LangChain
Subagents - Docs by LangChain
Subagents - Docs by LangChain是LangChain的免费文档（en）。前置条件：需要了解 LangChain/Deep Agents 的 agent 定义基本结构，并能读懂 Python 示例代码。
掌握在 Managed Deep Agents 中声明子代理与异步子代理，并让其分担、后台执行任务。
- 难度
- 见前置条件
- 类型
- 教程 · 文档
- 语言
- en
- 规模
- 1 个课节
- 内容费用
- 免费
- 动手
- 需要动手环境
使用限制
阅读文档无需账号；实际动手需一条可用的 agent 开发链路。
- 练习与作业
- LangSmith Cloud 账号（Managed Deep Agents 处于公测）示例中使用的模型（如 openai:gpt-5.5）对应的 API 访问
学完你能
- 在 agent 定义中通过 subagents 声明带 name、description 的子代理
- 说明普通子代理与异步子代理的区别及各自适用场景
- 把子代理配置为 async，并用 start_async_task、check_async_task、update_async_task、cancel_async_task、list_async_tasks 管理后台任务
- 判断子代理会继承 agent 的哪些配置（模型、工具、权限、prompt、skills、middleware、response_format、memory）
- 配置 update_strategy、notify_parent、webhook、mode 等异步子代理选项
- 理解异步子代理与 agent 共享沙箱、在 LangSmith 中挂在 agent 运行下的追踪关系
适合你吗
适合
正在用 LangChain Managed Deep Agents 构建多任务 agent，需要拆分专门子代理或后台长任务的学习者。
暂不适合
只想学通用 Agent 原理、不打算使用 LangSmith Cloud 上该 beta 产品的学习者。
需要先会
需要了解 LangChain/Deep Agents 的 agent 定义基本结构，并能读懂 Python 示例代码。
课程特点
- 内容侧重
- 按内容目录判断
- 练习与项目
- 在自己的 agent 定义里先声明一个普通子代理，再加一个 async 子代理；文档说明 agent 需通过 mda dev 或部署提供服务才能使用异步子代理相关工具。
- 学习时长
- 1 个课节原站未给出统一学习时长；实际用时取决于已有基础。
- 内容费用
- 免费文档正文直接可读，含配置示例与机制说明，无付费墙或登录拦截；页面仅提示该产品在 LangSmith Cloud 处于公测。
内容覆盖
- Declare a subagent
- Subagents
- What a subagent inherits
- Async subagents
- How async subagents run
- Get notified when a subagent finishes
- Configure an async subagent
- What an async subagent inherits
- Share the sandbox and trace
- Answer approvals in channels
- Evaluate an agent（仅标题，正文节选未提供）
- See also（仅标题，正文节选未提供）
常见问题
免费吗？
免费：文档正文直接可读，含配置示例与机制说明，无付费墙或登录拦截；页面仅提示该产品在 LangSmith Cloud 处于公测。实践可能产生费用：页面提到在 LangSmith Cloud 上运行 Managed Deep Agents，实际部署/运行可能需要 LangSmith 账号与相应服务；网页未说明具体费用。
需要什么基础？
需要了解 LangChain/Deep Agents 的 agent 定义基本结构，并能读懂 Python 示例代码。软件、账号与硬件：需要 Python 环境与 managed-deepagents 包（异步子代理要求 >=0.10.0），以及 LangSmith Cloud 上的 Managed Deep Agents（公测）。
有中文吗？
本站记录的语言是en；是否有中文字幕或译本本站未核实，请以原站为准。
怎么开始？
从原始资源入口开始：https://docs.langchain.com/langsmith/python/managed-deep-agents-subagents。本页“学前准备”列出环境与工具，“学习指南”给出开课提示词，可以在自己的电脑上按步骤开始。开课提示词尚未完整验证。练习与作业需要自备：LangSmith Cloud 账号（Managed Deep Agents 处于公测）、示例中使用的模型（如 openai:gpt-5.5）对应的 API 访问。
来源与使用须知
版权与转载
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