已过期60% 置信事实精确时间

DeepAgent的底层基于LangGraph构建，代表将任务规划完全交给大模型自主完成的范式

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来源数

60%

置信度

中期 (~90 天)

时效性

2026/7/23

首次发现

此条事实已过期，仅作历史留存，不再代表当前状态

有效期至：2026/10/21(已过期)

来源

LangChain v1.3实战教程：Agent、RAG与本地模型部署深度解析

相关事实

已验证DeepAgents和LangChain都基于LangGraph实现77% 相似待验证DeepAgents 是 Harness 架构的实现，且基于 LangGraph 实现77% 相似已验证DeepSWE系列基准用于衡量模型在真实软件工程场景中的自主端到端工程能力77% 相似待验证深度学习模型由架构和权重两部分构成，架构决定模型如何思考，权重承载模型学到的知识75% 相似待验证该旅游路线规划推荐系统基于LangGraph与多Agent智能体架构搭建，底层由DeepSeek大模型驱动75% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/598209

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/598209

MCP

get_claim(id=598209)