本文详解代码执行 + MCP 优化 AI 代理的实操方案：解决传统 MCP 工具调用的 token 浪费、延迟问题，通过工具代码封装、按需调用，实现省 token、提速度、护隐私，附完整代码与图解，新手也能上手。

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DeepAgents是LangChain推出的轻量级多智能体协作框架，提供开箱即用的多智能体协作能力，支持Swarm架构、分布式任务处理等场景。其系统提示采用分层设计，包含基础提示、用户自定义提示和中间件提示（如TodoList、文件系统等）。核心设计强调任务导向性和工具使用，通过记忆优先协议实现知识持久化存储与检索，要求智能体主动检查记忆文件、优先使用存储知识而非通用知识，并遵循简洁直接的交互风

Open Deep Research 是 LangChain 团队开源的深度研究工具，通过"主管+研究员"多智能体协同工作，解决传统研究中的信息碎片化问题。其核心在于精心设计的 Prompt 系统，主要包括澄清 Prompt 和转换 Prompt 两类。澄清 Prompt 用于判断是否需要用户澄清，避免重复提问，识别模糊点，并输出结构化 JSON 结果。转换 Prompt 则将

Open Deep Research 是 LangChain 团队开源的深度研究工具，通过"主管+研究员"多智能体协同工作，解决传统研究中的信息碎片化问题。其核心在于精心设计的 Prompt 系统，主要包括澄清 Prompt 和转换 Prompt 两类。澄清 Prompt 用于判断是否需要用户澄清，避免重复提问，识别模糊点，并输出结构化 JSON 结果。转换 Prompt 则将

摘要： Weaviate多租户功能通过物理隔离实现企业级数据安全，相比Filter过滤具有显著优势：隔离强度更高、检索性能更优（仅访问指定租户分片）、符合GDPR等合规要求。从SaaS平台到多部门协作场景，Weaviate支持租户级资源管理和权限控制，配置过程包含启用多租户实例、创建租户集合、生命周期管理等关键步骤。结合HNSW索引和分词器优化，成为企业AI应用（如知识库、教育平台）向量数据管理的

中，并且其中还包含一些python自带的工具包所处的目录。，以及python核心包的导入没问题的原因.第一个值得关注的点，返回列表的第一个元素为。分析到此为止，很容易得到解决方案，即, 往。肯定能成功，不管在什么目录下都可以导入。因此，我们可知执行的路径会被自动加入。，可以发现这个路径，就是我们执行。因此，该篇内容只讲包的解决方式。中增加需要扫描包的所处目录。这个列表类型的变量中存在。此时有这么一

单Agent与多Agent系统的核心差异在于架构设计而非功能边界。单Agent通过集成多工具实现"万能专家"，而多Agent通过专业分工构建"协作团队"。多Agent在三大场景具有不可替代性：1) 跨空间实时控制（如分布式物流/电网），解决单Agent的物理延迟瓶颈；2) 开放博弈环境（如拍卖/军事对抗），实现动态策略创新；3) 高可靠系统（如工业质检），通

单Agent与多Agent系统的核心差异在于架构设计而非功能边界。单Agent通过集成多工具实现"万能专家"，而多Agent通过专业分工构建"协作团队"。多Agent在三大场景具有不可替代性：1) 跨空间实时控制（如分布式物流/电网），解决单Agent的物理延迟瓶颈；2) 开放博弈环境（如拍卖/军事对抗），实现动态策略创新；3) 高可靠系统（如工业质检），通