文件系统后端
为 Deep Agents 选择和配置文件系统后端。支持路由到不同后端、实现虚拟文件系统和执行策略。
Deep Agents 通过 ls、read_file、write_file、edit_file、glob、grep 等工具向 Agent 暴露文件系统接口。这些工具通过可插拔后端运行。
内置后端
| 后端 | 说明 |
|---|---|
| StateBackend（默认） | 线程作用域，文件存储在 LangGraph 状态中 |
| FilesystemBackend | 本地磁盘读写，可限定根目录 |
| StoreBackend | 跨线程持久化的 LangGraph Store |
| ContextHubBackend | 在 LangSmith Hub 仓库中持久化文件 |
| Sandbox | 隔离环境中执行代码（支持 shell） |
| LocalShellBackend | 本地主机上的文件系统和 shell 执行 |
| CompositeBackend | 路由不同路径到不同后端 |
使用默认后端
python
from deepagents import create_deep_agent
# 默认使用 StateBackend
agent = create_deep_agent(model="openai:gpt-4o")使用本地文件系统
python
from deepagents import create_deep_agent
from deepagents.backends import FilesystemBackend
agent = create_deep_agent(
model="openai:gpt-4o",
backend=FilesystemBackend(
root_dir="/path/to/project",
virtual_mode=True, # 启用路径安全限制
),
)使用 LangGraph Store
python
from deepagents import create_deep_agent
from deepagents.backends import StoreBackend
agent = create_deep_agent(
model="openai:gpt-4o",
backend=StoreBackend(),
)复合路由
将不同路径路由到不同后端：
python
from deepagents import create_deep_agent
from deepagents.backends import (
CompositeBackend,
FilesystemBackend,
StateBackend,
StoreBackend,
)
backend = CompositeBackend(routes={
"/workspace/": FilesystemBackend(root_dir="./workspace"),
"/memories/": StoreBackend(),
"/": StateBackend(), # 默认路由
})
agent = create_deep_agent(
model="openai:gpt-4o",
backend=backend,
)