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本文深入探讨如何在 LangChain Deep Agents 架构中集成 Skills 技能系统。文章对比了 CLI 与 Library 的实现差异，详细介绍了通过 CompiledSubAgent 封装技能、利用 Progressive Disclosure 动态加载以及 PythonREPLTool 执行环境的完整技术方案。

深入解析 Claude Agent Skills 功能，探讨其按需加载、可组合与代码执行的核心特性。本文详细解读 SKILL.md 结构、触发机制及最佳实践，助您构建更高效、更专业的 AI 智能体。

深入探讨 LangChain 多智能体架构的核心模式，从集中式的 Supervisor 到去中心化的 Handoffs。本文结合代码示例，解析如何构建具备工具治理、上下文感知与层级协作能力的复杂 AI 系统。

面向开发者的本地 Kubernetes（Kind）快速环境搭建与 Dify 部署指南，覆盖工具准备、集群创建、常用运维工具、Helm 部署与问题排查。

浅层 Agent 依赖上下文窗、易陷循环且缺乏持久状态；深度 Agent 以规划/委派/持久记忆/人类在环为支柱，基于 LangGraph 的有状态编排与 DeepAgents harness，支撑小时到天级复杂任务。