deep-agents-memory

Các backend bộ nhớ và tệp có thể cắm cho Deep Agents với các tùy chọn định tuyến tạm thời, bền vững và kết hợp. Bốn loại backend: StateBackend (theo luồng, tạm thời), StoreBackend (bền vững xuyên phiên), FilesystemBackend (truy cập đĩa thực cho phát triển cục bộ) và CompositeBackend (định tuyến các đường dẫn khác nhau đến các backend khác nhau). FilesystemMiddleware cung cấp sáu công cụ thao tác tệp: ls, read_file, write_file, edit_file, glob, grep. CompositeBackend sử dụng so khớp tiền tố dài nhất để định tuyến...

npx skills add https://github.com/langchain-ai/langchain-skills --skill deep-agents-memory
Deep Agents use pluggable backends for file operations and memory:

Short-term (StateBackend): Persists within a single thread, lost when thread ends Long-term (StoreBackend): Persists across threads and sessions Hybrid (CompositeBackend): Route different paths to different backends

FilesystemMiddleware provides tools: ls, read_file, write_file, edit_file, glob, grep

Use CaseBackendWhy
Temporary working filesStateBackendDefault, no setup
Local development CLIFilesystemBackendDirect disk access
Cross-session memoryStoreBackendPersists across threads
Hybrid storageCompositeBackendMix ephemeral + persistent
Default StateBackend stores files ephemerally within a thread.
from deepagents import create_deep_agent

agent = create_deep_agent()  # Default: StateBackend
result = agent.invoke({
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write notes to /draft.txt"}]
}, config={"configurable": {"thread_id": "thread-1"}})
# /draft.txt is lost when thread ends
Default StateBackend stores files ephemerally within a thread.
import { createDeepAgent } from "deepagents";

const agent = await createDeepAgent();  // Default: StateBackend
const result = await agent.invoke({
  messages: [{ role: "user", content: "Write notes to /draft.txt" }]
}, { configurable: { thread_id: "thread-1" } });
// /draft.txt is lost when thread ends
Configure CompositeBackend to route paths to different storage backends.
from deepagents import create_deep_agent
from deepagents.backends import CompositeBackend, StateBackend, StoreBackend
from langgraph.store.memory import InMemoryStore

store = InMemoryStore()

composite_backend = lambda rt: CompositeBackend(
    default=StateBackend(rt),
    routes={"/memories/": StoreBackend(rt)}
)

agent = create_deep_agent(backend=composite_backend, store=store)

# /draft.txt -> ephemeral (StateBackend)
# /memories/user-prefs.txt -> persistent (StoreBackend)
Configure CompositeBackend to route paths to different storage backends.
import { createDeepAgent, CompositeBackend, StateBackend, StoreBackend } from "deepagents";
import { InMemoryStore } from "@langchain/langgraph";

const store = new InMemoryStore();

const agent = await createDeepAgent({
  backend: (config) => new CompositeBackend(
    new StateBackend(config),
    { "/memories/": new StoreBackend(config) }
  ),
  store
});

// /draft.txt -> ephemeral (StateBackend)
// /memories/user-prefs.txt -> persistent (StoreBackend)
Files in /memories/ persist across threads via StoreBackend routing.
# Using CompositeBackend from previous example
config1 = {"configurable": {"thread_id": "thread-1"}}
agent.invoke({"messages": [{"role": "user", "content": "Save to /memories/style.txt"}]}, config=config1)

config2 = {"configurable": {"thread_id": "thread-2"}}
agent.invoke({"messages": [{"role": "user", "content": "Read /memories/style.txt"}]}, config=config2)
# Thread 2 can read file saved by Thread 1
Files in /memories/ persist across threads via StoreBackend routing.
// Using CompositeBackend from previous example
const config1 = { configurable: { thread_id: "thread-1" } };
await agent.invoke({ messages: [{ role: "user", content: "Save to /memories/style.txt" }] }, config1);

const config2 = { configurable: { thread_id: "thread-2" } };
await agent.invoke({ messages: [{ role: "user", content: "Read /memories/style.txt" }] }, config2);
// Thread 2 can read file saved by Thread 1
Use FilesystemBackend for local development with real disk access and human-in-the-loop.
from deepagents import create_deep_agent
from deepagents.backends import FilesystemBackend
from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver

agent = create_deep_agent(
    backend=FilesystemBackend(root_dir=".", virtual_mode=True),  # Restrict access
    interrupt_on={"write_file": True, "edit_file": True},
    checkpointer=MemorySaver()
)

# Agent can read/write actual files on disk
Use FilesystemBackend for local development with real disk access and human-in-the-loop.
import { createDeepAgent, FilesystemBackend } from "deepagents";
import { MemorySaver } from "@langchain/langgraph";

const agent = await createDeepAgent({
  backend: new FilesystemBackend({ rootDir: ".", virtualMode: true }),
  interruptOn: { write_file: true, edit_file: true },
  checkpointer: new MemorySaver()
});

Security: Never use FilesystemBackend in web servers - use StateBackend or sandbox instead.

Access the store directly in custom tools for long-term memory operations.
from langchain.tools import tool, ToolRuntime
from langchain.agents import create_agent
from langgraph.store.memory import InMemoryStore

@tool
def get_user_preference(key: str, runtime: ToolRuntime) -> str:
    """Get a user preference from long-term storage."""
    store = runtime.store
    result = store.get(("user_prefs",), key)
    return str(result.value) if result else "Not found"

@tool
def save_user_preference(key: str, value: str, runtime: ToolRuntime) -> str:
    """Save a user preference to long-term storage."""
    store = runtime.store
    store.put(("user_prefs",), key, {"value": value})
    return f"Saved {key}={value}"

store = InMemoryStore()

agent = create_agent(
    model="gpt-4.1",
    tools=[get_user_preference, save_user_preference],
    store=store
)
### What Agents CAN Configure
  • Backend type and configuration
  • Routing rules for CompositeBackend
  • Root directory for FilesystemBackend
  • Human-in-the-loop for file operations

What Agents CANNOT Configure

  • Tool names (ls, read_file, write_file, edit_file, glob, grep)
  • Access files outside virtual_mode restrictions
  • Cross-thread file access without proper backend setup
StoreBackend requires a store instance.
# WRONG
agent = create_deep_agent(backend=lambda rt: StoreBackend(rt))

# CORRECT
agent = create_deep_agent(backend=lambda rt: StoreBackend(rt), store=InMemoryStore())
StoreBackend requires a store instance.
// WRONG
const agent = await createDeepAgent({ backend: (c) => new StoreBackend(c) });

// CORRECT
const agent = await createDeepAgent({ backend: (c) => new StoreBackend(c), store: new InMemoryStore() });
StateBackend files are thread-scoped - use same thread_id or StoreBackend for cross-thread access.
# WRONG: thread-2 can't read file from thread-1
agent.invoke({"messages": [...]}, config={"configurable": {"thread_id": "thread-1"}})  # Write
agent.invoke({"messages": [...]}, config={"configurable": {"thread_id": "thread-2"}})  # File not found!
StateBackend files are thread-scoped - use same thread_id or StoreBackend for cross-thread access.
// WRONG: thread-2 can't read file from thread-1
await agent.invoke({ messages: [...] }, { configurable: { thread_id: "thread-1" } });  // Write
await agent.invoke({ messages: [...] }, { configurable: { thread_id: "thread-2" } });  // File not found!
Path must match CompositeBackend route prefix for persistence.
# With routes={"/memories/": StoreBackend(rt)}:
agent.invoke(...)  # /prefs.txt -> ephemeral (no match)
agent.invoke(...)  # /memories/prefs.txt -> persistent (matches route)
Path must match CompositeBackend route prefix for persistence.
// With routes: { "/memories/": StoreBackend }:
await agent.invoke(...);  // /prefs.txt -> ephemeral (no match)
await agent.invoke(...);  // /memories/prefs.txt -> persistent (matches route)
Use PostgresStore for production (InMemoryStore lost on restart).
# WRONG                              # CORRECT
store = InMemoryStore()              store = PostgresStore(connection_string="postgresql://...")
Use PostgresStore for production (InMemoryStore lost on restart).
// WRONG                                    // CORRECT
const store = new InMemoryStore();          const store = new PostgresStore({ connectionString: "..." });
Enable virtual_mode=True to restrict path access (prevents ../ and ~/ escapes).
backend = FilesystemBackend(root_dir="/project", virtual_mode=True)  # Secure
CompositeBackend matches longest prefix first.
routes = {"/mem/": StoreBackend(rt), "/mem/temp/": StateBackend(rt)}
# /mem/file.txt -> StoreBackend, /mem/temp/file.txt -> StateBackend (longer match)

Thêm skills từ langchain-ai

deepagents-thread-inspector
langchain-ai
Kiểm tra và giải thích các cuộc hội thoại trong kho lưu trữ phiên SQLite cục bộ của Deep Agents Code. Sử dụng như phương án dự phòng khi công cụ theo dõi LangSmith không khả dụng, cho…
deepagents-python-quickstart
langchain-ai
Tạo khung một Deep Agent cục bộ tối thiểu bằng Python bằng cách làm theo hướng dẫn khởi động nhanh chính thức, sử dụng tìm kiếm web gốc của nhà cung cấp thay vì Tavily. Sử dụng khi người dùng muốn…
deepagents-typescript-quickstart
langchain-ai
Tạo khung một Deep Agent tối thiểu cục bộ bằng TypeScript theo hướng dẫn khởi động nhanh chính thức, sử dụng tìm kiếm web gốc của nhà cung cấp thay vì Tavily. Sử dụng khi người dùng…
eval-engineering
langchain-ai
Lặp lại kiểm tra kho lưu trữ agent và các dấu vết do người dùng cung cấp tùy chọn, phỏng vấn người dùng, và tạo, chạy, cũng như kiểm toán các đánh giá Harbor từng cái một. Sử dụng cho…
LangChain RAG Pipeline
langchain-ai
GỌI KỸ NĂNG NÀY khi xây dựng BẤT KỲ hệ thống tạo sinh tăng cường truy xuất (RAG) nào. Bao gồm bộ tải tài liệu, RecursiveCharacterTextSplitter, embeddings (OpenAI),…
LangChain Structured Output & HITL
langchain-ai
langchain-structured-output-&-hitl — một kỹ năng có thể cài đặt cho các tác nhân AI, được xuất bản bởi langchain-ai/langchain-skills.
LangSmith Datasets
langchain-ai
GỌI KỸ NĂNG NÀY khi tạo bộ dữ liệu đánh giá từ trace HOẶC tải bộ dữ liệu lên LangSmith HOẶC truy vấn bộ dữ liệu. Bao gồm các loại bộ dữ liệu (final_response,…
langsmith-evaluator
langchain-ai
GỌI KỸ NĂNG NÀY khi xây dựng pipeline đánh giá cho LangSmith. Bao gồm ba thành phần cốt lõi: (1) Tạo Evaluator - LLM-as-Judge, mã tùy chỉnh; (2)…