Deep Agents 已被 OpenSWE 和 LangSmith Fleet 用于生产环境。
概述
主要差异
LangChain Deep Agents:- 模型灵活性:随时切换模型提供商(Anthropic、OpenAI 或其他 100 多种)并运行评估。
- 长期记忆:通过 记忆存储 在会话和线程间持久化上下文
- 沙箱即工具模式:在来自 不同提供商 的隔离沙箱中运行单个操作,而代理在外部运行;或者将整个代理运行在沙箱内
- 虚拟文件系统:使用可插拔后端(内存、磁盘、持久存储、沙箱)进行上下文和检查点管理
- 生产部署:通过 LangSmith 部署或使用 Agent Server 自托管
- 可观测性:使用 LangSmith 进行原生追踪和调试
- 标准化于 Claude:在 Anthropic、Azure、Vertex AI 和 AWS Bedrock 上对 Claude 模型提供一流支持
- 自定义托管:构建自己的 HTTP/WebSocket 层并在容器中运行 SDK
- 钩子:轻松拦截和控制代理行为
- 标准化于 OpenAI:GPT-5.3-Codex 和 OpenAI 特定工具
- 操作系统级沙箱模式:使用内置的
read-only、workspace-write或danger-full-access模式 - MCP 服务器模式:通过
codex mcp-server将您的代理暴露为 MCP 服务器 - 可观测性:使用 OpenAI Traces
功能对比
发现错误?
我们于 2026 年 3 月 4 日起草了此对比。 如果您发现产品有错误或变更,请 提交问题。Connect these docs to Claude, VSCode, and more via MCP for real-time answers.

