deepagents)는 복잡한 다단계 작업을 수행할 수 있는 에이전트를 구축하기 위한 독립형 라이브러리입니다. LangGraph를 기반으로 구축되었으며, Claude Code, Deep Research, Manus와 같은 애플리케이션에서 영감을 받아 계획 수립 기능, 컨텍스트 관리를 위한 파일 시스템, 하위 에이전트 생성 기능을 제공합니다.
Deep agents 사용 시점
다음과 같은 기능이 필요한 에이전트를 구축할 때 deep agents를 사용하세요:- 계획 수립과 분해가 필요한 복잡한 다단계 작업 처리
- 파일 시스템 도구를 통한 대량의 컨텍스트 관리
- 컨텍스트 격리를 위해 전문화된 하위 에이전트에 작업 위임
- 대화 및 스레드 간 메모리 유지
create_agent를 사용하거나 커스텀 LangGraph 워크플로우를 구축하는 것을 고려하세요.
핵심 기능
계획 수립 및 작업 분해
Deep agents는 에이전트가 복잡한 작업을 개별 단계로 분해하고, 진행 상황을 추적하며, 새로운 정보가 나타남에 따라 계획을 조정할 수 있도록 하는 내장
write_todos 도구를 포함합니다.컨텍스트 관리
파일 시스템 도구(
ls, read_file, write_file, edit_file)를 통해 에이전트는 대량의 컨텍스트를 메모리로 오프로드하여 컨텍스트 윈도우 오버플로우를 방지하고 가변 길이 도구 결과로 작업할 수 있습니다.하위 에이전트 생성
내장된
task 도구를 통해 에이전트는 컨텍스트 격리를 위해 전문화된 하위 에이전트를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 메인 에이전트의 컨텍스트를 깨끗하게 유지하면서도 특정 하위 작업을 깊이 있게 수행할 수 있습니다.장기 메모리
LangGraph의 Store를 사용하여 스레드 간 영구 메모리로 에이전트를 확장할 수 있습니다. 에이전트는 이전 대화에서 정보를 저장하고 검색할 수 있습니다.
LangChain 에코시스템과의 관계
Deep agents는 다음을 기반으로 구축되었습니다:- LangGraph - 기본 그래프 실행 및 상태 관리를 제공합니다
- LangChain - 도구 및 모델 통합이 deep agents와 원활하게 작동합니다
- LangSmith - LangGraph Platform을 통한 관찰 가능성 및 배포를 제공합니다
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