AI Agent 技術全攻略｜LangChain + LangGraph + DeepAgents 打造自主代理系統

你會用 LLM API，但你能開發一個完整的 Agent 嗎？

多數開發者對 AI 的使用停在這個階段：呼叫模型 API、拿到回覆、顯示在介面上。

但當你想讓 AI 做更多——自己查資料、記住對話脈絡、拆解任務、決定下一步該做什麼——
你會發現，從「會用 API」到「開發完整 Agent」之間，有一段很大的技術斷層：

 

• 每個模型平台的 API 介面都不一樣，換一個廠商就要改一堆程式碼
• 想做 RAG 檢索增強，但從文本切割、向量儲存到檢索模式，不知道怎麼選
• LangChain 從 0.3 升到 1.0，架構變動大，舊寫法不能用了但新寫法還沒搞懂
• 想讓 Agent 做複雜的任務流程（有分支、有循環、有記憶），但直線式的 Chain 做不到
• 看過 DeepAgents 的概念，但不知道怎麼實際做出子智能體協作和任務規劃

 

這些問題不是靠多讀幾篇文章能解決的，而是需要一條從基礎到高階、有明確順序的學習路線。

 

這堂課給你的是一條完整的技術路線：從 LangChain 到 DeepAgents

LangChain 是目前生態最成熟的大語言模型開發框架。
它把不同廠商的模型、工具、記憶、向量庫統一在一套介面下，讓你換模型不用改程式碼。

 

但 LangChain 只是基礎。要開發真正能自主決策、處理複雜流程的 Agent，你還需要 LangGraph 做狀態編排，以及 DeepAgents 實現高階的子智能體協作。

 

這堂課把三層技術疊在一起，讓你一次走完：

 

• 第一層 LangChain 1.0——打好地基：模型對接、提示詞模板、LCEL 鏈式架構、RAG 檢索增強、Agent 代理與工具
• 第二層 LangGraph——做 Agent 編排：用圖結構實現狀態管理、條件判斷、循環調用，搭配五個實戰專案
• 第三層 DeepAgents——進入自主代理：狀態注入、並行工具呼叫、虛擬檔案系統、子智能體協作，最終完成「AI 行業研究助手」完整專案

 

三層遞進、一條路線走到底。學完之後你具備的是從基礎工具到自主代理系統的完整開發能力。

 

課程涵蓋的完整技術棧

層級	你會學到什麼
LangChain 1.0 模型對接	DeepSeek、Ollama 本地模型、第三方平台整合，統一介面讓你換模型不改程式碼
LangChain 1.0 提示詞工程	模板設計、單/多佔位符、條件生成、Few-Shot 範例模板、編寫原則
LangChain 1.0 LCEL 鏈式架構	RunnableLambda、並行鏈（多專家問題）、條件鏈（情緒協調客服）、動態鏈、自省模式循環鏈
LangChain 1.0 RAG 檢索增強	向量資料庫、五種文本切割、三種檢索模式、歷史記憶與重寫索引、網路搜尋整合
LangChain 1.0 Agent 代理	代理原理、工具調用、Memory、ToolCallingAgent、BaseTool 封裝
LangGraph 圖結構編排	狀態、節點、邊的運作機制，條件判斷與循環調用，讓 Agent 能處理分支和迴圈邏輯
LangGraph 五大實戰專案	客服系統、提示詞優化大師（human-in-the-loop）、文章品質評估、企劃執行、電動車市場分析（多代理協作）
DeepAgents 高階自主代理	狀態注入、並行工具呼叫、TODO 任務管理、虛擬檔案系統、子智能體協作與隔離執行
DeepAgents 完整專案	「AI 行業研究助手」——自主規劃、資料收集、文件撰寫的一站式自主代理系統

 

這堂課最不一樣的地方

特色	價值
三層遞進的完整路線	LangChain（基礎工具）→ LangGraph（Agent 編排）→ DeepAgents（自主代理），從「會用 API」推進到「設計自主代理系統」，一堂課走完整條路。
直接對應 LangChain 1.0 最新版	課程第一章就處理 0.3 → 1.0 的升級問題，教的是最新穩定版語法，不是過時的寫法。
DeepAgents 模塊市面少見	虛擬檔案系統、子智能體協作與隔離執行、TODO 任務規劃——這些在其他 LangChain 課程中幾乎找不到。
五個 LangGraph 實戰專案	客服、提示詞優化、文章評估、企劃執行、市場分析——涵蓋多種真實場景，不是只講概念。

 

誰適合這堂課？

• Python 開發工程師
  想轉型 AI 應用開發，需要一條有明確順序的學習路線，從基礎到進階一次走完。
• 已有 LLM 基礎的 AI 開發者
  用過模型 API 但想系統掌握 LangChain 生態，搞懂 LangGraph 和 DeepAgents 能做到什麼。
• 正在經歷 LangChain 升級痛點的開發者
  從 0.3 升到 1.0，API 變動大，需要有人幫忙整理清楚新舊差異。
• 後端架構師／技術 Lead
  需要評估 LangChain 生態是否適合團隊，規劃 Agent 系統的技術選型。

 

這堂課跟其他 Agent 課程有什麼不同？

崔皓老師在 HiSKIO 有三堂 Agent 相關課程，定位各不相同：

 

課程	你會得到什麼	適合誰
AI Agent 架構思維入門	看懂 Agent 系統的完整藍圖，不寫程式	PM、主管、想建立技術認知的人
AI Agent 開發實戰（ADK + MCP）	用 Google ADK 框架動手開發多 Agent 系統，搭配 MCP 做工具串接	想用新框架開發的工程師
本課（LangChain 技術路線）	用 LangChain 生態系從基礎走到 DeepAgents 自主代理，三層遞進的完整路線	想用成熟生態系統開發的工程師

 

三堂課可以獨立學習，不需要按順序上。如果你想先建立概念再動手，可以從入門課開始；如果你已經有基礎，直接選擇你偏好的框架路線即可。兩條實作路線（ADK vs LangChain）是平行的技術選擇，取決於你偏好的生態系。

 

講師介紹

崔皓 AI 架構師／大模型技術講師

 

技術背景與專長

• 22 年以上系統架構與 AI 技術經驗
• 曾任惠普中國系統架構師，專注於生成式 AI 與分散式架構
• 51CTO 特聘講師，全網學員超過 20 萬人
• 暢銷書作者
  • 《LangChain 實戰：大模型應用開發實例》
  • 《分布式架構原理與實踐》
  • 《大模型定制開發》