代理客户端协议 (ACP)

通过 Agent Client Protocol (ACP) 暴露 Deep Agents 以与代码编辑器和 IDE 集成。

智能体客户端协议（ACP） 标准化了编码智能体与代码编辑器或 IDE 之间的通信。 通过 ACP 协议，您可以使用自定义的深度智能体与任何 ACP 兼容的客户端，使您的代码编辑器能够提供项目上下文并接收丰富的更新。

ACP 是为智能体-编辑器集成设计的。如果您希望您的智能体调用外部服务器托管的工具，请参阅 模型上下文协议（MCP）。

快速入门

安装 ACP 集成包：

:::python

pip

pip install deepagents-acp

:::

:::js

npm

npm install deepagents-acp

:::

然后通过 ACP 暴露一个深度智能体。

这会在 stdio 模式下启动一个 ACP 服务器（它从 stdin 读取请求并将响应写入 stdout）。在实践中，您通常作为由 ACP 客户端（例如您的编辑器）启动的命令来运行此命令，然后客户端通过 stdio 与服务器通信。

:::python

Google

import asyncio

from acp import run_agent
from deepagents import create_deep_agent
from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver

from deepagents_acp.server import AgentServerACP


async def main() -> None:
    agent = create_deep_agent(
        model="google_genai:gemini-3.6-flash",
        # You can customize your deep agent here: set a custom prompt,
        # add your own tools, attach middleware, or compose subagents.
        system_prompt="You are a helpful coding assistant",
        checkpointer=MemorySaver(),
    )

    server = AgentServerACP(agent)
    await run_agent(server)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

:::

:::js

import { startServer } from "deepagents-acp";

await startServer({
  agents: {
    name: "coding-assistant",
    description: "AI coding assistant with filesystem access",
  },
  workspaceRoot: process.cwd(),
});

您也可以不编写任何代码使用 CLI：

npx deepagents-acp

:::

:::python

Example coding agent

The deepagents-acp 包包含一个带有文件系统和 shell 的示例编码智能体，您可以直接运行。

:::

:::js

Deep Agents ACP on npm

The deepagents-acp 包提供了一个 CLI 和一个程序化 API，用于通过 ACP 暴露深度智能体。

:::

客户端

深度智能体可以在您能运行 ACP 智能体服务器的任何地方工作。一些值得注意的 ACP 客户端包括：

• Zed
• JetBrains IDEs
• Visual Studio Code (通过 vscode-acp)
• Neovim (通过 ACP 兼容插件)

Zed

:::python

The deepagents 仓库包含 一个示例 ACP 入口点，您可以将其注册到 Zed：

1. 克隆 deepagents 仓库并安装依赖：

git clone https://github.com/langchain-ai/deepagents.git
cd deepagents/libs/acp
uv sync --all-groups
chmod +x run_demo_agent.sh

2. 为演示智能体配置凭证：

cp .env.example .env

然后设置 ANTHROPIC_API_KEY 在 .env 中。

3. 在 Zed 的 settings.json 中配置您的 ACP 智能体服务器命令：

{
  "agent_servers": {
    "DeepAgents": {
      "type": "custom",
      "command": "/your/absolute/path/to/deepagents/libs/acp/run_demo_agent.sh"
    }
  }
}

4. 打开 Zed 的智能体面板并启动一个深度智能体线程。

:::

:::js

通过将您的深度智能体添加到您的 Zed 设置（Linux 上的 ~/.config/zed/settings.json，macOS 上的 ~/Library/Application Support/Zed/settings.json）来向 Zed 注册您的深度智能体：

简单设置（无需代码）：

{
  "agent": {
    "profiles": {
      "deepagents": {
        "name": "DeepAgents",
        "command": "npx",
        "args": ["deepagents-acp"],
        "env": {
          "ANTHROPIC_API_KEY": "sk-ant-..."
        }
      }
    }
  }
}

使用 CLI 选项：

{
  "agent": {
    "profiles": {
      "deepagents": {
        "name": "DeepAgents",
        "command": "npx",
        "args": [
          "deepagents-acp",
          "--name", "my-assistant",
          "--skills", "./skills",
          "--debug"
        ],
        "env": {
          "ANTHROPIC_API_KEY": "sk-ant-..."
        }
      }
    }
  }
}

自定义服务器脚本：

对于更多控制，创建一个 TypeScript 服务器脚本：

// server.ts
import { startServer } from "deepagents-acp";

await startServer({
  agents: {
    name: "my-agent",
    description: "My custom coding agent",
    skills: ["./skills/"],
  },
});

然后指向 Zed：

{
  "agent": {
    "profiles": {
      "my-agent": {
        "name": "My Agent",
        "command": "npx",
        "args": ["tsx", "./server.ts"]
      }
    }
  }
}

打开 Zed 的智能体面板并启动一个深度智能体线程。

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:::python

Toad

如果您想将 ACP 智能体服务器作为本地开发工具运行，您可以使用 Toad 来管理进程。

uv tool install -U batrachian-toad

toad acp "python path/to/your_server.py" .
# or
toad acp "uv run python path/to/your_server.py" .

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:::js

ACP 注册中心

深度智能体可在 ACP 智能体注册中心 中找到，用于在 Zed 和 JetBrains IDEs 中一键安装。当 ACP 客户端支持注册中心时，用户可以无需任何手动配置即可发现和安装深度智能体。

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:::js

CLI 参考

CLI 是启动 ACP 服务器的最快方式。它无需代码——只需运行 npx deepagents-acp 并连接您的编辑器。

npx deepagents-acp [options]

选项	简写	描述
--name <name>	-n	智能体名称（默认： "deepagents"）
--description <desc>	-d	智能体描述
--model <model>	-m	LLM 模型（默认： "claude-sonnet-4-5-20250929"）
--workspace <path>	-w	工作区根目录（默认：当前工作目录）
--skills <paths>	-s	以逗号分隔的技能路径
--memory <paths>		以逗号分隔的 AGENTS.md 路径
--debug		启用将调试日志写入 stderr
--help	-h	显示帮助信息
--version	-v	显示版本

环境变量

变量	描述
ANTHROPIC_API_KEY	Anthropic/Claude 模型的 API 密钥（必需）
OPENAI_API_KEY	OpenAI 模型的 API 密钥
DEBUG	设置为 "true" 以启用调试日志
WORKSPACE_ROOT	--workspace 标志的替代方案

:::

:::js

程序化 API

startServer

一次性创建并启动服务器的便捷函数：

import { startServer } from "deepagents-acp";

await startServer({
  agents: {
    name: "coding-assistant",
    description: "AI coding assistant with filesystem access",
  },
  workspaceRoot: process.cwd(),
});

DeepAgentsServer

对于完全控制，直接使用 DeepAgentsServer 类：

Google

import { DeepAgentsServer } from "deepagents-acp";

const server = new DeepAgentsServer({
  agents: [
    {
      name: "code-agent",
      description: "Full-featured coding assistant",
      model: "google:gemini-3.6-flash",
      skills: ["./skills/"],
      memory: ["./.deepagents/AGENTS.md"],
    },
    {
      name: "reviewer",
      description: "Code review specialist",
      systemPrompt: "You are a code review expert...",
    },
  ],
  serverName: "my-deepagents-acp",
  serverVersion: "1.0.0",
  workspaceRoot: process.cwd(),
  debug: true,
});

await server.start();

服务器选项

选项	类型	默认	描述
agents	DeepAgentConfig | DeepAgentConfig[]	required	智能体配置(s)
serverName	string	"deepagents-acp"	ACP 的服务器名称
serverVersion	string	"0.0.1"	服务器版本
workspaceRoot	string	process.cwd()	工作区根目录
debug	boolean	false	启用调试日志

智能体配置

选项	类型	描述
name	string	唯一智能体名称（必填）
description	string	智能体描述
model	string	LLM 模型（默认："claude-sonnet-4-5-20250929"）
tools	StructuredTool[]	自定义 LangChain 工具
systemPrompt	string	自定义系统提示词
middleware	AgentMiddleware[]	添加到 Deep Agents 堆栈 的自定义中间件
backend	AnyBackendProtocol	文件系统后端
skills	string[]	技能源路径
memory	string[]	记忆源路径 (AGENTS.md)
interruptOn	Record<string, boolean | InterruptOnConfig>	需要用户批准的工具 (HITL)
commands	Array<{ name, description, input? }>	自定义斜杠命令

:::

:::js

自定义

多个智能体

您可以从单个服务器暴露多个智能体。ACP 客户端在创建会话时选择要使用的智能体：

import { DeepAgentsServer } from "deepagents-acp";

const server = new DeepAgentsServer({
  agents: [
    { name: "code-agent", description: "General coding" },
    { name: "reviewer", description: "Code reviews" },
  ],
});

某些 ACP 客户端（如 Zed）目前尚未提供在智能体之间进行选择的 UI。在这种情况下，请考虑运行具有单个智能体的单独服务器实例。

斜杠命令

服务器向 IDE 注册内置斜杠命令：/plan、/agent、/ask、/clear 和 /status。您还可以为每个智能体定义自定义命令：

import { DeepAgentsServer } from "deepagents-acp";

const server = new DeepAgentsServer({
  agents: {
    name: "my-agent",
    commands: [
      { name: "test", description: "Run the project's test suite" },
      { name: "lint", description: "Run linter and fix issues" },
      {
        name: "deploy",
        description: "Deploy to staging",
        input: { hint: "environment (staging or production)" },
      },
    ],
  },
});

人机交互

使用 interruptOn 在 IDE 中运行敏感工具之前要求用户批准：

import { DeepAgentsServer } from "deepagents-acp";

const server = new DeepAgentsServer({
  agents: {
    name: "careful-agent",
    interruptOn: {
      execute: { allowedDecisions: ["approve", "edit", "reject"] },
      write_file: true,
    },
  },
});

当智能体调用受保护的工具时，IDE 提示用户允许或拒绝操作，并提供选项以记住会话中的决策。

自定义工具

import { DeepAgentsServer } from "deepagents-acp";
import { tool } from "@langchain/core/tools";
import { z } from "zod";

const searchTool = tool(
  async ({ query }) => {
    return `Results for: ${query}`;
  },
  {
    name: "search",
    description: "Search the codebase",
    schema: z.object({ query: z.string() }),
  },
);

const server = new DeepAgentsServer({
  agents: {
    name: "search-agent",
    tools: [searchTool],
  },
});


await server.start();

自定义后端

import { DeepAgentsServer } from "deepagents-acp";
import { CompositeBackend, FilesystemBackend, StateBackend } from "deepagents";

const server = new DeepAgentsServer({
  agents: {
    name: "custom-agent",
    backend: new CompositeBackend(new StateBackend(), {
      "/workspace/": new FilesystemBackend({ rootDir: "./workspace" }),
    }),
  },
});

技能和记忆

import { startServer } from "deepagents-acp";

await startServer({
  agents: {
    name: "project-agent",
    description: "Agent with project-specific knowledge",
    skills: ["./skills/", "~/.deepagents/skills/"],
    memory: ["./.deepagents/AGENTS.md"],
  },
  workspaceRoot: process.cwd(),
});

:::

请参阅上游 ACP 文档了解协议细节和编辑器支持：

• 简介：https://agentclientprotocol.com/get-started/introduction
• 客户端/编辑器：https://agentclientprotocol.com/get-started/clients

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官方原文：src/oss/deepagents/acp.mdx · 非官方翻译，译文由 AI 生成，以英文原文为准。