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DeepAgents 实测：create_deep_agent 一行代码，装出 Claude Code 同款「四件套」（附 16 个内置工具全清单）

一句话先给结论：DeepAgents 不是新运行时，它就是create_agent的一套默认中间件组装 + 四件套（规划、文件系统、子 agent、上下文管理），底层跑的依然是 LangGraph——我实测了它的返回类型和全部 16 个内置工具，文末给选型表和踩坑点。

一、为什么裸 agent 不够用

用 LLM 循环调用工具是最简单的 agent 形态：调模型 → 模型说调工具 → 执行 → 结果塞回去 → 再调模型，直到模型不再要工具。这个循环能跑通，但它做不好长周期、多步任务：

• 没有规划：任务拆不出步骤清单，做着做着忘了目标；
• 没有外部记忆：中间产物只能塞在对话历史里，上下文一长就被截断；
• 没有委派：子任务挤在同一个上下文窗口里，互相污染。

Deep Research、Manus、Claude Code 这类产品早就绕开了这个限制，它们的共性是四件事：规划工具、文件系统访问、子 agent、一个足够详细的 system prompt。DeepAgents 就是把这四件事打包成了通用组件。

二、实测：一行代码装出来

先装包再验证：

pip install deepagents

from deepagents import create_deep_agent agent = create_deep_agent( model="ollama:qwen3:0.6b", tools=[my_custom_tool], system_prompt="You are a research assistant.", ) print(type(agent)) # <class 'langgraph.graph.state.CompiledStateGraph'>

注意返回类型：langgraph.graph.state.CompiledStateGraph——它就是一张 LangGraph 图。这意味着 streaming、human-in-the-loop、checkpoint、LangGraph Studio 全部开箱即用，不需要学新的调用方式。

16 个内置工具全清单（实测 grep 源码所得）：

三、四件套逐个拆

第一件：规划工具。基于 Claude Code 的 TodoWrite 思路——工具本身不干活，只是让 agent 把计划写下来放进状态。价值在于「让模型看见自己的计划」，长任务不跑偏。

第二件：文件系统。8 个工具覆盖完整读写搜索。关键设计是后端可插拔：默认是状态内存里的虚拟文件系统，可以换成本地目录、沙箱或远程存储。长任务的最大瓶颈是上下文，文件系统让「中间产物出上下文、落盘、按需读回」成为可能。

第三件：子 agent。通过task工具派发，子 agent 有隔立的上下文窗口，干完活只把结论带回主上下文。主 agent 不用背着子过程的全部 token。默认有一个 general-purpose 子 agent，也可以自定义：

research_subagent = { "name": "research-agent", "description": "Used to research more in depth questions", "prompt": "You are a dedicated researcher...", "tools": [internet_search], } agent = create_deep_agent(tools=[...], subagents=[research_subagent])

第四件：详细 system prompt。内置一份改编自 Claude Code 的系统提示词，为长周期任务调优。用system_prompt参数可以直接覆盖或追加。

四、三层怎么选（选型表）

DeepAgents 和 LangChain、LangGraph 是同一套栈的三层，别对立起来看：

判断口诀：任务又长又复杂 → DeepAgents；标准 agent loop → create_agent；要手搓每一步 → 直接写图。如果任务只是几步工具调用，上 DeepAgents 反而是负担——它默认带的中间件和工具集会白白增加 token 消耗。

五、踩坑点

1. 默认模型：不传model时用 Anthropic 的 Claude，国内环境记得显式传模型；
2. 文件系统是虚拟的：默认后端只存在于 agent 状态里，进程结束就没了——要持久化记得换后端；
3. 上下文膨胀：16 个内置工具的定义全在 system prompt 里，小模型容易被工具描述淹着，轻量任务用裸create_agent更省；
4. 子 agent 的代价：每个task派发都是一次完整的子会话，别把子 agent 当函数调用用。

写在最后

DeepAgents 的正确理解方式：它回答的不是「怎么建 agent」，而是「长任务 agent 默认该带什么」。规划、文件系统、子 agent、上下文管理这四件事，自己做一遍要踩很多坑，DeepAgents 把它们压成了一行create_deep_agent。

如果你的任务会跑超过十分钟、拆出超过五个步骤，值得上它；否则裸create_agent就够。

原创声明：本文为原创文章，实测基于 deepagents 0.7.20（返回类型与内置工具清单均为实测所得），转载请注明出处。