Deep Agents Architecture

Portes de décision pour Deep Agents : backend, sous-agents, middleware, HITL, checkpointing.

par existential-birds · existential-birds/beagle

Testé · Fonctionne ★ 9.2/10

Deep Agents Architecture — Portes de décision pour Deep Agents : backend, sous-agents, middleware, HITL, checkpointing.

Ce que fait

Une compétence de référence/porte de décision pour l'architecture des applications LangChain Deep Agents : quand utiliser Deep Agents vs un simple appel LLM, quel backend (State/Filesystem/Store/Composite) convient à un cas d'utilisation, les modèles de délégation de sous-agents et l'ordre d'empilement des middlewares. Se déclenche sur des questions d'architecture comme le choix des backends, la conception de systèmes de sous-agents ou la décision entre Deep Agents et des alternatives, et non sur des demandes d'implémentation ou de débogage.

Rapport de test

Exécuté une vraie décision backend/sous-agent à travers ses portes : cela a forcé une division CompositeBackend (StateBackend par défaut, StoreBackend routé vers /preferences/) qu'une réponse de mémoire brute laissait vague, et a fait de 'no subagents, no HITL' une ligne écrite explicite au lieu d'une hypothèse non formulée.

Testé le: 2026-07-14 · Claude Code 2.x (agent harness)

Installation

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

Commandes et exemples de prompts

/deepagents-architecturePortes de décision pour Deep Agents : backend, sous-agents, middleware, HITL, checkpointing.

Les skills se déclenchent sur des demandes en langage courant — aucune commande à retenir. Après installation, des prompts comme ceux-ci l'activent (en anglais) :

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?

Rapport complet →