LangChain 深文:forking 子智能体成多智能体上下文工程利器
LangChain · x · 2026-09-09
LangChain 发布文章《Organizing Context in a Multi-Agent Harness》,讲解多智能体框架中的上下文组织。核心思路:harness 应该让上下文工程变简单。
- 大多数 harness 支持 supervisor 智能体派生子智能体执行任务
- 子智能体实现并行推理与上下文隔离,让主管智能体无需把全部上下文塞进自己的窗口即可委派工作
- 「forking」子智能体是实用的上下文工程技巧,现已内置于 deepagents
Harrison Chase 强调这是 harness 设计层面的上下文工程实践,对构建多智能体系统有直接参考价值。
所属事件:LangChain Deep Agents 支持子代理 forking 继承完整上下文(6 条相关)→
「编程与Agent」频道最新
- DeepMind 论文：LLM 无法真正随机，给随机种子才行 — rohanpaul_ai · 2026-10-27
- DeepMind 论文：LLM 无法自行随机采样，需外部传入随机数 — rohanpaul_ai · 2026-10-27
- BELL stack 开源：浏览器+Agent 框架+iMessage+支付，一套搭个人智能体 — jeff_weinstein · 2026-10-27
- 法律 AI 公司 Legora 在 Modal 上并行跑 2000 个 agent eval — blelbach · 2026-10-27
- 两名工程师用 AI 3.5 个月重建 FedEx 供应商计费核心,原估 7-8 个月 — alex_verem · 2026-10-27
- AA 实测 GPT-6.1 Terra:编码 Agent 得 48 分,成本仅前代三分之一 — ArtificialAnlys · 2026-10-27