选择模板

创建项目前，先用这个指南选择起点。

选择运行时族

从这里开始	适合场景
bub	轻量 Bub 应用、AG-UI gateway 和 AgentSeek 生命周期命令。
deepagents	需要规划、工具调用、sub-agent 工作流、sandbox coding agent，或 DeepAgents 本地开发示例。
langchain	需要 LangChain 或 LangGraph 应用形态，包括 RAG、Markdown chat 或 AG-UI 集成。

锁定的独立 catalog 中每个模板都会通过 .agentseek/lifecycle.toml 提供 lifecycle v2。运行时选择仍然重要，因为生成的应用代码会保持 Bub、 DeepAgents、LangChain 或 LangGraph 的形态。

按项目目标选择

目标	选择	原因
构建最小 Bub AG-UI 应用	bub/default	它启动 Bub gateway 和 Vite frontend，额外运行时表面积最小。
将最小 DeepAgents runnable 接入 AgentSeek	deepagents/default	它通过 agentseek-langchain 绑定 create_deep_agent(...)。
运行 DeepAgents research 工作流	deepagents/research	它包含搜索、工具流式事件、sub-agent 进度和 React frontend。
运行 DeepAgents 内容工作流	deepagents/content-builder	它包含品牌记忆、skills、subagents、图像生成和 streamed UI。
构建 sandbox coding agent	deepagents/sandbox	它使用 create_deep_agent(...)，默认接入 Daytona，并保留收费的 LangSmith Sandbox 作为备选。
构建 LangChain AG-UI 应用	langchain/default	它保留 LangChain create_agent(...) 形态，并通过 AgentSeek 接入。
从纯 LangGraph 风格 chat UI 开始	langchain/markdown-messages	它使用 langgraph dev、@langchain/react 和 Markdown 消息渲染。
基于 OceanBase seekdb 构建 RAG	langchain/agentic-rag	它包含 agentic retrieval tool、ingest command、frontend 和 OceanBase seekdb 设置。
学习并观察混合检索效果	langchain/agentic-rag-hybrid	它包含图片导入、向量/稀疏/全文/元数据模式、内置 starter pack、可视化对比 UI 和可选 Phoenix traces。
连接远程 LangGraph 服务	langchain/cli-remote	它通过 LangGraphClientRunnable 桥接远程 LangGraph agent。

选择 AgentSeek 包装形态或框架原生形态

如果你希望生成应用走 AgentSeek/Bub gateway 路径，选择 bub/default、deepagents/default 或 langchain/default。

如果你希望保留 langgraph dev 等框架原生 backend，同时仍由 AgentSeek 生命周期命令管理本地开发，选择 deepagents/research、 deepagents/content-builder、deepagents/sandbox、 langchain/markdown-messages、langchain/agentic-rag 或 langchain/agentic-rag-hybrid。

如果生成项目应该连接一个已经运行的 LangGraph 服务，而不是自己管理图进程， 选择 langchain/cli-remote。

当你希望开发者能够观察和理解混合检索效果，尤其是图片知识库同时依赖视觉相似度、caption、标签和元数据召回时，选择 langchain/agentic-rag-hybrid。

查看完整细节

选定起点后，用模板参考页查看准确路径和支持的 create 形式。

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