与 Claude Agent SDK 的对比
对比 LangChain Deep Agents 与 Claude Agent SDK，为你的业务用例选择合适的工具。
本页面阐述了 LangChain Deep Agents 与 Claude Agent SDK 之间的异同。两者都是用于构建自定义智能体的运行框架（harness），但在执行环境、部署方式以及厂商绑定程度方面做出了不同的权衡取舍。
NOTE
Deep Agents 已在 OpenSWE 和 LangSmith Fleet 的生产环境中得到实际应用。
一览对比
| 对比维度 | Deep Agents | Claude Agent SDK |
|---|---|---|
| 智能体运行位置 | 在沙箱内部运行，或在沙箱外部通过远程调用执行命令 | 在沙箱内部运行 |
| 执行后端 (Backend) | 可插拔：本地、虚拟文件系统、远程沙箱或自定义后端 | 运行所在沙箱的本地文件系统 |
| 模型提供商 | 任意提供商（Anthropic、OpenAI、Google 及其他 100+ 家） | 仅限 Claude（Anthropic、Bedrock、Vertex、Azure） |
| 按提供商/模型微调 | 框架配置文件 (Harness profiles)（Beta）：按提供商或具体模型注册系统提示词、工具、中间件与子智能体声明式微调包 | 在代码中的每个模型调用处分别配置 |
| 部署方式 | LangSmith 中的 Managed Deep Agents，或通过 langgraph build 自托管独立镜像 | 自托管 (Self-host)。需要自行构建服务器、鉴权和流式传输层。Claude 托管智能体为独立产品 |
| 多租户支持 | 内置原生支持：作用域隔离线程、每用户独立沙箱、RBAC 权限 | 需要自行实现 |
| 开源许可证 | MIT | MIT（但 Claude Code 自身为专有闭源） |
主要区别
智能体与执行环境
将智能体连接到沙箱主要有两种模式：在沙箱内部运行智能体，或者在沙箱外部运行并将沙箱作为工具调用。
Claude Agent SDK 仅支持第一种模式。你的智能体在沙箱内部运行，并直接针对沙箱的本地文件系统执行工具调用。Anthropic 官方托管的 Claude 托管智能体 (Claude managed agents) 则采用了外部解耦模型，这代表了生产级智能体架构的发展趋势。
Deep Agents 同时支持这两种模式，并允许你挑选一个后端 (Backend) 将它们灵活串联起来。在实际生产中，这意味着你可以：
- 在沙箱内部运行智能体（与 Claude Agent SDK 模式相同）。
- 在长期运行的容器中运行智能体，并将远程沙箱作为工具，通过网络执行命令。
- 在测试中快速替换为虚拟文件系统，或接入针对私有基础设施定制的自定义后端。
多租户能力 (Multi-tenancy)
当你将应用程序投入生产时，通常需要面向大量最终用户，必须为每个用户隔离运行环境。
在 Claude Agent SDK 中，SDK 将智能体与其沙箱强行绑定。为了给每个用户提供隔离的执行环境，你必须自行开发一个 API 包装层：为每个用户启动沙箱、记录沙箱归属并在执行完毕后销毁。
Deep Agents 在框架层直接内置了该能力：可以在框架中按用户或按助手配置沙箱，开箱即用支持作用域线程隔离、运行历史记录以及 RBAC 角色权限控制。如果使用 LangSmith Sandbox，还会获得开箱即用的鉴权代理，使最终用户能够从沙箱安全调用第三方 API，而无需为你为每位用户分别配置私有凭证。
生产级智能体服务器
若要将自托管的 Claude Agent SDK 应用暴露给最终用户，你必须自行编写 HTTP/WebSocket 或 SSE 服务器以调用智能体、流式传输 Token 并管理对话线程。该服务器的所有构建、运维和安全防护责任全部落在开发者身上。
Deep Agents 部署开箱即带智能体服务器 (Agent Server)：包括流式传输端点、线程管理、运行历史记录、Webhooks 以及身份鉴权。
托管云服务与自托管
Claude Agent SDK 部署均为自托管。该 SDK 与 Claude 托管智能体 (Claude managed agents) 是两款互相独立的产品，基于 SDK 编写的代码无法直接平滑迁移到托管产品中。
Deep Agents 支持两种运行模式，并且你的工具、中间件和子智能体可以在两者之间无缝复用：
- 托管模式 (Managed)：在 LangSmith 中使用 Managed Deep Agents 创建、运行和运营 deep agents。托管运行时负责管理后端、Store 和 Checkpointer，因此你只需向运行时声明智能体配置而无需自行编译，系统提示词、技能和记忆将移入项目文件中。参见与 Deep Agents 的关系。
- 自托管模式 (Self-hosted)：运行
langgraph build生成独立 Docker 镜像，无需修改任何智能体代码即可部署在任何私有云或服务器上。
TIP
若需要一个适用于任何模型提供商的托管智能体平台，请使用 LangSmith Fleet。Claude 托管智能体严格限定在 Anthropic 生态内。
大语言模型解耦 (LLM Coupling)
Claude Agent SDK 的执行与特定模型、后端和部署高度捆绑，仅针对三者之间的闭环进行优化。
在 Deep Agents 中，模型提供商、执行后端和部署目标三者是完全解耦且独立可选的。选择该框架能够让你在模型选型和基础设施架构上保留最大的灵活性和自主权。
生态系统整合
Claude Agent SDK 是专为 Claude 以及 Anthropic 产品矩阵定制的。Deep Agents 则深度整合了更广泛的 LangChain 生态体系（包括用于可观测性、评测和部署的 LangSmith），并且能与全球任意主流模型提供商协同工作。
总结选型建议
- 选择 Deep Agents：如果你追求模型和基础设施的完全自由度、需要内置的多租户部署能力，并希望同一套智能体代码能自由切换托管与自托管模式。
- 选择 Claude Agent SDK：如果你已经重度投入 Anthropic 生态，并愿意自行从零构建 API 层、鉴权层以及多租户沙箱编排。