Anthropic이 Claude Managed Agents로 에이전트 인프라 시장에 뛰어들자, LangChain이 빠르게 맞불을 놓았습니다. 이번엔 “우리가 더 편하게 해줄게요”가 아닌, “당신이 직접 소유하세요”라는 다른 방향으로.

LangChain이 deepagents deploy를 베타 출시했습니다. Claude Managed Agents와 구조적으로 같은 문제를 풀되, 오픈소스 기반으로 모델과 메모리의 소유권을 개발자에게 돌려주는 에이전트 배포 도구입니다. MIT 라이선스로 공개된 오픈소스 하네스(Deep Agents)를 기반으로, 단일 명령어 deepagents deploy로 프로덕션 준비가 된 에이전트 서버를 배포합니다.

출처: Deep Agents Deploy: an open alternative to Claude Managed Agents – LangChain Blog

하네스가 메모리를 잡으면 탈출이 어렵다

LangChain이 이 도구를 만든 이유의 핵심은 “메모리 락인” 문제입니다.

에이전트 하네스는 단순히 LLM을 감싸는 껍데기가 아닙니다. 컨텍스트 관리, 도구 호출 타이밍, 오류 복구 로직 — 이 모든 게 하네스 안에 있고, 하네스는 필연적으로 메모리와 묶입니다. 메모리는 곧 에이전트의 학습 기록이자 고객과의 상호작용 이력입니다.

문제는 이 메모리가 닫힌 API 뒤에 갇힐 때 생깁니다. 내부 SDR 에이전트를 예로 들면, 고객과 상호작용하며 쌓인 기억들은 그 에이전트를 실행한 플랫폼의 데이터가 됩니다. 모델을 바꾸거나 플랫폼을 이전하고 싶을 때, 그 기억은 함께 갖고 나올 수 없습니다. 에이전트를 처음부터 다시 시작해야 한다는 뜻입니다.

deepagents deploy는 메모리를 AGENTS.md, 스킬 파일, 표준 포맷으로 저장하고 API를 통해 직접 조회할 수 있게 합니다. 자체 호스팅을 선택하면 메모리는 온전히 개발자 자신의 데이터베이스에 남습니다.

어떻게 배포되는가

명령어 하나로 배포되는 이 도구 안에는 실제로 꽤 많은 것이 묶여 있습니다.

배포되는 서버에는 MCP(외부에서 에이전트를 도구로 호출), A2A(멀티에이전트 연결), Agent Protocol(UI 연동), Human-in-the-loop(사람 개입 지점 설정), 메모리 엔드포인트 등 30개 이상의 엔드포인트가 기본으로 포함됩니다. LangSmith Deployment 서버 위에서 수평 확장이 가능한 구조입니다.

개발자가 정의하는 건 세 가지입니다.

1. 모델 — OpenAI, Google, Anthropic, Ollama 등 어떤 모델이든 선택 가능
2. AGENTS.md — 에이전트의 지시사항을 담는 오픈 표준 파일
3. 스킬과 MCP — 마크다운 파일 형태의 지식과 외부 서비스 연결

모델 선택에 제약이 없다는 점이 Claude Managed Agents와 가장 두드러지는 차이입니다. LangChain은 자체 블로그에서 Claude Managed Agents를 직접 언급하며, 같은 아키텍처를 갖되 벤더 종속이 심하다고 비교했습니다.

두 접근이 만드는 선택지

Claude Managed Agents는 에이전트 인프라의 복잡성을 대신 해결해주는 방향을 택했습니다.

deepagents deploy는 다른 질문을 던집니다. 편리함을 얻는 대가로 메모리와 모델 선택권을 내어줄 것인가, 아니면 약간의 복잡성을 감수하고 소유권을 유지할 것인가. 두 접근은 모순이 아니라, 에이전트가 실제로 비즈니스 자산이 되기 시작했을 때 개발자가 직면하는 진짜 선택입니다.

아직 베타 단계인 만큼 실제 프로덕션 환경에서의 안정성이나 장기간 운영 시 발생하는 운영 부담은 직접 검토가 필요합니다. 자세한 설정과 스킬 구조, 샌드박스 연동 방식은 원문 문서에 더 구체적으로 설명되어 있습니다.

참고자료: Claude Managed Agents overview – Claude API Docs