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Profiles / 模型配置Note 71

Deep Agents Profiles 学习路线

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这部分学习 Deep Agents 的 profiles：把某个 provider 或某个 model 的默认行为打包起来，让 create_deep_agent 在选中模型时自动应用。艹，别把两种 profile 混成一锅：HarnessProfile 管 harness 行为，ProviderProfile 管模型构造参数。

为什么不改 create_deep_agent 也能生效

register_harness_profile() 和 register_provider_profile() 不是装饰器，也不是给 create_deep_agent 包一层函数；它们是把配置写入 Deep Agents 内部的全局 profile registry。

当你调用 create_deep_agent(model=...) 时，Deep Agents 内部会解析当前模型的 provider 和 identifier，例如本项目的真实模型会解析成：

provider = openai
identifier = gpt-5.5

然后 HarnessProfile 会按顺序查：

openai:gpt-5.5
openai
默认空 profile

所以提前注册过：

register_harness_profile("openai:gpt-5.5", HarnessProfile(...))

后面哪怕 create_deep_agent(model=get_real_model()) 调用点没多加参数，profile 也会在 Agent 组装时被命中。

ProviderProfile 的链路更早：只有当你传入字符串模型 spec，例如 create_deep_agent(model="openai:gpt-5.5") 时，Deep Agents 会先 resolve_model(...)，再通过 apply_provider_profile(...) 把已注册的模型构造参数传给 init_chat_model(...)。

HarnessProfile   -> 影响 Agent harness 行为：prompt、工具描述、隐藏工具、middleware、general-purpose subagent
ProviderProfile  -> 影响模型构造参数：temperature、timeout、base_url、headers、pre_init

课程大纲

01 HarnessProfile：追加模型专属提示

目标：理解 system_prompt_suffix 如何在匹配模型时追加到系统提示词末尾。

02 工具可见性与描述覆盖

目标：理解 tool_description_overrides 和 excluded_tools 如何改变模型看到的工具说明和工具集合。

03 ProviderProfile：模型构造参数

目标：理解 provider-level 与 model-level 的 init_kwargs 如何合并，以及它只影响模型构造，不影响 harness。

04 HarnessProfileConfig：配置文件加载

目标：理解 JSON/YAML 友好的 profile 配置如何 round-trip，并直接注册到 harness profile。

05 综合案例：Provider + Harness 一起用

目标：把 provider 参数合并、工具描述覆盖、工具隐藏、禁用 general-purpose subagent 串成一条真实流程。

推荐学习顺序

  1. 先学 HarnessProfile，因为它直接影响 Agent 的提示词、工具和 subagent。
  2. 再学 ProviderProfile，因为它只在模型构造阶段生效。
  3. 最后学 Config 和综合案例，知道哪些配置适合落盘，哪些只能写在 Python 里。

本地版本

  • deepagents==0.6.12
  • 示例通过 _model.py 复用项目已有 deepagent_src.llms.get_gpt_model()，会执行真实 Agent 调用。
  • 示例通过 deepagent_src.agent_output.invoke_and_pretty_print() 打印完整消息链。
  • 官方资料来源：https://docs.langchain.com/oss/python/deepagents/profiles

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