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DeepAgent Context Engineering
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)
Agent 1.0 vs Agent 2.0
DeepAgent Technical Guide
DeepAgent 기반의 Research 수행용 MAS(Multi Agent System)
research_agent/
├── agent.py # 메인 오케스트레이터 (create_deep_agent)
├── prompts.py # 오케스트레이터 및 Simple SubAgent 프롬프트
├── tools.py # tavily_search, think_tool
├── utils.py # 노트북 시각화 헬퍼
│
├── researcher/ # 자율적 연구 에이전트 모듈 (NEW)
│ ├── __init__.py # 모듈 exports
│ ├── agent.py # create_researcher_agent, get_researcher_subagent
│ └── prompts.py # AUTONOMOUS_RESEARCHER_INSTRUCTIONS
│
├── skills/ # Skills 미들웨어
│ └── middleware.py # SkillsMiddleware (Progressive Disclosure)
│
└── subagents/ # SubAgent 유틸리티
└── definitions.py # SubAgent 정의 헬퍼
핵심 파일 설명
| 파일 | 역할 |
|---|---|
agent.py |
메인 에이전트 생성 및 구성 |
researcher/agent.py |
자율적으로 연구하게끔 구성된 에이전트 |
researcher/prompts.py |
"넓게 탐색 → 깊게 파기" 전략으로 구성된 워크플로우 정의 |
prompts.py |
오케스트레이터(Main DeepAgent) 워크플로우 및 위임(Delegation) 전략 |
DeepAgent UI(Made by LangChain)
git clone https://github.com/langchain-ai/deep-agents-ui.git
cd deep-agents-ui
npm install -g yarn
yarn install
yarn dev