用途：按 LangChain 官方 JavaScript/TypeScript Deep Agents 快速入门，在本地脚手架出一个最小研究型智能体，并用所选模型提供商的原生联网搜索替代 Tavily。
主要能力与做法：以官方文档为准（https://docs.langchain.com/oss/javascript/deepagents/quickstart），实现其中展示的研究智能体形态，包括 createDeepAgent、研究用系统提示词，并用类似“What is LangGraph?”的研究问题调用。需 Node 22+。
本地设置约束：先询问使用哪个提供商与模型，以体现模型无关性，例如传入 provider:model 字符串（openai:gpt-5.5、anthropic:claude-sonnet-5、google-genai:gemini-3.5-flash），不确定时默认 anthropic:claude-sonnet-5。新建独立目录（如 deep-agent/）并在其中操作，避免污染现有项目。不要使用 Tavily 或 @langchain/tavily，改用所选提供商内置的联网搜索工具，并到该提供商的 LangChain 文档核对当前导出与工具形态（示例：Anthropic 用 @langchain/anthropic 的 tools.webSearch_*() 或等价字典；OpenAI 用 { type: "web_search" }；Google 用 { google_search: {} }）。优先选 Anthropic、OpenAI、Google 以获得提供商搜索。唯一密钥是该提供商的 API key，放在 .env 并加入 gitignore；除非用户要求，跳过 LangSmith 追踪。按快速入门安装依赖但去掉 Tavily，并加上对应模型提供商的包。运行研究示例、展示输出后停止，并指向 deep-agents-core、customization、Managed Deep Agents 作为后续步骤。
限制：具体 API 与工具形态以官方文档为准，不应凭记忆臆造；资料未提供价格、平台支持范围或效果数据。