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Model

기본적으로 deepagents는 "claude-sonnet-4-5-20250929"를 사용합니다. LangChain model 객체를 전달하여 이를 커스터마이징할 수 있습니다. 
from langchain.chat_models import init_chat_model
from deepagents import create_deep_agent

model = init_chat_model(
    model="openai:gpt-5",
)
agent = create_deep_agent(
    model=model,
)

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System prompt

Deep agent는 Claude Code의 system prompt에서 영감을 받은 내장 system prompt를 제공합니다. 기본 system prompt에는 내장 planning tool, file system tool 및 subagent 사용에 대한 자세한 지침이 포함되어 있습니다. 특정 사용 사례에 맞춘 각 deep agent에는 해당 사용 사례에 특화된 커스텀 system prompt가 포함되어야 합니다. 
from deepagents import create_deep_agent

research_instructions = """\
You are an expert researcher. Your job is to conduct \
thorough research, and then write a polished report. \
"""

agent = create_deep_agent(
    system_prompt=research_instructions,
)

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Tools

Tool-calling agent와 마찬가지로 deep agent는 액세스할 수 있는 최상위 레벨 tool 세트를 가져옵니다. 
import os
from typing import Literal
from tavily import TavilyClient
from deepagents import create_deep_agent

tavily_client = TavilyClient(api_key=os.environ["TAVILY_API_KEY"])

def internet_search(
    query: str,
    max_results: int = 5,
    topic: Literal["general", "news", "finance"] = "general",
    include_raw_content: bool = False,
):
    """Run a web search"""
    return tavily_client.search(
        query,
        max_results=max_results,
        include_raw_content=include_raw_content,
        topic=topic,
    )

agent = create_deep_agent(
    tools=[internet_search]
)
제공하는 tool 외에도 deep agent는 다음과 같은 여러 기본 tool에 액세스할 수 있습니다:
  • write_todos – agent의 to-do list 업데이트
  • ls – agent의 filesystem에 있는 모든 파일 나열
  • read_file – agent의 filesystem에서 파일 읽기
  • write_file – agent의 filesystem에 새 파일 작성
  • edit_file – agent의 filesystem에서 기존 파일 편집
  • task – 특정 작업을 처리할 subagent 생성
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