2025 iThome 鐵人賽

DAY 14

DevOps

初探 LLM 可觀測性：打造可持續擴展的 AI 系統系列第 14 篇

【Day 14】探討 LangGraph 的 Deep Research Agent 架構

17th鐵人賽 ai agent llm observability

mikehsu0618

2025-09-28 21:10:13

191 瀏覽

分享至

概述

在當今資訊爆炸的時代，很多複雜問題都需要我們花費大量時間在網路上搜尋、閱讀和整理資訊。如果能有一個 AI 代理幫我們自動完成這些深度研究任務，將大量資料彙總成有依據的報告，無疑能大幅提升效率。事實證明，「深度研究 (Deep Research)」已經成為當前最熱門的 Agent 應用場景之一：OpenAI、Anthropic、Perplexity、Google 等公司都相繼推出了深度研究功能，能夠利用多種資料源自動產生綜合報告。與此同時，也出現了許多相關的開源實現。

LangChain 團隊近日開源了一個 Open Deep Research 專案，提供了簡單可配置的實現，支援使用者接入自選的大模型、搜尋工具和自有工具服務等。簡單來說，這個深度研究 Agent 可以在使用者提出模糊或複雜的問題時，先與使用者互動澄清需求，然後自動搜尋資料，最終整理輸出詳細的研究報告（包括引用來源）。

本文將深入解析該 Agent 的架構設計，解釋各模組為何如此設計，與如何執行和自訂這個深度研究 Agent。

核心架構：三階段深度研究流程

Deep Research Agent 的核心思想是將複雜的研究任務分解為三個清晰、有序的階段。這種模組化的設計使得整個流程更加穩定、可控且高效。

範疇界定 (Scope): 與使用者互動，將一個模糊的初始請求，轉化為一份清晰、具體的研究任務簡報。
研究執行 (Research): 採用「監督者-子代理」模式，將複雜任務拆解，並行地進行深度資訊搜集。
報告撰寫 (Write): 整合所有研究發現，以 One-Shot 的方式生成一份結構完整、內容連貫的最終報告。

接下來，我們將逐一拆解每個階段的設計理念與運作方式。

第一階段：Scope - 從模糊到清晰，精準定義研究任務

「垃圾進，垃圾出」 是所有 AI 應用的金科玉律。如果 Agent 從一開始就沒搞懂使用者的真正意圖，後續再強大的研究能力也只是徒勞。Scope 階段的核心目標，就是確保輸入給研究核心的任務是「乾淨」且「精準」的。

使用者澄清 (User Clarification)

正如影片中的範例，當使用者提出「規劃一趟阿姆斯特丹和挪威的便宜旅行」時，這個請求其實充滿了模糊地帶：

總共有多少人？（室友和我，所以是 3 人）
對出發和抵達的機場有偏好嗎？（沒有）
在挪威想去哪些城市？（奧斯陸、卑爾根、弗洛姆）
希望先去阿姆斯特丹還是挪威？（先去阿姆斯特丹）

Deep Research Agent 的第一步就是識別這些模糊點，並主動向使用者提問。這個澄清的過程確保了 Agent 在開始大規模研究前，掌握了所有必要的上下文資訊。

研究簡報生成 (Brief Generation)

在完成問答澄清後，Agent 會執行一個非常關鍵的動作：將到目前為止的所有對話（原始問題 + 補充資訊）壓縮成一份獨立、完整的「研究簡報 (Research Brief)」。

為何要這麼做？

直接將冗長的對話歷史傳遞下去會帶來幾個問題：

增加後續步驟的 Token 消耗；
對話中可能包含閒聊或不相關的資訊，干擾核心任務；
使研究目標不夠突出。

通過生成一份精煉的研究簡報，例如：

"請為三位成人規劃一趟從紐約（任何機場）出發，前往阿姆斯特丹，然後依序遊玩奧斯陸、卑爾根、弗洛姆，最後從挪威返回紐約的最低成本行程。出發日期為 9/12，返回日期為 9/21..."

Agent 為後續的研究階段樹立了一個清晰的靶心。

第二階段：Research - 拆解、並行、深化，Supervisor 與 Sub-agents 的協作

有了清晰的研究簡報，真正的深度研究現在開始。面對如此複雜的任務，如果只用一個 Agent 來處理，它很容易在多個子任務之間迷失方向。因此，這裡採用了強大的「監督者-子代理 (Supervisor-Sub-agent)」架構。

研究監督者 (Research Supervisor):

它的角色如同專案經理，負責讀取研究簡報，並將其拆解成多個可以並行處理的子主題。在我們的旅遊案例中，它將任務分解為：

任務 A: 搜尋從紐約到阿姆斯特丹，以及從挪威返回紐約的最便宜來回機票。
任務 B: 規劃從阿姆斯特丹到奧斯陸，以及在挪威各城市之間（奧斯陸 -> 卑爾根 -> 弗洛姆）最經濟高效的交通方式。
任務 C: 搜尋在阿姆斯特丹、奧斯陸、卑爾根、弗洛姆這幾個地點，適合三位成人的高性價比住宿選項。

研究子代理 (Research Sub-agents):

每個子代理都是一個功能齊全但目標專一的 Tool-calling Agent。它們接收 Supervisor 分配的單一任務，在各自獨立的 Context 中進行研究。例如，負責機票的子代理會專心調用航班搜尋工具，而負責住宿的子代理則會專注於旅館和 Airbnb 的搜尋。

這種設計帶來了巨大的好處：

效率： 多個子任務同時進行，極大地縮短了研究的總時間。
深度： 每個子代理的 Context Window 都只用於其特定任務，使其能夠進行更深入的工具調用和推理，而不會被其他任務的資訊所干擾。

關鍵一步：研究結果的壓縮與清理

當子代理完成工具調用（例如，搜尋到一堆航班的 JSON 數據），它並不會直接將這些原始、雜亂的資料丟回給 Supervisor。相反，它會執行一個自我清理和壓縮的步驟。

這個步驟的 Prompt 會指示 Agent：「你已經完成研究，現在請清理你的發現，保留所有關鍵資訊和來源，但以更乾淨、更有條理的方式呈現。」

這一步將原始的工具輸出轉化為一份結構化的「迷你報告」，例如，只包含最便宜的三個航班選項、價格、時間和預訂連結。這確保了 Supervisor 最終收集到的所有資訊都是高品質且易於處理的。

第三階段：Write - 匯總所有洞見，生成一份連貫的最終報告

當所有子代理都回報了它們的報告後，Supervisor 判斷所有研究都已完成。現在，進入最後的報告撰寫階段。

LangChain 團隊的經驗發現，試圖讓多個 Agent 並行撰寫報告的不同部分，結果往往不盡人意，報告會顯得支離破碎。

因此，最佳實踐是：

將最初的研究簡報，以及所有子代理提交的、經過清理的迷你報告，全部打包，一次性 (One-Shot) 地提交給一個專職的「報告寫作 LLM」。

這個寫作 LLM 的 System Prompt 會指示它扮演一個專業的報告撰寫者，根據提供的所有材料，生成一份結構完整、語氣連貫、包含所有細節和引用來源的最終報告。由於輸入的資訊已經是高品質的，寫作 LLM 可以心無旁鶩地專注於呈現和組織，最終產出我們在影片中看到的那份詳盡的旅遊計畫。

架構設計要點與最佳實踐

透過上述架構拆解，我們可以看出 Deep Research Agent 為勝任複雜的開放式查詢任務，採取了一系列精巧的設計策略。下面總結幾個關鍵的設計要點和背後的最佳實踐。

並行僅用於可拆分的任務： 在多智慧體系統中，各子代理的協調是一個難點。LangChain 深度研究 Agent 的經驗是：「僅在資料查找階段採用多子代理並行，而最終的報告撰寫改為單 Agent 串行完成」。
這種「研究並行、寫作串行」的方案，既利用了並行取得資訊的速度優勢，又避免了最終整合時的協調難題。
多代理有助於上下文隔離： 當使用者的問題涉及多個子主題時，多子代理能夠讓每個代理專注於一個獨立主題，各自維護獨立的上下文。這種上下文隔離避免了「一鍋粥」式的衝突，減少了冗餘資訊干擾。正如 Anthropic 團隊在內部評估中報告的那樣，引入多代理並行後，Claude 主代理在回答需要廣泛搜尋的問題時正確率提升了約 90%。
動態調節研究深度： 監督者 Agent 會根據研究簡報內容，判斷是需要並行拓展搜尋，還是單執行緒快速解決即可。對於簡單的問題，Agent 可能只用一個子代理迅速查詢完畢；而對於複雜課題，監督者會酌情增加子代理數量來提升研究深度。這種調節機制保證了系統在速度和全面性之間取得平衡。
上下文工程減輕 Token 壓力： 深度研究是 Token 消耗極高的任務。LangChain Agent 在架構中多處應用了上下文壓縮技巧：首先，將使用者對話濃縮為研究簡報；其次，每個子代理在返回結果前清理摘要其發現。這些措施有效防止上下文逐步膨脹，減少了無謂 Token 佔用，關係到系統能否穩定高效地運行。

動手實作：在本地端運行你的 Deep Research Agent

這個專案是完全開源的，你可以在自己的機器上輕鬆運行它。

環境準備

首先，從 GitHub 上 Clone 專案：

git clone git@github.com:langchain-ai/open-deep-research.git
cd open-deep-research

安裝依賴

建議使用虛擬環境，並安裝所有必要的套件。

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
# 安裝依賴
pip install -r requirements.txt

配置 API Keys

將 .env.example 檔案複製一份並改名為 .env。然後填入你的 API Keys。至少需要 OPENAI_API_KEY 和 TAVILY_API_KEY。

強烈建議也配置 LANGSMITH_API_KEY，以便在 LangSmith 上進行追蹤和除錯。
啟動 LangGraph Studio

LangGraph Studio 是一個內建的開發者 UI，可以讓你視覺化地看到 Agent 的運行流程。
```
langgraph dev
```
啟動後，你就可以在瀏覽器中打開 Studio 介面，與你的 Deep Research Agent 進行互動了。

你可以在 src/open_deep_research/deep_researcher.py 找到 Agent 的主要 LangGraph 實作，並自由地修改 Prompt 或 Agent 架構來滿足你的特定需求。

結論

我認為 LangChain 的 Open Deep Research Agent 專案不僅僅是一個工具，它更像是一份由頂尖團隊親手撰寫的、關於如何打造複雜 Agent 的設計藍圖與實戰手冊。

最難能可貴的是，LangChain 不僅開源了程式碼，還非常慷慨地透過 YouTube 影片、部落格文章等形式，將其背後的設計哲學那些「為什麼」，毫無保留地分享出來。這讓這個專案的價值遠超過「複製貼上」。它為所有希望從簡單下 prompt 邁向真正 multi-agent 系統的開發者，提供了一條清晰的學習路徑，幫助我們真正踏入這個充滿挑戰與機遇的領域。

References: