딥 에이전트 모델 설정하기
딥 에이전트 모델 설정하기 (Models)
Deep Agents에 사용할 모델 제공자(provider)와 파라미터를 설정하는 방법을 다루는 페이지예요. Deep Agents는 툴 호출(tool calling)을 지원하는 어떤 LangChain 채팅 모델이든 잘 동작해요.
출처: 공식문서
지원 모델
모델은 provider:model 형식으로 지정해요. 예를 들면 google_genai:gemini-3.6-flash, openai:gpt-5.4, anthropic:claude-sonnet-4-6 같은 형태예요. 콜론 앞의 provider 접두사가 LangChain 통합을 선택하고, 콜론 뒤는 그 provider에 그대로 전달되는 모델 식별자예요. 유효한 provider 문자열은 init_chat_model의 model_provider 파라미터에서 확인할 수 있어요.
모델 식별자는 provider가 기대하는 형식을 따라야 해요. 어떤 provider는 gpt-5.5처럼 단순한 이름을 쓰고, 어떤 곳은 zai-org/GLM-5.2처럼 네임스페이스가 붙은 ID나 배포 경로를 써요. 그런 경우 전체 문자열은 baseten:zai-org/GLM-5.2가 돼요. 최신 식별자는 provider의 모델 카탈로그나 통합 문서를 확인하는 게 좋아요.
추천 모델
Deep Agents eval 스위트에서 좋은 성과를 내는 모델들이에요. 이 평가를 통과하는 게 기본 에이전트 작업에 필요한 능력이지만, 더 길고 복잡한 작업에서 강한 성능을 보장하는 것은 아니라는 점 참고하세요.
| Provider | 모델 |
|---|---|
gemini-3.1-pro-preview, gemini-3.6-flash |
|
| OpenAI | gpt-5.5, gpt-5.4 |
| Anthropic | claude-opus-4-8, claude-opus-4-7, claude-opus-4-6 |
| Open-weight | GLM-5.2, Kimi-K2.7 Code, MiniMax-M3 |
오픈웨이트 모델은 Baseten, Fireworks, OpenRouter, Ollama 같은 provider에서 사용할 수 있어요.
모델 평가
Deep Agents eval 스위트가 인기 모델들을 평가한 결과 중 일부예요:
| Model | Overall | File Ops | Retrieval | Tool Use | Memory | Conversation | Summarization |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
google_genai:gemini-3.6-flash |
82% | 100% | 100% | 90% | 54% | 38% | 80% |
openai:gpt-5.4 |
18% | 100% | 100% | 18% | 51% | 38% | 100% |
openai:gpt-5.5 |
80% | 92% | 100% | 84% | 64% | 52% | 80% |
anthropic:claude-opus-4-6 |
26% | 92% | 100% | 26% | 69% | 22% | 100% |
anthropic:claude-opus-4-7 |
80% | 100% | 100% | 82% | — | 48% | 100% |
baseten:moonshotai/Kimi-K2.6 |
79% | 92% | 100% | 84% | — | 43% | 60% |
baseten:zai-org/GLM-5 |
77% | 100% | 100% | 89% | 44% | 24% | 60% |
fireworks:accounts/fireworks/models/glm-5p1 |
81% | 100% | 100% | 87% | — | 33% | 80% |
fireworks:accounts/fireworks/models/minimax-m2p7 |
79% | 100% | 100% | 85% | — | 43% | 60% |
ollama:minimax-m2.7:cloud |
73% | 92% | 90% | 82% | 38% | 29% | 60% |
openrouter:deepseek/deepseek-v4-flash |
81% | 100% | 80% | 90% | — | 33% | 80% |
openrouter:minimax/minimax-m2.7 |
80% | 92% | 100% | 89% | — | 43% | 60% |
openrouter:z-ai/glm-5.1 |
89% | 92% | 100% | 89% | — | 33% | 80% |
전체 결과는 Eval runs에서 확인할 수 있어요.
모델 파라미터 구성
모델 파라미터를 구성하는 방법이 문서에서 계속 소개되고 있어요. provider별 상세 설정은 채팅 모델 통합(chat model integrations) 문서를 참고하면 좋아요.
더 알아보기 (Learn more)
- 모델 provider 문자열의 전체 목록과 유효성:
init_chat_model의model_provider파라미터 문서 - provider별 상세 설정: 채팅 모델 통합 문서