深度智能体：突破LLM工具调用局限，实现复杂任务规划与执行

近日，LangChain博客发布了一篇关于深度智能体（Deep Agents）的技术文章，探讨了如何克服当前基于大语言模型（LLM）的智能体在复杂任务规划与执行中的局限性。传统LLM智能体通常采用简单的工具调用循环架构，这种“浅层”架构难以应对长期、复杂的任务需求。而“深度研究”（Deep Research）、“Manus”和“Claude Code”等应用通过改进架构设计，成功实现了更高效的规划与执行能力。文章指出，深度智能体的核心在于其能够分层处理任务，将高层规划与底层工具调用有机结合，从而提升智能体在复杂场景中的表现。这一技术进展为AI代理的未来发展提供了重要方向，尤其在自动化编程、科研辅助等领域的应用潜力巨大。目前该文章已在Hacker News上引发热议，获得114个点赞和36条评论。