LangChain 为 Deep Agents 引入模型专属配置，性能提升 10–20 点

LangChain 宣布为 Deep Agents 框架新增模型专属配置文件，针对 OpenAI、Anthropic、Google 三大模型家族分别调整提示词、工具调用与中间件逻辑。

此前 Deep Agents 采用通用设计跨模型族工作，但实测发现不同模型对提示格式、工具描述风格和中间件顺序的敏感度差异显著。模型专属配置通过定制这些维度，在 tau2-bench 子集上相比默认方案提升 10–20 个百分点。

该更新以开箱即用的 profiles 形式发布，降低了开发者手动调参的成本，也意味着 Agent 框架正从“一套提示打天下”走向模型感知的精细化适配。