专题：deep_agents

本文系统解析深度代理评估体系构建方法，涵盖数据采集、指标分类（正确性/效率/延迟）及技术实现（Pytest/GitHub Actions/LangSmith）。通过内部测试、外部基准和自定义测试相结合，确保评估体系能精准反映实际场景需求，为模型优化提供可靠依据，助力提升代理性能与用户体验。

代理中间件是AI代理框架中的关键组件，通过预定义接口在模型执行各阶段插入自定义逻辑，实现灵活定制。LangChain的`create_agent`函数提供核心抽象层，支持如敏感信息处理、动态工具选择、上下文管理等功能。Deep Agents案例展示了文件系统管理、子代理支持等中间件应用，凸显其在提升系统可扩展性和合规性中的重要性。

Moda 为非设计师提供 AI 驱动的可编辑画布平台，核心采用 Deep Agents 多代理系统并通过 LangSmith 实现可观测性。平台通过 Design、Research、Brand Kit 三大代理协同工作，结合自定义上下文表示层，解决了视觉设计缺乏标准化抽象的问题，实现高质量、品牌一致的设计输出。未来将完善内存管理并迁移至新版 Deep Ag…