Deep Agents 被 OpenSWE 和 LangSmith Fleet 应用在生产环境中。
概述
| LangChain Deep Agents | Claude Agent SDK | Codex SDK | |
|---|---|---|---|
| 执行环境 | 沙盒内、沙盒外远程命令行 | 沙盒内 | 本地、云 |
| 执行后端 | 可插拔的：本地、虚拟文件系统、远程沙盒或自定义 | 沙盒的本地文件系统 | 本地、云 |
| 模型支持 | 任意（Anthropic、OpenAI 及 其他100多种） | 与 Claude 模型紧密集成（Anthropic、Azure、Vertex AI、AWS Bedrock） | 与 OpenAI 模型紧密集成（GPT-5.3-Codex 及变体） |
| 部署 | deepagents deploy | 自托管 | 不适用 |
| 使用场景 | 自定义通用代理（包括编码） | 自定义 AI 编码代理 | 可执行编码任务的预构建编码代理 |
| 架构 | Python SDK、TypeScript SDK 和 CLI | Python SDK、TypeScript SDK | TypeScript SDK、CLI、桌面应用、IDE 扩展、云界面 |
| 前端 | 与 React 集成 | 仅服务器端 | 仅服务器端 |
| 可观测性 | LangSmith 追踪和评估 | 不适用 | OpenAI 追踪和命令行评估 |
| 安全可配置性 | 可组合的、每个工具的人工介入 | 具有模式、规则和钩子的权限系统 | 使用批准模式和 OS 级沙盒的内置层级 |
| 许可证 | MIT | MIT（底层 Claude Code 是专有的） | Apache-2.0 |
主要区别
LangChain Deep Agents：- 模型灵活性：随时切换模型提供商（Anthropic、OpenAI 或 100 多种其他）并运行评估。
- 长期记忆：通过记忆存储在会话和线程之间持久化上下文
- 沙盒即工具模式：从不同提供商在隔离沙盒中运行单独操作，同时代理在外部运行，或在沙盒内运行完整代理
- 虚拟文件系统：使用可插拔后端（内存、磁盘、持久化存储、沙盒）进行上下文和检查点管理
- 生产部署：通过
deepagents deploy部署或使用代理服务器自托管 - 可观测性：使用 LangSmith 进行原生追踪和调试
- 以 Claude 为标准：跨 Anthropic、Azure、Vertex AI 和 AWS Bedrock 对 Claude 模型的一流支持
- 自定义托管：构建您自己的 HTTP/WebSocket 层并在容器中运行 SDK
- 钩子：轻松拦截和控制代理行为
- 以 OpenAI 为标准：GPT-5.3-Codex 和 OpenAI 特定工具
- OS 级沙盒模式：使用内置的
read-only、workspace-write或danger-full-access模式 - MCP 服务器模式：使用
codex mcp-server将代理公开为 MCP 服务器 - 可观测性：使用 OpenAI Traces
功能对比
| 功能 | Deep Agents | Claude Agent SDK | Codex SDK |
|---|---|---|---|
| 核心工具 | |||
| 文件读取/写入/编辑 | ✅ read_file、write_file、edit_file | ✅ 读取、写入、编辑 | ✅ 读取、写入、编辑 |
| Shell 执行 | ✅ execute | ✅ bash | ✅ exec |
| Glob/Grep | ✅ glob、grep | ✅ glob、grep | ✅ 内置 |
| 网络搜索 | ✅ 支持第三方和提供商原生 | ✅ WebSearch、WebFetch | ✅ web_search |
| 规划/待办事项 | ✅ write_todos | ✅ 待办列表 | ✅ 变更前计划 |
| 子代理 | ✅ 子代理 | ✅ 子代理 | ✅ 多代理工作流（实验性）通过 MCP + Agents SDK |
| MCP 客户端 | ✅ | ✅ MCP | ✅ MCP 客户端 |
| 人工介入 | ✅ 批准/编辑/拒绝 | ✅ 权限模式 | ✅ 批准模式（完全访问、只读、自动） |
| 技能系统 | ✅ 技能 | ✅ 技能 | ✅ 技能 |
| 附加指令 | ✅ 记忆 | ✅ CLAUDE.md 文件 | ✅ AGENTS.md |
| 长期记忆 | ✅ 记忆存储 | ❌ | ❌ |
| 流式处理 | ✅ 流式处理 | ✅ 流式处理 | ✅ 流式处理 |
| 沙盒集成 | |||
| 代理在沙盒中运行 | ✅ 可以在沙盒中运行 | ✅ 可以在沙盒中运行 | ✅ 可以在沙盒中运行 |
| 代理在沙盒中运行操作 | ✅ 使用沙盒作为工具 | ❌ | ❌ |
| OS 级沙盒模式 | ❌ | ❌ | ✅ read-only、workspace-write 和 danger-full-access |
| 架构 | |||
| 可组合中间件 | ✅ | ✅ 钩子 | ❌ |
| 虚拟文件系统 | ✅ 虚拟文件系统 带有可插拔后端 | ❌ | ❌ |
| 部署 | |||
| 生产托管 | ✅ LangSmith Deployment、deepagents deploy、自托管或独立 | 构建您自己的 HTTP/WebSocket 层；在容器中运行 SDK | ❌ |
| 本地执行环境 | ✅ | ✅ | ✅ |
| 云执行环境 | ❌ | ❌ | ✅ |
| 支持的协议 | |||
| ACP 服务器（IDE 集成） | ✅ ACP 服务器 | ✅（第三方） | ✅（第三方） |
| MCP 服务器模式 | 通过代理服务器的 MCP 端点 | ❌ | ✅ codex mcp-server |
| A2A 端点 | ✅ 代理服务器中的 A2A 端点 | ✅ | ❌ |
| 状态管理 | |||
| 会话恢复 | ✅ | ✅ 会话管理 | ✅ 恢复线程；SDK resumeThread() |
| 文件检查点 | ✅ 后端和检查点 | ✅ 文件检查点 | ✅ Git 检查点 |
| 时间旅行（状态分支） | ✅ | ✅ | ✅ |
| 可观测性 | |||
| 原生追踪 | ✅ LangSmith | ❌ | ✅ OpenAI Traces |
| 评估 | ✅ LangSmith | ❌ | 评估模式（使用 codex exec --json 的命令行） |
发现错误了吗？我们于 2026 年 3 月 4 日起草了此对比。
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