A LangChain béta verzióban elindította a Deep Agents Deployt

Egy paranccsal telepíthető az egyedi ügynök

A LangChain 2026. április 9-én jelentette be a Deep Agents Deploy bétaverzióját. A szolgáltatás a Deep Agents nevű, nyílt forrású és modellfüggetlen ügynöki keretrendszerre épül. A vállalat szerint a Deep Agents Deploy gyors módot kínál arra, hogy egy ilyen keretrendszerre épített ügynök gyártási környezetben is elindítható legyen.

Az éles használathoz általában külön kell telepíteni az ügynök vezérlési logikáját és memóriáját több bérlőt kiszolgáló, skálázható környezetben, munkamenetenként homokozókat kell létrehozni, valamint végpontokat kell biztosítani az ügynökkel való kapcsolattartáshoz. A LangChain ezeket a lépéseket a deepagents deploy paranccsal fogja össze.

A telepítéskor megadható a használt modell, az AGENTS.md fájlban szereplő alapvető utasításkészlet, a speciális tudást és műveleteket biztosító készségek, az MCP-eszközök konfigurációja, valamint az ügynök munkájához szükséges homokozó.

Több modell- és homokozószolgáltató támogatása

A Deep Agents a LangChain szerint bármely modelllel vagy modellkínálóval használható. A felsorolt szolgáltatók között szerepel az OpenAI, a Google, az Anthropic, az Azure, a Bedrock, a Fireworks, a Baseten, az OpenRouter és az Ollama.

A homokozókhoz a rendszer beépített integrációkat kínál a Daytona, a Runloop, a Modal és a LangSmith Sandboxes szolgáltatásaival, ugyanakkor a LangChain szerint bármely homokozószolgáltató használható az implementációs útmutató alapján.

A háttérben a deepagents deploy az ügynököt saját LangSmith Deployment szerverével együtt csomagolja. A vállalat ezt gyártásra kész, horizontálisan skálázható szerverként írja le, amely több mint 30 végpontot indít el. Ezek között MCP-végpontok találhatók az ügynök eszközként való hívásához, A2A-végpontok több ügynök együttműködéséhez, Agent Protocol végpontok felhasználói felületek készítéséhez, emberi jóváhagyást lehetővé tevő végpontok, valamint rövid és hosszú távú memória elérésére szolgáló végpontok.

A LangChain szerint a memória jelenti a legnagyobb kötöttséget

A LangChain a Deep Agents Deploy egyik központi elemének a nyílt ökoszisztémához való kapcsolódást tartja. A Deep Agents Pythonhoz és TypeScripthöz is elérhető, MIT licencű, nyílt forrású keretrendszer. Az ügynöki utasításokhoz az AGENTS.md nyílt szabványt használja, a speciális tudáshoz és műveletekhez pedig az Agent Skills szabványt.

A vállalat szerint a modellcserénél általában csak a kéréseket kell módosítani, míg a zárt keretrendszerekhez kötött memória sokkal nagyobb függőséget okozhat. Egy belső értékesítési ügynök például a használat során felhalmozhatja a felhasználókkal kapcsolatos emlékeit. Ha ezek egy zárt API mögött maradnak, a keretrendszer vagy a modell lecserélése az ügynök memóriájának elvesztésével és az újrakezdés szükségességével járhat.

A Deep Agents Deploy a memóriát szabványos formátumban, az AGENTS.md, a készségek és más fájlok segítségével tárolja. A LangChain szerint ezek az adatok közvetlenül lekérdezhetők API-n keresztül, önálló üzemeltetés esetén pedig a memória a használó adatbázisaiban marad.

Nyílt alternatívaként pozicionálják a Claude Managed Agents mellett

A LangChain a Deep Agents Deployt a Claude Managed Agents alternatívájaként mutatja be. A vállalat szerint a két megoldás magas szinten hasonló felépítésű, mivel mindkettőben megtalálható az ügynöki keretrendszer, az ügynökszerver és a homokozó. A LangChain állítása szerint azonban a Claude Managed Agents zárt ökoszisztémát alkot, míg a Deep Agents Deploy több modell- és homokozószolgáltatóval, valamint MCP, A2A és Agent Protocol szabványokkal működik együtt.

A LangSmith Deployment önállóan is üzemeltethető, így a vállalat szerint a használók saját maguk hosztolhatják a rendszert, és megtarthatják a memóriájuk feletti rendelkezést. A LangChain a béta kipróbálásához dokumentációt és GitHub-projektet is biztosít.