deep-agents

--- name: deep-agents description: "Deep Agents LangChain CLI (import deepagents, deepagents-cli). ТОЛЬКО при: deepagents, FilesystemBackend, StoreBackend, CompositeBackend, TodoListMiddleware, SubAgentMiddleware, deep agent skills/memory. НЕ для LangChain create_agent (→ langchain-core), НЕ для LangGraph (→ langgraph-core), НЕ для Claude Code subagents, НЕ для 1С." --- # Deep Agents ## Установка ```bash pip install deepagents-cli ``` ## Обзор Интерактивный CLI для автономных агентов. Встроенные инструменты: файловые операции, shell, web search, HTTP, task delegation. Память между сессиями, поддержка навыков (SKILL.md), автодетекция моделей. --- ## CLI ```bash deepagents # Запуск интерактивно deepagents --model gpt-4.1 # Указать модель deepagents --skills ./skills/ # Путь к навыкам deepagents --thread my-thread # Продолжить thread ``` ### Встроенные команды | Команда | Назначение | |---------|-----------| | `list` | Показать текущие файлы/задачи | | `skills` | Показать доступные навыки | | `reset` | Очистить контекст | | `threads` | Список сохранённых threads | --- ## Встроенные инструменты | Tool | Назначение | |------|-----------| | `write_todos` | Планирование и декомпозиция задач | | `read_file` | Чтение файлов | | `write_file` | Создание/перезапись файлов | | `edit_file` | Редактирование (search/replace) | | `ls` | Список файлов в директории | | `glob` | Поиск по паттерну | | `grep` | Поиск по содержимому | | `shell` | Выполнение shell-команд | | `task` | Spawn субагента для изолированной задачи | | `web_search` | Поиск в интернете | | `http_request` | HTTP-запросы к API | --- ## Backends (хранилища) ### StateBackend (ephemeral) ```python from deepagents.backends import StateBackend backend = StateBackend() # Только в памяти, один thread, без persistence ``` ### FilesystemBackend (локальный диск) ```python from deepagents.backends import FilesystemBackend backend = FilesystemBackend( root_dir="./workspace", virtual_mode=True # Безопасность: изоляция от реальной FS ) ``` `virtual_mode=True` — агент работает в виртуальной FS, изменения не попадают на диск. ### StoreBackend (persistent) ```python from deepagents.backends import StoreBackend backend = StoreBackend(store=langgraph_store) # Кросс-сессионная persistence через LangGraph Store ``` Путь `/memories/` → persistent store. Другие пути → ephemeral state. ### CompositeBackend (роутинг) ```python from deepagents.backends import CompositeBackend backend = CompositeBackend({ "/project/": FilesystemBackend(root_dir="./project"), "/memories/": StoreBackend(store=store), "/temp/": StateBackend() }) # Разные пути → разные backend-ы ``` --- ## Middleware | Middleware | Назначение | |-----------|-----------| | `TodoListMiddleware` | Планирование задач (write_todos tool) | | `FilesystemMiddleware` | Абстракция файловой системы | | `SubAgentMiddleware` | Делегирование задач подагентам | ### Auto-eviction Большие tool outputs (> 20K токенов) автоматически выгружаются из контекста. ### Anthropic prompt caching До 10x ускорение за счёт кеширования промптов (для Claude). ### Auto-summary При 85% заполненности контекста — автоматическое резюмирование истории. --- ## Субагенты ```python # Из основного агента result = task( description="Research Python async patterns", tools=["web_search", "read_file"], model="gpt-4.1-mini" # Можно использовать другую модель ) ``` ### Изоляция - Субагент получает **свой** контекст (не видит историю parent) - Результат возвращается как строка - Предотвращает context bloat - Universal fallback agent всегда доступен --- ## Навыки (Skills) Формат SKILL.md — тот же что в Claude Code. ```python # Автозагрузка из директории deepagents --skills ./skills/ # Или программно agent = DeepAgent(skills_dir="./skills/") ``` Агент видит доступные навыки и загружает по необходимости. --- ## Долговременная память ```python # Автоматическая — через StoreBackend # Файлы в /memories/ сохраняются между сессиями # Ручная — через store API store.put(("memories", user_id), key, {"fact": "..."}) memories = store.search(("memories", user_id), query="...", limit=5) ``` --- ## Human-in-the-Loop ```python from deepagents import DeepAgent agent = DeepAgent( hitl_tools=["shell", "write_file"], # Требуют одобрения auto_approve=["read_file", "ls"] # Автоматически ) ``` Агент приостанавливается и ждёт одобрения перед выполнением опасных действий. --- ## Sandbox Execution | Провайдер | Тип | Назначение | |-----------|-----|-----------| | Modal | Cloud | Python execution | | Runloop | Cloud | Isolated sandboxes | | Daytona | Self-hosted | Development environments | ```python # Shell commands выполняются в sandbox agent = DeepAgent( sandbox="modal", # или "runloop", "daytona" sandbox_config={"memory": "2Gi"} ) ``` --- ## Безопасность | Мера | Описание | |------|----------| | `virtual_mode` | Файловая изоляция | | Policy wrappers | deny-prefixes для путей | | HITL | Одобрение опасных действий | | Sandbox | Изолированное выполнение shell | | Auto-eviction | Ограничение контекста | --- ## Модели Автодетекция по API-ключу: | Переменная | Провайдер | |-----------|-----------| | `OPENAI_API_KEY` | OpenAI (gpt-4.1, gpt-5) | | `ANTHROPIC_API_KEY` | Anthropic (claude-sonnet-4-5-20250929) | | `GOOGLE_API_KEY` | Google Gemini | | `AWS_*` | AWS Bedrock | | `HUGGINGFACE_API_KEY` | HuggingFace | --- **Источники:** Deep Agents/ — 11 файлов (Обзор, Быстрый старт, CLI, Бэкенды, Навыки, Middleware, Память, HITL, Субагенты, Настройка, Возможности)