DeepAgents笔记——ACP
ACP（Agent Client Protocol，代理客户端协议）让 DeepAgents 不只是在服务端运行一个长任务代理，而是变成可以被编辑器、IDE 或专用客户端驱动的会话：客户端能创建会话、发送任务、切换模式、切换模型、展示工具进度，并在需要时让用户批准或拒绝高风险动作
DeepAgents笔记——Profiles
Profiles 是 DeepAgents 把 provider/model 差异沉淀进 Harness 的机制：模型怎样创建由 ProviderProfile 处理，agent 怎样装配提示、工具、middleware 和默认子代理由 HarnessProfile 处理。
DeepAgents笔记——评测和回归
（[玫瑰]前言：Harness基础、LangGraph、LangChain、DeepAgents四大板块告一段落，而且目前内容为AI分析源代码之后给出的当时版本的基础教程，人工编辑校验，后续代码更新不在整个合集之内，接下来是新征程。
同样用一个模型，为什么有的公司的 agent 更好用？
差别出在哪里，LangChain 的联合创始人兼 CEO Harrison Chase 在伦敦的 Interrupt 大会开场时，用一整场的时间回答了这个问题。
Deep Agents 源码剖析：一套"有主张"的 Agent Harness 是怎么炼成的
基于 deepagents==0.7.28（PyPI wheel，30,813 行 Python）全量通读。 源码根目录 deepagents/：graph.
DeepAgents笔记——前端集成
DeepAgents 前端集成的核心不是做一个聊天框，而是把长任务 Harness 的执行面投影到界面上：协调者在说什么，todo 走到哪里，哪些子代理正在工作，哪些工具需要审批，哪些文件已经成为产物。
DeepAgents笔记——记忆
DeepAgents 的记忆不是把所有历史都永久保存，而是把跨会话仍然有价值的事实、偏好和规则放进受作用域约束的文件中，让代理在下一次任务里能可靠复用，也能被纠错和淘汰。 初学者第一次听到“记忆”时，容易把它理解成更大的上下文窗口：把用户说过的话都存起来，下次再喂给模型。
当用户说"算了，换个方案"时，AI agent到底在听谁的话
来源：市场资讯（来源：科技行者）你有没有遇到过这种情况：跟客服聊了半天，先说要退货，又改口说只换货就行，最后决定还是退货但要加急处理。结果对方给你处理的方案里，居然混进了你中途提过又明确否认的要求。你肯定会觉得这人没在认真听你说话。
招 Agent 工程师，为什么张口就是 LangChain？
招聘 Agent 工程师，JD 第一行常写「熟悉 LangChain」。LangChain 最早在 2022 年 10 月开源，这个时间点正好赶上大模型应用爆发的前夜。
多 Agent 越多越慢？DeepAgents 式编排 5 步收敛清单
把「谁拆、派给谁、什么时候算完」写成契约：一套可复用的多 Agent 编排工作流 摘要：DeepAgents 这条热点真正提出的不是「怎么多招几个 Agent」，而是「怎么让它们收得了口」。这篇不谈模型能力，只谈编排：契约、路由、不变量、并发上限、收敛门槛。