計画・ファイル操作・子エージェント生成まで全部入り！すぐ動くAIエージェント基盤 — deepagents

アーキテクチャ・仕組み

• create_deep_agent() はコンパイル済みの LangGraph グラフを返す
• LangGraphの機能（ストリーミング、永続化、チェックポイント、Studio連携）をそのまま利用可能
• Claude Codeの汎用性にインスパイアされた設計思想

組み込みツール一覧

コンテキスト管理

• 会話が長くなると自動要約が発動し、コンテキストウィンドウを効率的に使う
• 大きな出力結果はファイルに保存して管理

カスタマイズ性

from langchain.chat_models import init_chat_model

agent = create_deep_agent(
    model=init_chat_model("openai:gpt-4o"),
    tools=[my_custom_tool],
    system_prompt="You are a research assistant.",
)

• モデルの差し替え: ツールコーリング対応の任意のLLM（フロンティアモデル・オープンモデル問わず）
• カスタムツールの追加: 独自ツールを配列で渡すだけ
• システムプロンプトの変更: 用途に合わせた指示文を設定可能
• MCP対応: langchain-mcp-adapters を通じてMCP（Model Context Protocol）に対応

CLI版の機能

• Web検索
• リモートサンドボックス
• 永続メモリ
• Human-in-the-loop（人間による承認フロー）

対応環境

• Python（PyPIで配布）
• JavaScript/TypeScript版は deepagents.js として別リポジトリで提供

セキュリティモデル

• 「LLMを信頼する」モデルを採用
• エージェントはツールが許可する範囲で何でも実行可能
• 制限はモデルの自己規制ではなく、ツール/サンドボックスレベルで実施する設計

ライセンス

• MIT License — 商用利用を含め自由に利用・改変・再配布が可能

Pythonライブラリとして使う

pip install deepagents
# または
uv add deepagents

from deepagents import create_deep_agent

agent = create_deep_agent()
result = agent.invoke({"messages": [{"role": "user", "content": "Research LangGraph and write a summary"}]})

CLIとして使う

curl -LsSf https://raw.githubusercontent.com/langchain-ai/deepagents/main/libs/cli/scripts/install.sh | bash