直播回放：5 倍效率提升，用 DeepAgents 重构 Agent 开发流
邢云阳
直播嘉宾：邢云阳 资深 AI 技术专家
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极客时间的朋友大家好，我是邢云阳。我上一门课程完结大概在去年 2025 年 11 月份，到现在有 7 个月没和大家见面了。这段时间我也比较忙，主要是换了一次工作，目前做的是 AI 和业务协同方面的工作，比如把 AI 赋能到业务当中、给企业提效等场景。
今天给大家讲一个全新的框架——DeepAgents，我起的标题叫做“5 倍效率提升，用 DeepAgents 重构 Agent 开发流”。今天我们不怎么深讲技术，技术是次重点。我们主要聊思路——今年 AI 发展速度这么快，我们做 AI 开发相比于去年，发生了哪些思路性的变化。
从工具调用到 Harness 的四个阶段
Agent 的两个原点
从 2023 年开始回顾，ChatGPT 火爆之后，工具调用型 Agent 的概念就被提出来了。当时有两个方法。
第一个是 Function Calling，利用模型内置的能力，让模型在合适的场景下主动选择工具来解决问题。第二个是 ReAct，即使模型本身不具备某些能力，比如方程求解，我们通过一段 ReAct 提示词赋能给它，它也能具备推理、工具选择、调用结果观察这一系列完整链路。
而且 ReAct 的思想相比于 Function Calling 更加透明，每一步的执行过程都便于观测。直到今天，很多大型智能体软件比如 Claude Code，底层依然有 ReAct 的影子。虽然不再是简简单单一个 while true 就搞定了，但 ReAct 的思想仍然是做智能体非常重要的底层思想。
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