짧은 툴 호출은 잘하지만 상태·산출물이 쌓이는 작업에서 무너지는 한계를 겨냥한 구조예요

LangChain이 멀티스텝 AI 에이전트용 런타임 Deep Agents를 공개했어요. 짧은 툴 호출은 잘하지만 상태·산출물이 쌓이는 작업에서 무너지는 한계를 겨냥한 구조예요.

핵심은 새 모델을 만든 게 아니라는 점이에요. LangGraph 위에서 돌아가는 ‘agent harness’로, 내구 실행·스트리밍·휴먼 인더 루프를 유지한 채 기본값과 내장 도구를 묶어 시작 장벽을 낮췄거든요.

기본 구성도 꽤 실전형이에요. write_todos로 계획을 쪼개고, read_file·write_file·edit_file·ls·glob·grep로 파일 기반 컨텍스트를 관리해요. execute는 샌드박스 셸 실행, task는 서브에이전트 생성까지 지원해요.

의미는 분명해요. 계획·메모리·맥락 격리를 앱 개발자 책임에서 런타임 기본 기능으로 옮기면서, 장기·복합 작업 에이전트의 실패 지점을 표준화해 줄 가능성이 커졌어요.