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langchain-ai/deepagents

계획·하위 에이전트·파일·메모리·사람 승인을 기본으로 묶은 오픈소스 에이전트 하네스

Python26.7k+
langchain-ai/deepagents 대표 이미지

요약

deepagents는 장기·다단계 작업에 필요한 계획, 하위 에이전트 위임, 파일시스템, 컨텍스트 관리, 셸, 영속 메모리, 사람 승인 흐름을 기본 구성으로 제공하는 오픈소스 에이전트 하네스입니다.

도구 소개

공식 README는 도구 호출을 지원하는 프런티어·오픈웨이트·로컬 모델을 함께 사용할 수 있고, LangGraph 기반의 스트리밍·영속성·체크포인트·추적·평가·배포 구성을 설명합니다. 필요한 구성요소를 확장·교체할 수 있어 단순한 단일 챗봇보다 업무형 에이전트 구조를 실험하기 좋습니다.

하위 에이전트에는 격리된 컨텍스트를 주고, 긴 도구 출력은 파일로 넘기며, 사람이 도구 호출을 승인·수정·거부하도록 만들 수 있습니다. 교육에서는 문서 조사, 파일 정리, 검토 승인 같은 단계를 한 흐름으로 보여주기 좋습니다.

사용 포인트

  • 조사·작성·검토를 하위 에이전트로 나눌 때
  • 긴 문서와 도구 결과를 파일·요약으로 관리할 때
  • 셸 실행과 외부 도구 사용 전 사람 승인 단계를 둘 때
  • LangChain의 가벼운 에이전트와 LangGraph 커스텀 그래프 사이의 실용적인 기본형이 필요할 때

설치와 시작

공식 README의 Python 설치와 최소 실행 예시는 다음과 같습니다.

uv add deepagents

from deepagents import create_deep_agent

agent = create_deep_agent(
    model="openai:gpt-5.5",
    tools=[my_custom_tool],
    system_prompt="You are a research assistant.",
)
result = agent.invoke({"messages": "Research LangGraph and write a summary"})

터미널형 Deep Agents Code는 공식 README가 안내하는 설치기로 시작할 수 있습니다.

curl -LsSf https://langch.in/dcode | bash

도구 권한은 모델이 아니라 샌드박스·툴 경계에서 제한해야 한다는 공식 보안 안내를 먼저 확인합니다.

선정 사유

GitHub API에서 26.7k stars, MIT 라이선스, 2026-07-24 최신 push를 확인했습니다. 단순 프롬프트 예제가 아니라 계획·컨텍스트·위임·승인이라는 업무형 에이전트 운영 요소를 한 번에 실습할 수 있어, AI 교육과 문서 자동화 설계에 장기적으로 재사용할 가치가 있다고 판단했습니다.

참고