Deep Agent
Deep Agent 是一种高级 AI 代理架构，它不是简单地响应单个指令，而是能够进行深度思考、规划和执行复杂任务的智能系统。这种架构的"深度"体现在它能够将复杂任务分解成多个子任务，协调多个组件协同工作，并在执行过程中保持状态和记忆:
Deep Agent 由几个关键组件构成，它们各自承担不同的职责：
指令层（顶部紫色部分） 包括 Instructions/Persona 和 System Prompt。这一层定义了 Agent 的行为准则、能力范围和个性特征。System Prompt 提供了 Agent 的基础能力和约束条件，而 Persona 则赋予它特定的角色定位，比如是一个代码助手、数据分析师还是其他专业角色。
规划层（黄色部分） 是 Deep Agent 的"大脑”。Planning Tool 负责将用户的高层次需求转化为可执行的步骤序列。它会分析任务的复杂度，识别依赖关系，然后通过 To-Do List/Decomposition 将任务分解成更小的、可管理的子任务。这种分解是递归的，可以处理多层嵌套的复杂任务。
执行层（绿色部分） 包含 Sub Agents 和 Specialized Workers。当主 Agent 识别出某个子任务需要特定领域的专业能力时，它会委派给相应的 Sub Agent 或 Specialized Worker。例如，代码审查可能交给专门的审查代理，数据分析交给分析代理，每个都在自己擅长的领域内工作。
状态管理层（粉色部分） 通过 File System 和 Persistent Memory/Shared State 维护 Agent 的工作状态。File System 允许 Agent 读写文件，保存中间结果或生成最终输出。Persistent Memory 则记录任务执行历史、学到的经验和跨会话的上下文信息，使 Agent 能够在长期交互中保持连贯性。
工作流程
当用户提出一个请求时，Deep Agent 的工作流程大致如下：
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首先，请求通过 System Prompt 和 Persona 的过滤和解释，Agent 理解任务的本质和用户的意图。接着，Planning Tool 评估任务复杂度，如果是简单任务就直接执行，如果是复杂任务则进入分解阶段。
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在分解阶段，Agent 会创建一个 To-Do List，将大任务拆分成多个具体步骤。每个步骤都有明确的目标和成功标准。这个列表不是静态的，在执行过程中会根据实际情况动态调整。
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执行阶段，Agent 会逐个处理待办事项。对于需要专业能力的任务，它会调用相应的 Sub Agent 或 Specialized Worker。这些子代理独立工作，完成后将结果返回给主 Agent。主 Agent 协调这些子任务的执行顺序，确保依赖关系得到满足。
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在整个过程中，File System 用于存储中间结果、生成的代码、数据文件等。Persistent Memory 记录任务进展、遇到的问题和解决方案，这些信息可以在后续任务中复用，使 Agent 变得越来越"聪明”。
Deep Agent 的优势
这种架构的核心优势在于它的可扩展性和Robust。通过任务分解，即使面对非常复杂的需求，Agent 也能将其转化为一系列可执行的步骤。通过专业化分工，每个子代理可以专注于特定领域，提供更高质量的结果。通过持久化状态，Agent 能够处理需要多次交互的长期任务，并从历史经验中学习。
另一个重要特性是透明性。用户可以通过 To-Do List 看到任务的分解和执行进度，理解 Agent 在做什么，这增强了信任感。如果某个步骤出现问题，也容易定位和修复。
从技术实现角度看，这种架构对应了现代 AI Agent 框架的设计模式，比如 LangChain 的 Agent Executor、AutoGPT 的任务规划器等。它结合了符号推理（任务分解、规划）和深度学习（语言理解、生成）的优势，是当前 AI Agent 领域的主流方向。
实际上，像 Claude Code等IDE就是一个 Deep Agent 的实例。它们能够分解复杂的编程任务，调用不同的工具（相当于 Specialized Workers），维护文件系统状态，并通过 TodoWrite 工具管理任务列表。