Deep Agents Architecture

Puertas de decisión para Deep Agents: backend, subagentes, middleware, HITL, puntos de control.

Por existential-birds · existential-birds/beagle

Probado · Funciona ★ 9.2/10

Deep Agents Architecture — Puertas de decisión para Deep Agents: backend, subagentes, middleware, HITL, puntos de control.

Qué hace

Una skill de referencia/puerta de decisión para arquitectar aplicaciones LangChain Deep Agents: cuándo usar Deep Agents vs una llamada LLM simple, qué backend (State/Filesystem/Store/Composite) se adapta a un caso de uso, patrones de delegación de subagentes y orden de apilamiento de middleware. Se activa con preguntas de arquitectura como elegir backends, diseñar sistemas de subagentes o decidir Deep Agents vs alternativas, no con solicitudes de implementación o depuración.

Informe de la prueba

Ejecuté una decisión real de backend/subagente a través de sus puertas: forzó una división CompositeBackend (StateBackend predeterminado, StoreBackend enrutado a /preferences/) que una respuesta de memoria simple dejó vaga, e hizo de 'no subagents, no HITL' una línea escrita explícita en lugar de una suposición tácita.

Probado el: 2026-07-14 · Claude Code 2.x (agent harness)

Instalación

git clone https://github.com/existential-birds/beagle
cd beagle
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -r plugins/beagle-ai/skills/deepagents-architecture ~/.claude/skills/deepagents-architecture

Comandos y prompts de ejemplo

/deepagents-architecturePuertas de decisión para Deep Agents: backend, subagentes, middleware, HITL, puntos de control.

Los skills se activan con peticiones en lenguaje natural, sin comandos que memorizar. Tras instalarlo, prompts como estos lo activan (en inglés):

Should I use Deep Agents or just call the LLM directly here?
Help me design a subagent system for my LangGraph deep agent
What backend should I use, StateBackend or FilesystemBackend?

Informe completo →