Deep Agents Code

터미널에서 바로 쓰는 코딩 에이전트가 하나 있다면, 설치하고 첫 대화를 시작하는 것까지 해요체로 이어지는 흐름이 참 좋죠. LangChain이 만든 Deep Agents Code(줄여서 dcode)는 그런 역할을 하는 오픈소스 코딩 에이전트예요. 어떤 대형 언어 모델(LLM)이든 쓸 수 있고, 제공자(provider)나 모델을 자유롭게 바꿔가며 작업할 수 있죠. 여기서는 이 도구가 무엇이고, 어떤 기능을 갖췄는지 한눈에 살펴볼게요.

출처: 공식문서

개요

Deep Agents Code는 Deep Agents SDK 위에 만들어진 터미널 코딩 에이전트예요. 어떤 LLM이든 사용할 수 있고, 제공자나 모델을 자유롭게 전환할 수 있어요. **영구 메모리(persistent memory)**가 대화를 넘나들며 맥락을 이어주고, **커스터마이즈 가능한 스킬(skills)**이 동작을 다듬으며, **승인 컨트롤(approval controls)**이 코드 실행을 통제해줘요.

시작하기

아래 명령으로 Deep Agents Code를 설치하고 대화형 세션을 시작할 수 있어요:

curl -LsSf https://langch.in/dcode | bash
dcode

제공자 인증 정보를 추가하고, 첫 작업을 실행하며, 대화형 모드를 배우려면 퀵스타트 문서를 참고하면 돼요.

주요 기능

Deep Agents Code가 제공하는 핵심 기능들을 간단히 정리하면 이래요.

원격 샌드박스(Remote sandboxes): 에이전트 도구를 로컬 머신이 아니라 원격에서 실행할 수 있어요.
목표와 루브릭(Goals and rubrics): 측정 가능한 목표나 채점 기준을 정해서, 에이전트가 작업이 끝났는지 스스로 확인하게 만들 수 있어요.
서브에이전트(Subagents): 작업별 전용 서브에이전트에 업무를 위임해서 병렬로 실행할 수 있어요.
메모리(Memory): 프로젝트 관례와 학습한 패턴을 포함해, 세션을 넘나들며 정보를 저장하고 꺼내 쓸 수 있어요.
컨텍스트 압축(Context compaction): 오래된 메시지를 요약하고 원문은 저장소로 옮겨서 컨텍스트를 유지해요.
인간 개입(Human-in-the-loop): 민감한 도구 작업에는 사람의 승인을 요구할 수 있어요.
스킬(Skills): 커스텀 전문 지식과 지시사항으로 에이전트의 역량을 확장할 수 있어요.
MCP 도구(MCP tools): Model Context Protocol 서버에서 외부 도구를 불러와 쓸 수 있어요.
트레이싱(Tracing): LangSmith에서 에이전트 동작을 추적해서 관찰과 디버깅을 할 수 있어요.

다음 단계

퀵스타트 — Deep Agents Code를 설치하고 첫 작업을 실행하며, 대화형·비대화형 모드를 써보기.
설정(Configuration) — 자격 증명, config.toml, 환경 변수, 훅, CLI 플래그 설정하기.

더 알아보기 (Learn more)

Deep Agents SDK 퀵스타트 — Deep Agents Code의 기반이 되는 SDK 전반을 익히기 좋아요.
퀵스타트 — 설치부터 첫 작업, 대화형·비대화형 모드까지 한 번에 따라가기.
설정 — 자격 증명과 환경 설정을 더 자세히 다루는 문서예요.
Memory and skills — 메모리와 스킬의 차이를 이해하기 좋아요.