Managed Deep Agents

Managed Deep Agents

에이전트를 파일 디렉터리로 구축하면서, LangSmith가 하네스와 런타임을 실행하는 방식이에요.

Managed Deep Agents(MDA)는 프로덕션 에이전트를 구축하고 배포하는 가장 간단한 방법입니다. 여러분은 에이전트가 하는 일에 집중하면 되고, MDA가 그것을 실행합니다. 운영해야 할 서버도, 연결해야 할 인프라도 없어요.

여러분은 에이전트의 지능을 작성합니다: 지시사항, 호출할 수 있는 도구, 따르는 스킬, 그리고 이를 구동하는 모델을 선택합니다. MDA는 그 아래의 모든 것을 제공합니다:

  • Deep Agents 하네스: 계획을 세우고, 도구를 호출하고, 파일시스템을 관리하고, 서브에이전트에 위임하는 에이전트 루프입니다. Deep Agents를 참고하세요.
  • 관리형 런타임(Managed runtime): 모든 배포는 LangSmith Agent Server에서 실행됩니다. 서버를 직접 운영하지 않고도 Agent Server API, 스레드, 실행, 스트리밍, MCP 엔드포인트를 사용할 수 있어요.
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flowchart LR
    subgraph you["<b>You provide</b>"]
        Logic("<div style='text-align:left;padding:2px 6px'><b>Business logic</b><br/>&nbsp;•&nbsp; Instructions<br/>&nbsp;•&nbsp; Tools<br/>&nbsp;•&nbsp; Skills<br/>&nbsp;•&nbsp; Model</div>")
    end
    subgraph mda["<b>Managed Deep Agents</b>"]
        direction TB
        Harness("<div style='text-align:left;padding:2px 6px'><b>Deep Agents harness</b><br/>&nbsp;•&nbsp; Agent loop<br/>&nbsp;•&nbsp; Filesystem<br/>&nbsp;•&nbsp; Subagents</div>")
        Runtime("<div style='text-align:left;padding:2px 6px'><b>Managed runtime</b><br/>&nbsp;•&nbsp; Agent Server<br/>&nbsp;•&nbsp; Sandboxes<br/>&nbsp;•&nbsp; Schedules</div>")
        Harness --> Runtime
    end

    Logic ==> mda

    classDef neutral fill:#F2FAFF,stroke:#40668D,stroke-width:2px,color:#2F4B68,rx:10,ry:10
    classDef process fill:#E5F4FF,stroke:#006DDD,stroke-width:2px,color:#030710,rx:10,ry:10

    class Logic neutral
    class Harness,Runtime process

    style you fill:none,stroke:#40668D,stroke-width:1.5px,stroke-dasharray:5 4
    style mda fill:none,stroke:#40668D,stroke-width:1.5px,stroke-dasharray:5 4

출처: 문서

본문

예시 에이전트 (Example agent)

관리형 딥 에이전트는 동작에 대한 비즈니스 로직을 포함하는 프로젝트 폴더로 구성됩니다.

이 폴더를 mda CLI로 업로드하면 관리되는 LangSmith 인프라에서 자동으로 실행됩니다. 비즈니스 로직을 제공하면 Managed Deep Agents가 에이전트 하네스와 프로덕션 인프라를 제공합니다.

시작하려면 Managed Deep Agents 퀵스타트를 참고하세요.

핵심 기능 (Core capabilities)

에이전트의 각 부분은 파일 또는 디렉터리에 매핑됩니다. 에이전트에 필요한 것을 추가하세요:

기능 (Capability) 경로 (Path) 설명 (Description)
모델 및 구성 agent.ts 모델 및 핵심 옵션. 필수.
지시사항 instructions.md 에이전트가 어떻게 동작하는지 정의하는 시스템 프롬프트.
스킬 skills/ 관련될 때 에이전트가 로드하는 작업별 플레이북.
도구 tools/ 에이전트가 애플리케이션 로직을 실행하거나 외부 서비스에 도달하기 위해 호출하는 함수.
MCP 커넥터 tools/mcp.ts 에이전트에 도구를 제공하는 원격 MCP 서버.
미들웨어 middleware/ 모델 및 도구 호출 주변에서 실행되는 커스텀 로직.
샌드박스 sandbox/ 에이전트가 작성한 코드를 실행하기 위한 격리된 파일시스템 및 셸.
메모리 memory.ts 스레드 간에 유지되는 선호도와 지식.
아이덴티티 identity.ts 다중 사용자 배포를 위한 호출자별 전용 스레드, 메모리, 자격증명.
채널 channels/ Slack 같은 메시징 서비스에 대한 연결로, 실행을 시작하고 응답을 받습니다.
스케줄 schedules/ 에이전트를 주기적으로 실행하는 관리형 cron 스케줄.
평가 evals/ 에이전트를 테스트하는 Harbor 작업.

전체 레이아웃은 프로젝트 구조를 참고하세요. 지시사항, 스킬, 선택적 영구 메모리는 Context Hub에 저장됩니다.

다음 단계 (Next steps)

  • 퀵스타트 — mda CLI로 첫 번째 Managed Deep Agent를 만들고 배포하세요.
  • 튜토리얼 — 커스텀 검색 도구, 영구 메모리, 일일 스케줄을 추가하세요.
  • Agent Server — Managed Deep Agents 배포를 호스팅하는 런타임을 살펴보세요.
  • MCP 엔드포인트 — 배포된 에이전트를 Claude Code 또는 다른 MCP 클라이언트에서 도구로 호출하세요.

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