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Deep Agents

Deep Agents est une bibliothèque open source de LangChain, en Python et en TypeScript, pour programmer des agents qui mènent des tâches longues.

En bref

Ce que c'est: Deep Agents est une bibliothèque open source de LangChain, en Python et en TypeScript, pour programmer des agents qui mènent des tâches longues. Elle apporte la planification, des sous-agents, un système de fichiers pour gérer le contexte et une mémoire à long terme. Elle repose sur LangChain et LangGraph. LangChain en tire aussi un agent de code prêt à l'emploi dans le terminal, Deep Agents Code (dcode), qui accepte n'importe quel modèle.
Éditeur: LangChain, États-Unis
Prix: gratuità l'usage
Licence: open source (MIT)
Systèmes: Windows
Formes: bibliothèque pour développeurs (SDK), ligne de commande, extension d'éditeur, serveur ou conteneur, pilotable depuis un téléphone

Site officiel de Deep AgentsFiche relevée le 3 octobre 2026 sur les pages officielles.

Installer

Une des commandes télécharge un script et l'exécute tout de suite (curl … | sh ou équivalent). Lisez-le d'abord si vous voulez savoir ce qu'il fait.

Bibliothèque Python (pip)

pip install deepagents

Bibliothèque Python (uv)

uv init

uv add deepagents

uv sync

Bibliothèque TypeScript (npm)

npm install deepagents langchain @langchain/core

Source : docs.langchain.com

Deep Agents Code (Windows : non pris en charge, essai possible par WSL)

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

dcode

Source : docs.langchain.com

Paquets vérifiés sur leur registre : deepagents (pip), deepagents (npm), deepagents-code (pip), deepagents-acp (pip).

Démarrer

Côté bibliothèque, on crée un agent avec create_deep_agent(model="fournisseur:modèle", tools=[…], system_prompt="…") puis on l'appelle avec agent.invoke(…). Dans le terminal, on lance dcode, on ajoute la clé d'un fournisseur avec /auth, puis on décrit la tâche. L'agent propose ses modifications sous forme de diff (les lignes changées), à valider.

dcode

Choisir le modèle

Dans le code, le modèle se donne au format fournisseur:modèle (par exemple anthropic:claude-sonnet-4-6) ou sous forme d'objet de modèle LangChain déjà configuré. Dans Deep Agents Code, la commande /model change de modèle ou ouvre le sélecteur.

/model

D'après la documentation officielle (docs.langchain.com), lue le 3 octobre 2026. Les commandes sont recopiées telles quelles.

Ce qu'il sait faire

Sous-agents: L'agent confie des tâches à des sous-agents généralistes ou spécialisés, chacun avec sa propre fenêtre de contexte (la mémoire de travail du modèle). Ils peuvent aussi tourner en arrière-plan. docs.langchain.com
Système de fichiers virtuel: Les outils ls, read_file, write_file, edit_file, glob et grep travaillent sur le stockage de son choix (mémoire, disque local, store LangGraph…). Des règles de permission s'appliquent chemin par chemin. docs.langchain.com
Exécution de code: L'agent lance des commandes shell dans un bac à sable isolé (outil execute). Un petit interpréteur JavaScript, QuickJS, lui sert à enchaîner des appels d'outils. docs.langchain.com
Skills et mémoire: Les skills (procédures réutilisables) au format Agent Skills se chargent à la demande. Une mémoire persistante est lue au démarrage dans des fichiers AGENTS.md, et l'historique est résumé automatiquement. docs.langchain.com
MCP et validation humaine: L'agent reprend les outils de n'importe quel serveur MCP (le protocole standard pour brancher des outils et des sources de données à un agent). Il peut s'arrêter pour demander une validation humaine avant les opérations sensibles. docs.langchain.com
Branchement aux éditeurs (ACP): Le paquet deepagents-acp rend un agent construit avec Deep Agents utilisable dans tout éditeur compatible ACP. ACP (Agent Client Protocol) est le protocole qui relie un agent à un éditeur comme Zed ou JetBrains. docs.langchain.com
Agent de code dans le terminal: Deep Agents Code (dcode) propose des diffs à valider et plusieurs modes d'approbation. Il gère des objectifs et des grilles d'évaluation (/goal, /rubric), suit le coût (/cost) et accepte des plugins et des bacs à sable distants. docs.langchain.com

Les façons de l'utiliser

Systèmes

WindowsDeep Agents Code n'est pas pris en charge officiellement ; essai possible par WSL, le sous-système Linux de Windows

D'après docs.langchain.com. Un système absent de la liste n'est pas cité par l'éditeur.

Sur téléphone

Slack (Managed Deep Agents sur LangSmith): Un agent déployé sur Managed Deep Agents se déclenche par une mention, un message direct ou une réponse dans un fil Slack, et répond dans la conversation. docs.langchain.com

Prix et licence

La bibliothèque et Deep Agents Code sont gratuits et open source ; on paie les modèles au fournisseur choisi. Le suivi et le déploiement passent, en option, par LangSmith. Sa formule Developer est à 0 $ par siège et par mois (1 siège, 5 000 traces par mois). Plus coûte 39 $ par siège et par mois, avec ensuite un paiement à l'usage. Enterprise est sur devis.

Prix relevés le 3 octobre 2026 sur langchain.com, dans la devise de la page.

Licence

Open source, licence MIT. La version TypeScript (langchain-ai/deepagentsjs) est aussi sous licence MIT. Managed Deep Agents est un service de la plateforme commerciale LangSmith. github.com

Modèles

Tout modèle de chat LangChain capable d'appeler des outils : Google, OpenAI, Anthropic, et des modèles ouverts servis par Baseten, Fireworks, OpenRouter ou Ollama. Deep Agents Code accepte aussi tout service compatible avec l'API d'OpenAI ou d'Anthropic, ainsi que des modèles locaux par Ollama, sans clé. docs.langchain.com

Clé d'API personnelle: oui
Modèles locaux: oui

Résultats mesurés

Des classements publics ont mesuré des modèles pilotés par Deep Agents. Un même modèle n'obtient pas le même score d'un outil à l'autre : comparez avec les autres outils sur Le même modèle, des outils différents.

Terminal-Bench 2.0 · GPT-5.2 Codex66,5 %

Sources

Fiche relevée le 3 octobre 2026 sur 18 pages officielles. Une information que nous n'avons pas pu vérifier n'est jamais présentée comme un fait.

Ce que nous n'avons pas pu vérifier (4)

La documentation ne liste pas les systèmes pris en charge par la bibliothèque (Python ou Node.js). Pour Deep Agents Code, seul le refus officiel de Windows est écrit ; macOS et Linux ne sont pas cités.
Nous n'avons trouvé aucune application mobile officielle.
Attention au nom : le paquet PyPI `deepagents-cli` est marqué obsolète (c'était un outil de déploiement, remplacé par Managed Deep Agents). L'outil actuel en ligne de commande s'appelle Deep Agents Code (`dcode`, paquet `deepagents-code`).
Les étapes d'installation viennent de plusieurs pages de la documentation. Celles qui ne viennent pas de la page principale portent leur propre lien (champ `page`).

Tous les outils →Le même modèle, des outils différents →Les abonnements d'IA →Signaler une erreur →

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