Deep Agents
The batteries-included agent harness. — LangChain / MIT / LangGraph native
何か
Deep Agents は LangChain が開発するオープンソースの Python エージェントハーネス。 プロンプト・ツール・コンテキスト管理を自分でつなぎ合わせることなく、即座に動くエージェントが手に入る。 LangGraph のコンパイル済みグラフを返すので、ストリーミング・永続化・Studio 連携など LangGraph の機能をすべて利用できる。 Claude Code に着想を得て「より汎用的に」することを目指して開発された。
MITライセンス
LangGraphランタイム
Any LLMプロバイダ
MCP対応
pip install deepagents で即導入。create_deep_agent() を呼ぶだけで計画・ファイル操作・サブエージェント・コンテキスト管理付きのエージェントが動き出す。
JS/TS 版もある: deepagents.js（GitHub）も別途公開されている。このページは Python 版の解説。
モノレポ構成
独立してバージョン管理される複数パッケージを uv で束ねた Python モノレポ。
%%{init: {"theme": "base", "themeVariables": {
"primaryColor": "#e0f2fe",
"primaryTextColor": "#0c4a6e",
"primaryBorderColor": "#7dd3fc",
"lineColor": "#7dd3fc",
"secondaryColor": "#f0f9ff",
"tertiaryColor": "#e0f2fe",
"fontSize": "14px",
"fontFamily": "IBM Plex Sans, system-ui, sans-serif"
}}}%%
flowchart TD
ROOT["deepagents
monorepo (uv)"] SDK["libs/deepagents
SDK core"] CLI["libs/cli
Terminal UI"] ACP["libs/acp
Agent Context Protocol"] EVALS["libs/evals
Evaluation suite"] PARTNERS["libs/partners
Integration packages"] GRAPH["graph.py
create_deep_agent()"] MW["middleware/
filesystem / memory
subagents / summarization"] BACKENDS["backends/
StateBackend"] TUI["app.py
Textual TUI"] TOOLS["tools.py
shell / web / sandbox"] SKILLS["skills/
slash commands"] ROOT --> SDK & CLI & ACP & EVALS & PARTNERS SDK --> GRAPH & MW & BACKENDS CLI --> TUI & TOOLS & SKILLS classDef pkg fill:#e0f2fe,stroke:#7dd3fc,color:#0c4a6e classDef sub fill:#f0fdf4,stroke:#86efac,color:#166534 classDef root fill:#0891b2,stroke:#0891b2,color:#fff class ROOT root class SDK,CLI,ACP,EVALS,PARTNERS pkg class GRAPH,MW,BACKENDS,TUI,TOOLS,SKILLS sub
monorepo (uv)"] SDK["libs/deepagents
SDK core"] CLI["libs/cli
Terminal UI"] ACP["libs/acp
Agent Context Protocol"] EVALS["libs/evals
Evaluation suite"] PARTNERS["libs/partners
Integration packages"] GRAPH["graph.py
create_deep_agent()"] MW["middleware/
filesystem / memory
subagents / summarization"] BACKENDS["backends/
StateBackend"] TUI["app.py
Textual TUI"] TOOLS["tools.py
shell / web / sandbox"] SKILLS["skills/
slash commands"] ROOT --> SDK & CLI & ACP & EVALS & PARTNERS SDK --> GRAPH & MW & BACKENDS CLI --> TUI & TOOLS & SKILLS classDef pkg fill:#e0f2fe,stroke:#7dd3fc,color:#0c4a6e classDef sub fill:#f0fdf4,stroke:#86efac,color:#166534 classDef root fill:#0891b2,stroke:#0891b2,color:#fff class ROOT root class SDK,CLI,ACP,EVALS,PARTNERS pkg class GRAPH,MW,BACKENDS,TUI,TOOLS,SKILLS sub
パッケージ一覧
| パッケージ | PyPI | 説明 |
|---|---|---|
libs/deepagents | deepagents | SDK コア。create_deep_agent() を提供。LangGraph グラフとして返す。 |
libs/cli | deepagents-cli | Textual ベースのインタラクティブ TUI。ストリーミング・会話再開・スキル・サンドボックスなど。 |
libs/acp | deepagents-acp | Agent Context Protocol サポート。エージェント間の標準通信プロトコル。 |
libs/evals | deepagents-evals | 評価スイート。Harbor 連携、tau-bench ベースのタスク評価。 |
libs/partners/* | 各プロバイダ | Daytona などサードパーティ統合パッケージ群。 |
インストール
pip install deepagents
# or
uv add deepagents
最小起動
ゼロ設定でエージェントが動く。create_deep_agent() は LangGraph の CompiledStateGraph を返す。
from deepagents import create_deep_agent
agent = create_deep_agent()
result = agent.invoke({
"messages": [{"role": "user", "content": "Research LangGraph and write a summary"}]
})
カスタマイズ
モデル・ツール・システムプロンプトを差し替えられる。MCP は langchain-mcp-adapters 経由で接続。
from langchain.chat_models import init_chat_model
from deepagents import create_deep_agent
agent = create_deep_agent(
model=init_chat_model("openai:gpt-4o"),
tools=[my_custom_tool],
system_prompt="You are a research assistant.",
)主なパラメータ
| パラメータ | 型 | 説明 |
|---|---|---|
model | BaseChatModel | 使用する LLM。省略時は Anthropic Claude。ツール呼び出し対応モデルであれば何でも可。 |
tools | Sequence[BaseTool] | 組み込みツールに追加するカスタムツールのリスト。 |
system_prompt | str | エージェントへのシステムプロンプト。省略時はデフォルトの Deep Agent プロンプトが使われる。 |
checkpointer | Checkpointer | LangGraph チェックポインタ。会話の永続化・再開に使用。 |
store | BaseStore | 長期メモリストア。 |
インストール
ターミナルで使える事前ビルド済みコーディングエージェント。Claude Code や Cursor に近い体験を任意の LLM で実現する。
# ワンライナー（推奨）
curl -LsSf https://raw.githubusercontent.com/langchain-ai/deepagents/main/libs/cli/scripts/install.sh | bash
# uv で直接インストール
uv tool install 'deepagents-cli[nvidia,ollama]'
# 起動
deepagentsインタラクティブ端末 UI
Textual 製のリッチターミナル UI。ストリーミングレスポンスをリアルタイム表示。
会話の継続 & 永続メモリ
セッションをまたいで会話を再開。エージェントがコンテキストを記憶し続ける。
ウェブ検索
最新情報を根拠としたレスポンス。ライブ情報をグラウンドとして使用。
リモートサンドボックス
LangSmith / Daytona / Modal / Runloop など隔離環境でコード実行。
カスタムスキル
スラッシュコマンドでエージェントを拡張。独自ワークフローを組み込める。
Human-in-the-loop
ツール呼び出し前に承認・却下できる。安全な実行フローを実現。
ヘッドレスモード
非インタラクティブ実行。スクリプトや CI パイプラインから呼び出せる。
プロバイダ自由選択
OpenAI・Anthropic・Ollama・NVIDIA など任意の LLM を切り替え可能。
組み込みツール
SDK はミドルウェアとして提供されるツール群を内包している。create_deep_agent() が自動で組み込む。
| ミドルウェア / ツール | 機能 | 主なツール |
|---|---|---|
FilesystemMiddleware |
ファイルシステム操作 | read_file, write_file, edit_file, ls, glob, grep |
SubAgentMiddleware |
同期サブエージェント委譲 | task — 独立したコンテキストウィンドウで作業を分割 |
AsyncSubAgentMiddleware |
非同期サブエージェント | 複数タスクの並列実行。AsyncSubAgent / AsyncSubAgentJob |
MemoryMiddleware |
コンテキスト管理 | 会話が長くなったとき自動要約。大きな出力はファイルに保存。 |
TodoListMiddleware |
タスク計画・追跡 | write_todos — タスク分解と進捗追跡 |
Shell (execute) |
コマンド実行 | サンドボックス付きでシェルコマンドを実行 |
セキュリティモデル: Deep Agents は「LLM を信頼する」モデルを採用している。エージェントはツールが許可する範囲で何でもできる。モデル自身のセルフポリシーに頼らず、ツール・サンドボックスレイヤーで境界を強制すること。
公式
関連
- deepagents.js — JS/TS 版エージェントハーネス
- langchain-mcp-adapters — MCP 連携アダプタ
- LangGraph ドキュメント — ランタイムの詳細
- Textual — CLI の TUI フレームワーク
- LangChain Forum — コミュニティ