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Deep Agents는 긴 작업을 위한 실행 하네스입니다. create_deep_agent로 계획, 파일 기반 작업, 분업 확장을 빠르게 시작할 수 있습니다.

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최소 예제

from deepagents import create_deep_agent


def internet_search(query: str) -> str:
    """웹 검색 결과를 반환합니다."""
    return f"search result for: {query}"

agent = create_deep_agent(
    tools=[internet_search],
    system_prompt="당신은 리서치 보조 에이전트입니다.",
)

result = agent.invoke({
    "messages": [{"role": "user", "content": "RAG 최신 트렌드를 요약해줘"}]
})

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LangChain create_agent와 차이

항목create_agentcreate_deep_agent
기본 목적빠른 상호작용장시간 복합 작업
컨텍스트메시지 중심메시지 + 파일 기반
분업직접 설계subagents 중심 확장
권장 단계MVP고난도 운영 자동화

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확장 순서

  1. 단일 도구로 실행 성공 확인
  2. 도메인 도구 2~4개로 품질 개선
  3. 승인(HITL) 정책 추가
  4. subagents로 역할 분업
  5. 장기 메모리 정책 추가

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시작 체크리스트

  • 장시간 실행이 실제로 필요한가
  • 중간 산출물을 파일로 남길 필요가 있는가
  • 실패 재시도와 중단 기준이 있는가
  • 민감 도구 승인 경로가 있는가

다음: Deep Agents 개요

핵심 기능과 운영 관점을 정리합니다.

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실무 적용 체크리스트

  • 서브에이전트 역할/입출력 계약을 정의했습니다.
  • 장기 메모리 승격 기준과 만료 정책을 정했습니다.
  • 중간 산출물 파일 구조를 표준화했습니다.
  • 고위험 도구는 승인 경로로 분리했습니다.

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자주 나는 실수

  1. 서브에이전트 역할이 겹쳐 컨텍스트 오염이 발생합니다.
  2. 장기 메모리 승격 기준이 없어 노이즈가 누적됩니다.
  3. 장시간 작업에서 중간 산출물 관리가 일관되지 않습니다.

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다음 문서

다음: Deep Agents

학습 흐름을 이어서 진행합니다.