OpenSWE 和 LangSmith Fleet 已在 production 中使用 Deep Agents。
快速对比
| Deep Agents | Claude Agent SDK | |
|---|---|---|
| Agent 运行位置 | 在 sandbox 内，或在 sandbox 外远程执行 commands | 在 sandbox 内 |
| Execution backend | 可插拔：local, virtual filesystem, remote sandbox, or custom | 其运行所在 sandbox 的 local filesystem |
| Model provider | 任意 provider（Anthropic、OpenAI、Google，以及其他 100+ providers） | Claude（Anthropic、Bedrock、Vertex、Azure） |
| 按 provider/model 调优 | Harness profiles（beta）：按 provider 或特定 model 注册的声明式 bundles，包含 system prompt、tool、middleware 和 subagent 调整 | 在每个 model call site 的代码中配置 |
| Deployment | LangSmith 中的 Managed Deep Agents，或通过 langgraph build self-host standalone image | Self-host。你需要构建 server、auth 和 streaming layer。Claude managed agents 是单独产品 |
| Multi-tenancy | 内置：scoped threads、per-user sandboxes、RBAC | 自行构建 |
| License | MIT | MIT（Claude Code 本身是 proprietary） |
主要差异
Agent 和 execution environment
将 agents 连接到 sandboxes 有两种模式：在 sandbox 内部运行 agent，或在外部运行 agent 并将 sandbox 作为 tool 使用。 Claude Agent SDK 仅支持第一种模式。你的 agent 在 sandbox 内运行，并针对 sandbox 的 local filesystem 执行 tools。Anthropic 托管的 Claude managed agents 使用解耦 model，这反映了 production agent architectures 的发展方向。 Deep Agents 同时支持两种模式，并允许你选择 backend 将它们连接起来。实践中，这意味着你可以：- 在 sandbox 内运行 agent（与 Claude Agent SDK 相同的 model）。
- 在 long-lived container 中运行 agent，并将 remote sandbox 作为 tool 使用，通过网络执行 commands。
- 为测试换入 virtual filesystem，或为自己的基础设施换入 custom backend。
Multi-tenancy
将应用投入 production 时，你通常会将其暴露给许多 end users，并且必须隔离每个 user 的 environment。 在 Claude Agent SDK 中，SDK 将 agent 绑定到其 sandbox。若要为每个 user 提供隔离的 execution environment，你必须构建一个 API wrapper，为每个 user 启动 sandbox、跟踪 sandbox 归属，并在之后销毁它。 Deep Agents 直接处理这些工作：在 harness 中按 per user or per assistant 配置 sandbox，并包含 scoped threads、run history 和 RBAC。如果使用 LangSmith Sandbox，你还会获得开箱即用的 auth proxy，让 end users 可以从 sandbox 调用第三方 APIs，而无需你为每个 user 配置 credentials。Production agent server
若要将 self-hosted Claude Agent SDK app 暴露给 end users，你需要编写自己的 HTTP/WebSocket 或 SSE server，用它调用 agent、流式传回 tokens，并管理 conversation threads。该 server 需要你自行构建、运维和保护。 Deep Agents deployments 开箱包含 agent server：streaming endpoints、thread management、run history、webhooks 和 authentication。Managed cloud 或 self-hosted
Claude Agent SDK deployments 是 self-hosted 的。SDK 和 Claude managed agents 是不同产品。基于 SDK 编写的代码不能直接部署到 managed offering。 Deep agents 可以在无需代码更改的情况下以两种模式运行：- Managed： 在 LangSmith 中使用 Managed Deep Agents 创建、运行和运维 deep agents。
- Self-hosted： 运行
langgraph build生成可部署到任意位置的 standalone Docker image。
LLM
Claude Agent SDK execution 将 model、backend 和 deployment 绑定在一起，并优化三者之间的支持。 使用 Deep Agents 时，你可以独立选择 model provider、execution backend 和 deployment target。选择这个 harness 可以最大限度保留 model 和 infrastructure 选择上的灵活性。Ecosystems
Claude Agent SDK 专为 Claude 和 Anthropic 的 product surface 构建。Deep Agents 则集成到更广泛的 LangChain ecosystem 中，包括用于 observability、evaluation 和 deployment 的 LangSmith，并适用于任意 model provider。总结
- 如果你需要 model 和 infrastructure 灵活性、内置 multi-tenant deployment，以及无需代码更改即可选择 managed 或 self-hosted 的能力，请选择 Deep Agents。
- 如果你已深度投入 Anthropic ecosystem，并希望 self-host 且自行构建 API、auth 和 multi-tenant layers，请选择 Claude Agent SDK。
发现错误？此对比编写于 2026 年 4 月 16 日。如果产品已经变化，请 file an issue。
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