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同样是”创建一个能搜索的Agent”，三大框架写法差异巨大。本节课逐一对比LangChain、LangGraph、DeepAgents的Agent声明方式，帮你选择最适合的开发方式。

DeepAgents 是一个 Agent Harness（智能体 harness），在 LangChain 框架和 LangGraph 运行时之上，提供了内置工具、上下文管理、子 Agent 委派、人类审批等开箱即用的能力。

本章系统讲解 DeepAgents 的 12 大核心能力，每个都配有代码示例和 UML 图。

本节课手把手教你搭建开发环境，包括Python安装、DeepAgents及各模型SDK的配置，让你从零开始跑通第一个Agent。

两大开源Agent框架的深度对比：Hermes的自改进运行时 vs OpenClaw的多智能体协作，帮你理解不同架构设计选择与选型建议。

本节课带你认识LangChain、LangGraph、DeepAgents三大AI智能体框架，用Web开发类比帮助你快速理解各自定位与适用场景。