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# DeepAgents 기반 Research Multi Agent System
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Agent 2.0 Paradigm 을 잘 구현하는 DeepAgent 를 활용해서, FileSystem 기반 Context Engineering 을 원활히 수행하는 Research 용 Multi Agent 구성(From LangChain's deepagents library)
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## Agent 1.0 vs Agent 2.0
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## DeepAgent Technical Guide
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[DeepAgent Technical Guide](./DeepAgents_Technical_Guide.md)
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## 프로젝트 구조
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```bash
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deepagent-context-engineering/
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├── research_agent/ # 메인 에이전트 모듈
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│ ├── researcher/ # └─ 자율 연구 에이전트 (CompiledSubAgent)
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│ ├── skills/ # └─ 스킬 미들웨어 (Progressive Disclosure)
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│ └── subagents/ # └─ SubAgent 정의 유틸리티
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│
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├── skills/ # 프로젝트 레벨 스킬 정의
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│ ├── academic-search/ # └─ arXiv 논문 검색
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│ ├── data-synthesis/ # └─ 다중 소스 데이터 통합
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│ ├── report-writing/ # └─ 구조화된 보고서 작성
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│ └── skill-creator/ # └─ 스킬 생성 메타스킬
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├── research_workspace/ # 연구 결과물 저장소 (가상 파일시스템의 ROOT)
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│ └── (에이전트가 생성한 보고서, TODO 등)
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├── deep-agents-ui/ # DeepAgent 프론트엔드 UI (Next.js + React)
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│ └── src/ # └─ 소스 코드
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├── deepagents_sourcecode/ # DeepAgents 라이브러리 소스 참조
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│ └── libs/ # └─ 라이브러리 코드
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├── DeepAgent_research.ipynb # Research DeepAgent 활용 노트북
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├── DeepAgents_Technical_Guide.md # DeepAgents 가이드 (한국어)
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├── langgraph.json # LangGraph API 배포 설정
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└── pyproject.toml # Python 프로젝트 설정 (uv package manager)
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```
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### 주요 디렉토리 설명
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| 디렉토리 | 설명 |
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|----------|------|
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| `research_agent/` | DeepAgent 기반 멀티 에이전트 시스템의 핵심 모듈 |
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| `skills/` | YAML 프론트매터 기반 스킬 정의 (SKILL.md 파일들) |
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| `research_workspace/` | 에이전트의 영구 파일시스템 저장소 |
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| `deep-agents-ui/` | LangChain 제공 DeepAgent 시각화 UI |
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## DeepAgent 기반의 Research 수행용 MAS(Multi Agent System)
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```bash
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research_agent/
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├── agent.py # 메인 오케스트레이터 (create_deep_agent)
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├── prompts.py # 오케스트레이터 및 Simple SubAgent 프롬프트
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├── tools.py # tavily_search, think_tool
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├── utils.py # 노트북 시각화 헬퍼
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├── researcher/ # 자율적 연구 에이전트 모듈 (NEW)
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│ ├── __init__.py # 모듈 exports
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│ ├── agent.py # create_researcher_agent, get_researcher_subagent
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│ └── prompts.py # AUTONOMOUS_RESEARCHER_INSTRUCTIONS
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│
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├── skills/ # Skills 미들웨어
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│ └── middleware.py # SkillsMiddleware (Progressive Disclosure)
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└── subagents/ # SubAgent 유틸리티
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└── definitions.py # SubAgent 정의 헬퍼
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```
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### 핵심 파일 설명
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| 파일 | 역할 |
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| `agent.py` | 메인 에이전트 생성 및 구성 |
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| `researcher/agent.py` | 자율적으로 연구하게끔 구성된 에이전트 |
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| `researcher/prompts.py` | "넓게 탐색 → 깊게 파기" 전략으로 구성된 워크플로우 정의 |
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| `prompts.py` | 오케스트레이터(Main DeepAgent) 워크플로우 및 위임(Delegation) 전략 |
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## DeepAgent UI(Made by LangChain)
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```bash
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git clone https://github.com/langchain-ai/deep-agents-ui.git
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cd deep-agents-ui
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npm install -g yarn
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yarn install
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yarn dev
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```
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### 참고자료
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- [LangChain DeepAgent Docs](https://docs.langchain.com/oss/python/deepagents/overview)
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- [LangGraph CLI Docs](https://docs.langchain.com/langsmith/cli#configuration-file)
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|
- [DeepAgent UI](https://github.com/langchain-ai/deep-agents-ui)
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|
- [Agents-2.0-deep-agents](https://www.philschmid.de/agents-2.0-deep-agents)
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