.com/ob-labs/agentseek) 工程化套件，帮助学员快速搭建开发环境： - [AgentSeek 生命周期工作流](https://datawhalechina.github.io/deepagents-in-action/chapters/pre01-agentseek-create/)：创建 DeepAgents 模板，检查环境并启动前后端 - [`npx skills` 安装开发技能](https://datawhalechina.github.io/deepagents-in-action/chapters/pre02-agentseek-skills/)：为 AI 编码助手加载 LangChain 工程经验 ### 认知篇 | 章节 | 标题 | |------|------| | 第 1 章 | [从 Agent Framework 到 Agent Harness — Deep Agents 的诞生逻辑](https://datawhalechina.github.io/deepagents-in-action/chapters/ch01-agent-harness/) | | 第 2 章 | [快速上手 — 5 分钟构建你的第一个 Deep Agent](https://datawhalechina.github.io/deepagents-in-action/chapters/ch02-quickstart/) | ### 核心篇 | 章节 | 标题 | |------|------| | 第 3 章 | [虚拟文件系统 — Deep Agents 的 Context Engineering 核心](https://datawhalechina.github.io/deepagents-in-action/chapters/ch03-virtual-filesystem/) | | 第 4 章 | [任务规划与分解 — 让 Agent 学会拆解复杂任务](https://datawhalechina.github.io/deepagents-in-action/chapters/ch04-task-planning/) | | 第 5 章 | [子 Agent 与上下文隔离 — 让 Agent 学会委派](https://datawhalechina.github.io/deepagents-in-action/chapters/ch05-subagents/) | | 第 6 章 | [异步子 Agent — 让
Excerpt of 9,204 characters
Read on GitHub
83
52
6
luo jiyin
4
3
3
2
2
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Would you bet a product on this? Bounded 0–100 and slow moving.
matched fp:fd94bfdac50b1409, topic:ai-agents, topic:agentic-ai, topic:langgraph
matched fp:fd94bfdac50b1409, topic:tutorial, topic:course