Deep Agent实战

任务信息

09月14日正式开始 · 共22天

任务信息	天数	截止时间	评审	优秀作业
Task1：环境准备	1天	09月15日 03:00	完成 Python、模型 API、Git 和 LangSmith 环境自检，并提交结果。	环境自检清单、运行日志和问题说明完整。
Task2：第1章 Agent Framework、Runtime 与 Harness；第2章快速上手	3天	09月18日 03:00	能运行第一个 Deep Agent，添加自定义工具并查看一次 Trace。	可运行代码、清晰 Trace 和简短实验总结。
Task3：第3章 虚拟文件系统与存储后端	3天	09月21日 03:00	使用文件工具，并完成至少两种 Backend 的对比实验。	文件系统实验记录、对比结论和可复现代码。
Task4：第4章 任务规划与分解	3天	09月24日 03:00	使用 Todo 机制拆解复杂任务，并完成一个小型研究或文档 Agent。	规划过程、执行结果和问题复盘齐全。
Task5：第5章 子 Agent 与上下文隔离	2天	09月26日 03:00	创建两个职责不同的子 Agent，并说明上下文隔离方式。	多 Agent 协作示例、角色设计和运行结果清晰。
Task6：第6章 异步子 Agent、第7章 Skills	4天	09月30日 03:00	体验并行任务、追加指令、取消或恢复；编写并调用一个最小可用的 SKILL.md。	异步任务记录、自定义 Skill 和调用日志完整。
Task7：第8章 长期记忆、第9章 Human in Loop	4天	10月04日 03:00	用两轮对话验证记忆，并为敏感工具配置审批、修改和拒绝流程。	两轮对话记录、记忆说明和审批流程演示完整。
Task8：综合项目开发、Demo 结营	2天	10月06日 03:00	综合使用至少 3 项课程能力，提交可运行项目和 README，完成演示与反馈。	项目可运行、README 清晰，并有完整演示材料。

github：https://github.com/datawhalechina/deepagents-in-action