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모델

기본적으로 deepagents는 "claude-sonnet-4-5-20250929"를 사용합니다. LangChain 모델 객체를 전달하여 이를 커스터마이징할 수 있습니다. 
from langchain.chat_models import init_chat_model
from deepagents import create_deep_agent

model = init_chat_model(
    model="openai:gpt-5",
)
agent = create_deep_agent(
    model=model,
)

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시스템 프롬프트

Deep agent는 Claude Code의 시스템 프롬프트에서 영감을 받은 내장 시스템 프롬프트를 제공합니다. 기본 시스템 프롬프트에는 내장된 계획 도구, 파일 시스템 도구, 하위 에이전트를 사용하기 위한 상세한 지침이 포함되어 있습니다. 특정 사용 사례에 맞게 조정된 각 deep agent는 해당 사용 사례에 특화된 커스텀 시스템 프롬프트를 포함해야 합니다. 
from deepagents import create_deep_agent

research_instructions = """\
You are an expert researcher. Your job is to conduct \
thorough research, and then write a polished report. \
"""

agent = create_deep_agent(
    system_prompt=research_instructions,
)

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도구

도구 호출 에이전트와 마찬가지로, deep agent는 접근 가능한 최상위 레벨 도구 세트를 가집니다. 
import os
from typing import Literal
from tavily import TavilyClient
from deepagents import create_deep_agent

tavily_client = TavilyClient(api_key=os.environ["TAVILY_API_KEY"])

def internet_search(
    query: str,
    max_results: int = 5,
    topic: Literal["general", "news", "finance"] = "general",
    include_raw_content: bool = False,
):
    """Run a web search"""
    return tavily_client.search(
        query,
        max_results=max_results,
        include_raw_content=include_raw_content,
        topic=topic,
    )

agent = create_deep_agent(
    tools=[internet_search]
)
제공하는 도구 외에도, deep agent는 여러 기본 도구에 접근할 수 있습니다:
  • write_todos – 에이전트의 할 일 목록을 업데이트합니다
  • ls – 에이전트의 파일 시스템에 있는 모든 파일을 나열합니다
  • read_file – 에이전트의 파일 시스템에서 파일을 읽습니다
  • write_file – 에이전트의 파일 시스템에 새 파일을 작성합니다
  • edit_file – 에이전트의 파일 시스템에서 기존 파일을 편집합니다
  • task – 특정 작업을 처리할 하위 에이전트를 생성합니다
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