概览
本 guide 演示如何使用 Deep Agents 从头构建 content writing agent。 你构建的 agent 将会:- 从
AGENTS.md和 skill folders 加载 voice 与 workflow rules - 使用
web_search将 web research 委派给 specialized subagent - 根据已加载 skill 草拟 blog 或 social content
- 使用 Gemini 生成 cover 或 social images,并将 files 保存到 project directory 下
Key concepts
本 tutorial 涵盖:- 用于 TODO 的 Long-term memory
- 用于 TODO 的 Skills
- 用于 TODO 的 Subagents
- 用于 file read 和 write 的 Filesystem backends
- 用于 search 和 image generation 的 custom tools
Prerequisites
API keys:- Anthropic(Claude)或其他 provider API key
- Google(Gemini),用于通过
gemini-2.5-flash-image进行 image generation - Tavily,用于 web search(free tier)
- LangSmith,用于 tracing(可选)
Setup
安装 dependencies
tsx 以运行 content_writer.ts。--input-type=module flag 只适用于 --eval、--print 或 stdin,不适用于 script file path。安装 @langchain/anthropic,让 LangChain 可以加载 createDeepAgent 使用的 default Claude model。添加 configuration files
该 example 将 behavior 保存在三类 files 中:memory、skills 和 subagent definitions。Add AGENTS.md
在 project root 中创建 若要让此 agent 遵守你自己的 tone、pillars 和 formatting rules,请更新
AGENTS.md。
稍后创建 agent 并将此 file 指定为 memory parameter 的一部分时,它会加载到 system prompt 中,让 brand voice 和 research expectations 应用于每次 run。AGENTS.md 中的文本。Add skills
创建 接下来,创建 这些 instructions 会要求 agent 先调用
skills/ directory。每个 skill 都是一个 folder,其中包含带 YAML frontmatter(name、description)和 skill instructions 的 SKILL.md file。创建 skills/blog-post/SKILL.md,并将以下 text 复制进去。它包含创建 long-form posts、为 SEO 优化 content,以及生成 cover images 的信息。skills/social-media/SKILL.md,并将以下 text 复制进去。它包含草拟 social media posts 和生成配套 imagery 的信息:researcher subagent,在 blogs/、linkedin/ 或 tweets/ 下写入 markdown,并调用 generate_cover 或 generate_social_image 生成 images。稍后创建 agent 并指定 skills folder(s) 时,这些 skill folders 中 SKILLS.md files 的 frontmatter 会加载到 system prompt 中,因此当 task 匹配 skill description 时,agent 可以使用该 skill。构建 script
在 project root 中创建content_writer.ts。以下 sections 按顺序放入同一个 file。
添加 tools
Researcher 使用 Tavily search。Blog 和 social workflows 使用 Google Generative AI SDK 进行 image generation。
创建 agent
使用 createDeepAgent 创建 deep agent 时,传入 memory paths、skills directory、image tools、inline subagent definition,以及以 example directory 为 root 的 FilesystemBackend,以便
./AGENTS.md 和 ./skills/ 等 paths 能正确解析。Run the agent
从 project directory 运行:LANGSMITH_API_KEY 后,你可以在 LangSmith 中 inspect runs。
Output
成功时,agent 会在 project root(example directory)下写入 artifacts,例如:SKILL.md 中的 skill instructions。
完整代码
在 GitHub 上浏览完整 content-builder-agent example,其中包括 Rich-based streaming UI。下一步
- 编辑
AGENTS.md以更改 brand voice 和 research requirements - 在
skills/<name>/SKILL.md下为新的 content types 添加 skills - 在
subagents.yaml中添加 subagents,并在load_subagents中注册 tools - 阅读 Subagents、Skills 和 Customization 了解更深入配置
Connect these docs to Claude, VSCode, and more via MCP for real-time answers.

