为托管深度智能体添加计划

托管深度智能体可以按照 cron 计划运行智能体。在 schedules/ 目录下添加一个计划文件，导出一个命名的 schedule �明，mda deploy 会在部署上线后将其配置为 LangSmith cron。

托管深度代理目前处于私有测试阶段，仅在LangSmith Cloud的美国区域提供。加入等待列表以申请访问权限。

添加计划

在 schedules/ 目录下为每个计划创建一个文件。文件名将成为托管计划的名称。完整的项目布局请参阅 CLI 项目文件参考。计划模块必须导出一个命名的 schedule 声明。

from managed_deepagents import define_schedule

schedule = define_schedule(
    cron="0 8 * * 1-5",
    timezone="America/Los_Angeles",
    prompt="撰写每日摘要。",
)

import { defineSchedule } from "managed-deepagents";

export const schedule = defineSchedule({
  cron: "0 8 * * 1-5",
  timezone: "America/Los_Angeles",
  prompt: "撰写每日摘要。",
});

配置计划输入

每个计划必须精确地定义以下其中一项：

prompt：一个自然语言提示。当 cron 触发时，MDA 会将其转换为用户消息。
input：一个结构化的 LangGraph 输入对象。当您需要传递自定义图输入而非单一提示时，请使用此项。

from managed_deepagents import define_schedule

schedule = define_schedule(
    cron="30 2 * * *",
    input={
        "messages": [
            {"role": "user", "content": "清理过期票据并总结变更。"}
        ]
    },
)

import { defineSchedule } from "managed-deepagents";

export const schedule = define_schedule({
  cron: "30 2 * * *",
  input: {
    messages: [
      { role: "user", content: "清理过期票据并总结变更。" },
    ],
  },
});

cron 必须是标准的五个字段的 cron 表达式：分钟、小时、日、月和星期几。如果省略 timezone，LangSmith cron 将使用 UTC。

选择线程行为

计划默认使用临时线程。MDA 为每次运行创建一个新线程，并在运行完成后要求 LangSmith 删除该临时线程。仅当计划运行需要跨调用累积持久线程状态时，才使用持久线程。

from managed_deepagents import define_schedule

schedule = define_schedule(
    cron="0 3 * * *",
    prompt="回顾当前项目记忆并列出后续任务。",
    thread={"mode": "persistent", "id": "nightly-memory"},
)

import { defineSchedule } from "managed-deepagents";

export const schedule = define_schedule({
  cron: "0 3 * * *",
  prompt: "回顾当前项目记忆并列出后续任务。",
  thread: { mode: "persistent", id: "nightly-memory" },
});

将结果发送到 Slack

设置 deliver_to / deliverTo 以通过配置的 Slack 频道发布最终响应。请使用 Slack 频道 ID，因为计划运行没有原始线程。

计划投递需要 managed-deepagents>=0.4.0。

from managed_deepagents import define_schedule

schedule = define_schedule(
    cron="0 9 * * 1",
    prompt="写一个简短的周一问候。",
    deliver_to={
        "channel": "slack",
        "to": {
            "type": "provider_conversation",
            "conversation_id": "C0123456789",
        },
    },
)

import { defineSchedule } from "managed-deepagents";

export const schedule = define_schedule({
  cron: "0 9 * * 1",
  prompt: "写一个简短的周一问候。",
  deliverTo: {
    channel: "slack",
    to: {
      type: "provider_conversation",
      conversationId: "C0123456789",
    },
  },
});

Slack 机器人必须能够访问目标频道。关于频道设置和所需的密钥，请参阅 Slack。

使用静态声明

计划声明在编译时被提取。请保持计划配置为静态可序列化：

使用字面量、数组、对象以及对顶层字面量常量的引用。
不要读取环境变量、调用函数、展开对象、使用 **kwargs 或动态计算计划值。
请将动态行为放入智能体、工具、中间件或运行时上下文中。

部署计划

使用 mda dev 在本地测试项目，然后使用 mda deploy 进行部署。在 LangSmith 中打开部署追踪，以检查模型调用、工具调用、错误和延迟情况。当部署状态变为 DEPLOYED 时，mda deploy 会搜索部署在的智能体服务器上现有的 MDA 拥有的 cron 作业，删除它们，并为当前 schedules/ 目录中的声明创建 cron 作业。删除一个本地计划文件并重新部署，将会移除对应的托管 cron。

如果您使用 --no-wait 部署，CLI 会触发远程构建并在部署达到 DEPLOYED 之前退出，因此在该次调用期间它不会协调计划。在添加、更改或移除计划时，请不带 --no-wait 运行 mda deploy .。

故障排除

must export a named schedule declaration：请从 schedules/ 中的每个文件导出一个顶层的 schedule。
must define exactly one of prompt or input：添加 prompt 或 input 其中之一，但不能同时添加两者。
cron must be a standard 5-field expression：使用五个 cron 字段，而不是基于秒的 cron 语法。
schedule is not static：将计算值替换为字面量或顶层字面量常量。
failed to create cron for schedule：在 LangSmith 中打开部署 URL，并确认已部署的智能体服务器运行正常。

后续步骤

部署智能体

部署并协调计划变更。

CLI 参考

查询 mda deploy 标志和故障排除方法。

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