Deep Agents：一款“開箱即用”的智慧體框架
Deep Agents 是 LangChain 推出的一款開源智慧體框架，專為長期、多步驟任務設計。它內建了子智慧體、檔案系統、上下文管理、Shell 訪問、持久化記憶以及人工稽核等特性。該框架與模型無關，支援任何支援工具呼叫的 LLM，並基於 LangGraph 構建，具備生產級可靠性。
LangChain 團隊近日釋出了 Deep Agents，一款“開箱即用”的智慧體框架。該框架旨在為長期、多步驟的複雜任務提供預設最佳化配置，同時允許使用者在不分支的情況下擴充套件或替換任何元件。
Deep Agents 的核心原則包括：偏向意見（預設為長時程、多步驟工作最佳化）、可擴充套件（無需分支即可替換任何部分）、模型無關（支援任何支援工具呼叫的 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，支援流式輸出、持久化、檢查點，並透過 LangSmith 提供一流的追蹤、評估和部署能力）。
在功能方面，Deep Agents 提供了豐富的內建能力：子智慧體——將任務委託給具有獨立上下文視窗的智慧體；檔案系統——可讀、寫、編輯或搜尋可插拔的本地、沙箱或遠端後端；上下文管理——總結長執行緒並將工具輸出解除安裝到磁碟；Shell 訪問——在使用者選擇的沙箱中執行命令；持久化記憶體——可插拔的狀態和儲存後端，支援跨會話回憶；人工稽核——在執行前批准、編輯或拒絕工具呼叫；技能——智慧體可按需載入的可複用行為；工具——使用者可自帶函式或任何 MCP 伺服器。
Deep Agents 還提供了一個名為 Deep Agents Code 的預構建編碼智慧體，可在終端中執行，類似於 Claude Code 或 Cursor，支援任何 LLM。安裝命令為 curl -LsSf https://langch.in/dcode | bash。
在快速入門方面，使用者可以透過 uv add deepagents 安裝，然後使用 Python 快速建立智慧體。框架可自動規劃、讀寫檔案並管理自身上下文。使用者還可以新增自定義工具、交換模型、自定義提示詞、配置子智慧體等。
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，捆綁了檔案系統、子智慧體、上下文管理和技能。它適用於希望直接獲得完整框架的使用者；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 支援生產環境部署，可與 LangSmith 結合用於追蹤、評估和監控。該專案在 GitHub 上開源，擁有 25.6k 星標和 3.6k 分支，採用 MIT 許可證。更多資訊可參考官方文件和示例。