桜吹雪

传统 Agent 的架构困境 所有大模型的 Agent 能力都面临一个根本性矛盾： Chain-of-Thought（CoT）推理模式：  能进行多步复杂推理，但推理过程是封闭的，无法中断去调用外部工

在 Generative AI 的热潮中，我们很容易用 LangChain 等框架快速搭建一个 Demo。然而，当我们将这些应用部署到生产环境时，噩梦往往随之而来

deepagents 是一个独立的库，专为构建能够处理复杂、多步骤任务的 agents 而设计它基于 LangGraph构建，灵感来源于Claude Code、Deep Research 等应用

如果跟着我完成了前面的一些学习，相信你也对ai有一定程度的了解了，话不多说我们下一步继续学手搓一个简单的ReAct Agent!

Symbol.hasInstance是 JavaScript 的一个内置 Symbol，用于自定义 instanceof运算符的行为。

多年来，Node.js 开发者一直依赖无数的 npm 包来填补平台的能力不足。从 HTTP 工具到文件系统工具，生态系统一直是 Node.js 最大的优势之一。

面对日益臃肿的 node_modules 目录和复杂的 package.json，你是否感到头疼？作者认为，虽然现代Web开发离不开丰富的依赖，但这并不意味着我们应该放任其野蛮生长。

许多LLM（大型语言模型）应用程序在LLM调用之前和/或之后执行特定的步骤控制流。例如，RAG（检索增强生成）会检索与问题相关的文档，并将这些文档传递给LLM，以便为模型的回答提供依据。

本文档对模型上下文协议（MCP）进行概述，涵盖其应用范围、核心概念，并通过示例展示每个核心概念。该部分阐述了MCP服务器如何向人工智能应用程序提供上下文信息。