Deep Agents：一款“開箱即用”的智能體框架
Deep Agents 是 LangChain 推出的一款開源智能體框架，專為長期、多步驟任務設計。它內置了子智能體、文件系統、上下文管理、Shell 訪問、持久化記憶以及人工審核等特性。該框架與模型無關，支持任何支持工具調用的 LLM，並基於 LangGraph 構建，具備生產級可靠性。
LangChain 團隊近日發佈了 Deep Agents，一款“開箱即用”的智能體框架。該框架旨在為長期、多步驟的複雜任務提供默認優化配置，同時允許用户在不分支的情況下擴展或替換任何組件。
Deep Agents 的核心原則包括：偏向意見（默認為長時程、多步驟工作優化）、可擴展（無需分支即可替換任何部分）、模型無關（支持任何支持工具調用的 LLM，無論是前沿 API、開源模型還是本地模型）以及生產就緒（基於 LangGraph 構建，支持流式輸出、持久化、檢查點，並通過 LangSmith 提供一流的追蹤、評估和部署能力）。
在功能方面，Deep Agents 提供了豐富的內置能力：子智能體——將任務委託給具有獨立上下文窗口的智能體；文件系統——可讀、寫、編輯或搜索可插拔的本地、沙箱或遠程後端；上下文管理——總結長線程並將工具輸出卸載到磁盤；Shell 訪問——在用户選擇的沙箱中運行命令；持久化內存——可插拔的狀態和存儲後端，支持跨會話回憶；人工審核——在執行前批准、編輯或拒絕工具調用；技能——智能體可按需加載的可複用行為；工具——用户可自帶函數或任何 MCP 服務器。
Deep Agents 還提供了一個名為 Deep Agents Code 的預構建編碼智能體，可在終端中運行，類似於 Claude Code 或 Cursor，支持任何 LLM。安裝命令為 curl -LsSf https://langch.in/dcode | bash。
在快速入門方面，用户可以通過 uv add deepagents 安裝，然後使用 Python 快速創建智能體。框架可自動規劃、讀寫文件並管理自身上下文。用户還可以添加自定義工具、交換模型、自定義提示詞、配置子智能體等。
關於與其他框架的關係，Deep Agents 建立在 LangGraph 和 LangChain 的 create_agent 之上，是一個更偏向意見的框架，捆綁了文件系統、子智能體、上下文管理和技能。它適用於希望直接獲得完整框架的用户；如果只需要輕量級框架，可以使用 LangChain 的 create_agent；如果需要自定義圖結構，則可以直接使用 LangGraph。這三者可以組合使用。
Deep Agents 支持生產環境部署，可與 LangSmith 結合用於追蹤、評估和監控。該項目在 GitHub 上開源，擁有 25.6k 星標和 3.6k 分支，採用 MIT 許可證。更多信息可參考官方文檔和示例。