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Interpreters 与动态子 Agent
Beta 能力：Interpreters 与 Dynamic subagents 的 API、生命周期和安全语义仍可能变化。基础 quickstart 不依赖它们；启用前应重新核对当前发行包、官方文档和源码。
普通 Agent 一次产生一个 tool call。Interpreter 为 Agent 提供一个内存中的 JavaScript 工作区， 使模型可以用循环、分支和 Promise.all 组合多个已允许工具或 subagent 调用，再把精炼结果返回 消息上下文。
Interpreter 解决什么问题
- 对大量结构化结果做排序、过滤、聚合和去重。
- 用程序控制多个允许工具的调用顺序。
- 并行分派多个独立 subagent，而不是让模型逐次发出
task。 - 把临时计算变量留在 runtime 中，减少 messages 膨胀。
前端类比
可以把它类比为一个受限 Web Worker：主 Agent 把计算逻辑交给独立 JavaScript runtime，worker 只能使用显式桥接的能力，并把结果回传。
Deep Agents 原生语义：当前 Python 集成使用 QuickJS runtime，并向模型增加 eval 工具。 它默认没有宿主 filesystem、network、shell 或可靠时钟；只有 middleware 显式桥接的工具和 task 才能越过 runtime 边界。
安装与最小配置
Python 0.6.12 可以通过 Deep Agents extra 安装与该发行线匹配的 QuickJS 集成：
bash
pip install "deepagents[quickjs]==0.6.12"配置 CodeInterpreterMiddleware：
python
import os
from deepagents import create_deep_agent
from langchain_quickjs import CodeInterpreterMiddleware
agent = create_deep_agent(
model=os.environ["DEEPAGENTS_MODEL"],
middleware=[
CodeInterpreterMiddleware(
memory_limit=64 * 1024 * 1024,
timeout=5.0,
max_ptc_calls=32,
capture_console=True,
ptc=None,
)
],
)
# PTC bridge 是异步 host function，使用 ainvoke
result = await agent.ainvoke(
{"messages": [{"role": "user", "content": "用 JavaScript 汇总一组数字"}]}
)ptc=None 表示程序化工具调用关闭。即使 Agent 本身拥有业务工具，也不会自动把所有工具暴露给 QuickJS。
Programmatic Tool Calling
只向 interpreter 开放确实需要的工具：
python
CodeInterpreterMiddleware(ptc=["search_docs"])也可以传入具体 tool 对象。名称 allowlist 便于配置，但 tool 对象更容易在代码审查中确认实际 实现。还应限制 max_ptc_calls、单次 timeout、内存和输出长度。
Interpreter 中的概念形状如下：
js
const queries = ['state backend', 'store backend', 'composite backend']
const results = []
for (const query of queries) {
results.push(await tools.search_docs({ query }))
}
results.map(({ title, url }) => ({ title, url }))tools.search_docs 只有在 PTC allowlist 中才存在。它不是浏览器全局网络 API。
动态分派 subagents
当主 Agent 已配置命名 subagents，interpreter 可以暴露 task(...) 桥接。模型可以用 JavaScript 循环、条件与并发批量构造委派：
js
const topics = ['版本策略', '安全边界', '部署选项']
const reports = await Promise.all(
topics.map((topic) =>
task({
subagent_type: 'researcher',
description: `研究 ${topic}`,
prompt: `只使用已提供的官方资料，输出 ${topic} 的要点和来源。`,
})
)
)
reports这仍然不是“动态创建任意 Agent”。可用的 subagent_type 来自主 Agent 已配置的 subagent specs； 应用应限制类型、工具、模型、并发数和总任务数。
最重要的审批限制
PTC bridge 和 interpreter 内的动态 task 不一定经过普通模型 tool-call 路径，因此不能假设 interrupt_on 会逐次暂停这些内部调用。安全策略必须同时落实在：
- PTC allowlist 和 subagent allowlist。
- 每个业务工具自身的认证与授权。
- sandbox 的 filesystem、network 与凭据边界。
- 调用次数、并发、timeout、内存和输出限制。
- interpreter 启用前的上层审批，而不是只依赖桥接内部逐次审批。
何时不要使用
- 只有一两个工具调用，普通 Agent loop 已足够。
- 任务必须在每次外部调用前强制人工批准。
- 团队尚未建立工具授权和 sandbox 边界。
- 需要浏览器 DOM、Node.js 模块、网络或宿主 shell，却误以为 QuickJS 默认具备这些能力。
Python 与 TypeScript 差异
两个 SDK 的官方文档都提供 interpreter 与 dynamic subagent 概念，但 Python 以 langchain-quickjs middleware 为主线，TypeScript 的 runtime、导入路径和配置命名应以对应 版本文档为准。不要把 Python CodeInterpreterMiddleware 导入直接翻译成 TS 类名。