与 Claude Agent SDK 的对比

为什么要对比

两个框架都能构建自定义 Agent，但设计哲学截然不同

当你决定用框架构建生产级 Agent 时，Deep Agents 和 Claude Agent SDK 都在候选列表上。它们各自做了不同的权衡——理解这些差异，才能选对工具。

核心对比

六大维度一览：从运行位置到许可证

执行环境

Agent 连接沙箱有两种模式，Deep Agents 两种都支持

Agent 与沙箱的连接方式决定了你的部署灵活性和扩展上限。理解这两种模式是做出正确选择的关键。

// Deep Agents：通过 backend 配置选择执行模式
import { createDeepAgent } from "deepagents";

const agent = createDeepAgent({
  // 本地虚拟文件系统（测试用）—— 文件仅存在于内存中
  // backend: localBackend,

  // 远程沙箱（生产用）—— Agent 在隔离容器中执行代码
  // backend: sandbox 实例（可选）

  // 自定义后端（自有基础设施）—— 实现自己的存储和执行逻辑
  // backend: customBackend,
});

多租户设计

当你的应用需要服务多个终端用户时，环境隔离是硬需求

把 Agent 投入生产，几乎必然要面对多用户隔离。两个框架在这方面的差距很大。

生产级服务

从"能跑的 Agent"到"能对外提供服务的 Agent 服务器"

写好 Agent 只是第一步。要把它暴露给终端用户，你需要一个完整的服务器基础设施。

// Deep Agents：部署即包含完整 Agent 服务器
// 流式传输、线程管理、认证——全部开箱即用

// 自托管：一行命令生成独立 Docker 镜像
// $ langgraph build

// 托管模式：在 LangSmith 中一键创建
// 无需修改任何 Agent 代码

部署方式

托管还是自托管？Deep Agents 无需改代码即可切换

部署方式直接影响你的运维成本和上线速度。两个框架在这方面差异显著。

模型与生态

模型选择自由度 vs 深度集成优化——不同的设计哲学

// Deep Agents：通过 profiles 按提供商调优
// 不同模型可以有不同的系统提示词、工具集和中间件
// 这样切换模型时，Agent 代码不需要任何改动

// profile 配置示例（概念性代码）
{
  profiles: {
    "anthropic/claude-4": {
      systemPrompt: "...",         // 针对 Claude 优化的提示词
      tools: [...],                // Claude 可用的工具集
      middleware: [...]            // Claude 专用的中间件（如提示缓存）
    },
    "openai/gpt-5": {
      systemPrompt: "...",         // 针对 GPT 优化的提示词
      tools: [...],                // GPT 可用的工具集
    }
  }
}

如何选择

没有"更好"的框架，只有"更适合你场景"的框架