Build a Research Agent with Deep Agents by LangChain

Build a Research Agent with DeepAgents by LangChain — quick, practical, and surprisingly human.

If you’ve ever wanted a research assistant that plans, searches, and delegates work to smaller helpers, this video is gold. It walks through DeepAgents, an open source agent harness from LangChain, explaining the core ideas like planning, computer access, and sub-agent delegation, and then shows you how to put it all together. Watch here: https://youtu.be/5tn6O0uXYEg?si=p8nkkInGtTLNoi3h

Quick background, because context matters. LangChain built DeepAgents to make complex research workflows easier, so you don’t have to Frankenstein tools together. The video covers setup options, built-in tools, task-specific instructions (think Search and Think), and practical safeguards to stop your agent from spinning out, yes, that can happen.

What I liked most, from real hands-on time, was the subagent pattern. I used custom subagents to isolate PDF parsing and long-context searches, and suddenly debugging got way simpler. Middleware was another lifesaver, letting me inject logging and short-circuit bad steps without rewriting the core agent. The walkthrough even shows initializing the DeepAgent, running stuff in a notebook, and connecting file system backends, which felt very practical.

Advanced topics get covered too, like generating subagent research output, LangSmith tracing for observability, and deploying with the LangGraph server. So whether you’re prototyping or aiming to deploy, you’ll find concrete tips and code patterns.

Small aside, you’ll tweak prompts a few times, that’s normal, don’t fight it. The video ends with a clear summary and next steps, and honestly it left me optimistic about building reliable, modular research agents.

Curious? Start with the video and then try a tiny notebook prototype, you’ll learn faster than you think.

DeepAgents bauen mit LangChain — kompakt, praktisch und ehrlich.

Wenn du schon mal versucht hast, einen Forschungsagenten zu bauen, der plant, sucht und Aufgaben an Unteragenten delegiert, dann ist dieses Video ein guter Einstieg. Es stellt DeepAgents vor, erklärt die Kernprinzipien wie Planung, Zugriff auf Rechnerressourcen und Delegation, und zeigt, wie man alles konfiguriert. Schau es dir an: https://youtu.be/5tn6O0uXYEg?si=p8nkkInGtTLNoi3h

Kurz zur Herkunft, das hilft beim Verstehen: LangChain hat DeepAgents als offene Lösung entwickelt, damit komplexe Workflows weniger zusammengestückelt wirken. Im Video werden Quick-Start-Optionen, eingebaute Tools, aufgabenspezifische Anweisungen (z. B. Search und Think) und Strategien gegen das sogenannte „Spin Out“ behandelt.

Aus eigener Erfahrung, ein praktischer Tipp: Unteragenten sind großartig, um Kontext zu isolieren, etwa beim Auswerten großer PDFs. Middleware nutze ich, um Logging einzufügen und problematische Schritte abzufangen, ohne den Agenten umzuschreiben. Es wird auch gezeigt, wie man in Notebooks startet, Filesystem-Backends nutzt und wie sich Ergebnisse der Unteragenten strukturieren lassen.

Zum Schluss gibt es Hinweise zu Tracing und Deployment, unter anderem den Einsatz des LangGraph servers, was den Weg in Produktion erleichtert. Alles in allem ein praktischer Guide, der Lust macht, selbst anzufangen.

Tipp: Schau das Video, lege ein Notebook an und probiere eine kleine Aufgabe, Schritt für Schritt. Du wirst überrascht sein, wie schnell du Fortschritte machst.