当 coordinator agent 生成 specialist subagents(researcher、analyst、writer)时,
你需要将 orchestrator messages 与每个 subagent 的 streaming output 分开渲染。
v1 SDK 会将 coordinator messages 保留在 root stream 上,并将 subagents 暴露为 discovery snapshots。
将 snapshot 传给 selector hooks 或 composables,例如 useMessages(stream, subagent),
即可渲染 specialist 的 scoped stream。
这正是 LangChain frontend SDKs 超越 flat chat transcript 的地方:
subagents 是 first-class stream entities,拥有自己的 status、messages、
tool-call metadata 和 results。你的 UI 可以展示 delegation、progress、errors
和 final synthesis,而无需让 users 阅读来自每个 worker 的交错 tokens。
为什么使用 selector-based subagent streams
Root stream 会保持聚焦于 coordinator conversation:
stream.messages 只包含 coordinator messages
stream.subagents 包含带 identity、namespace 和 status 的 discovery snapshots
- 每个 subagent 的 messages、tool calls 和 values 都通过 selector helpers 读取
- UI 保持清晰:coordinator reasoning 与 specialists work 分离
这种分离让你可以在一个位置渲染 orchestrator messages,并且只在 user 需要查看 specialist work 时 mount subagent cards。
对于 large tasks,这也能保持 UI scalable。Users 可以浏览 coordinator 的 high-level plan,
只展开自己关心的 specialist work,同时仍保留完整 subagent trace,用于 debugging、audit 或 replay。
设置 useStream
不需要额外 stream options。将 stream 指向 deep agent,
从 stream.messages 渲染 coordinator messages,并使用 stream.subagents
为 active specialists mount cards。在 chat layouts 中,按生成 subagent 的
tool-call ID 索引 subagents,这样每张 card 都会出现在委派该 work 的 coordinator turn 下。
The code examples use useStream<typeof myAgent> for type-safe stream state. See Type inference for Python or JavaScript backends.
import { useStream } from "@langchain/react";
import { AIMessage, HumanMessage } from "langchain";
const AGENT_URL = "http://localhost:2024";
export function DeepAgentChat() {
const stream = useStream<typeof myAgent>({
apiUrl: AGENT_URL,
assistantId: "deep_agent_subagent_cards",
});
const subagents = [...stream.subagents.values()];
const subagentsByCallId = new Map(subagents.map((s) => [s.id, s]));
return (
<div>
{stream.messages.map((msg) => {
const turnSubagents = AIMessage.isInstance(msg)
? (msg.tool_calls ?? [])
.map((tc) => subagentsByCallId.get(tc.id ?? ""))
.filter((s): s is NonNullable<typeof s> => !!s)
: [];
return (
<div key={msg.id}>
{HumanMessage.isInstance(msg) && <HumanBubble>{msg.text}</HumanBubble>}
{AIMessage.isInstance(msg) && msg.text.trim() && (
<AIBubble>{msg.text}</AIBubble>
)}
{turnSubagents.map((subagent) => (
<SubagentCard key={subagent.id} stream={stream} subagent={subagent} />
))}
</div>
);
})}
</div>
);
}
提交 messages
通过 root stream 提交 messages。Deep agent workflows 经常涉及多层 nested subgraphs,
因此如果 agent 可能进行深层 delegation,请设置合适的 recursion limit:
stream.submit(
{ messages: [{ type: "human", content: text }] },
{ config: { recursion_limit: 100 } }
);
Deep Agents 设置的 default recursion limit 为 10,000,足以满足大多数 multi-expert setups。
如有需要,你可以通过 config.recursion_limit 覆盖它。
The SubagentDiscoverySnapshot
每个 SubagentDiscoverySnapshot 都是 thread 内运行的 subagent 的 lightweight discovery record。
它会告诉 UI:subagent 存在、它位于 subagent tree 的哪个位置,以及当前处于哪种 lifecycle state。
Snapshot 不包含 subagent 的 streamed messages 或 tool calls。
请改为将 snapshot 传给 useMessages(stream, subagent) 或
useToolCalls(stream, subagent) 等 selector hooks。这些 hooks 会使用 snapshot namespace,
只有在对应 card 或 panel 被 mounted 时才订阅 subagent stream primitives。
构建 SubagentCard
每个 subagent card 都会显示 specialist name、status、streaming content 和 tool calls。
使用 selector hooks 订阅 subagent namespace:
import { useState } from "react";
import { AIMessage } from "langchain";
import {
useMessages,
useToolCalls,
type AnyStream,
type SubagentDiscoverySnapshot,
} from "@langchain/react";
function SubagentCard({
stream,
subagent,
}: {
stream: AnyStream;
subagent: SubagentDiscoverySnapshot;
}) {
const [expanded, setExpanded] = useState(true);
const messages = useMessages(stream, subagent);
const toolCalls = useToolCalls(stream, subagent);
const lastAIMessage = messages
.filter(AIMessage.isInstance)
.at(-1);
const displayContent =
lastAIMessage?.text ?? subagent.output ?? "";
return (
<div className="rounded-lg border bg-white shadow-sm">
<button
onClick={() => setExpanded(!expanded)}
className="flex w-full items-center justify-between p-4"
>
<div className="flex items-center gap-3">
<StatusIcon status={subagent.status} />
<div>
<h4 className="font-semibold capitalize">{subagent.name}</h4>
<p className="text-xs text-gray-500">
{toolCalls.length} tool call{toolCalls.length === 1 ? "" : "s"}
</p>
</div>
</div>
<div className="flex items-center gap-2">
<StatusBadge status={subagent.status} />
</div>
</button>
{expanded && displayContent && (
<div className="border-t px-4 py-3">
<div className="prose prose-sm max-w-none line-clamp-6">
{displayContent}
{subagent.status === "running" && (
<span className="inline-block h-4 w-1 animate-pulse bg-blue-500" />
)}
</div>
</div>
)}
</div>
);
}
Progress tracking
显示 progress bar 和 counter,让 users 知道已有多少 subagents 完成:
function SubagentProgress({
subagents,
}: {
subagents: SubagentDiscoverySnapshot[];
}) {
const completed = subagents.filter((s) => s.status === "complete").length;
const total = subagents.length;
const percentage = total > 0 ? Math.round((completed / total) * 100) : 0;
return (
<div className="space-y-1">
<div className="flex items-center justify-between text-xs text-gray-500">
<span>Subagent progress</span>
<span>
{completed}/{total} complete
</span>
</div>
<div className="h-2 overflow-hidden rounded-full bg-gray-200">
<div
className="h-full rounded-full bg-blue-500 transition-all duration-300"
style={{ width: `${percentage}%` }}
/>
</div>
</div>
);
}
使用 subagent cards 渲染 messages
关键 layout pattern 是从 root stream 渲染 coordinator messages,
并将 subagent cards 附加到产生这些 subagents 的 AI message 上:
function DeepAgentLayout({ stream }: { stream: AnyStream }) {
const subagents = [...stream.subagents.values()];
const subagentsByCallId = new Map(subagents.map((s) => [s.id, s]));
return (
<div className="space-y-3">
{stream.messages.map((message) => {
const turnSubagents = AIMessage.isInstance(message)
? (message.tool_calls ?? [])
.map((tc) => subagentsByCallId.get(tc.id ?? ""))
.filter((s): s is SubagentDiscoverySnapshot => !!s)
: [];
return (
<div key={message.id}>
<Message message={message} />
{turnSubagents.length > 0 && (
<div className="ml-4 space-y-3 border-l-2 border-blue-200 pl-4">
<SubagentProgress subagents={subagents} />
{turnSubagents.map((subagent) => (
<SubagentCard key={subagent.id} stream={stream} subagent={subagent} />
))}
</div>
)}
</div>
);
})}
</div>
);
}
你可以将 inline cards 与 global subagent view 结合使用:对于 transcript cards,
按生成它们的 coordinator tool call 索引 subagents;同时使用 stream.subagents
创建 persistent sidebar,总结所有 active workers。这样 users 既能看到 local context,
也能获得整个 run 的全局视图。
Best practices
- 只在需要的位置 mount selectors。当 card 调用
useMessages(stream, subagent) 或 useToolCalls(stream, subagent) 时,scoped messages 和 tool calls 才会 stream。
- 显示 specialist names。
subagent.name 会告诉 users 当前 active 的 worker 是谁。
- 使用 collapsible cards。在包含 5 个以上 subagents 的 workflows 中,自动 collapse completed cards,让 users 聚焦 active work。
- 只在需要时覆盖 recursion。Deep Agents 设置了较高的 default recursion limit;只有 unusually deep custom workflows 才需要传入
config.recursion_limit。
- 按 subagent 处理 errors。一个 subagent failed 不应让整个 UI 崩溃。在该 subagent card 中显示 error,同时让其他 subagents 继续运行。