DeepAgent：研究向けコンテキストエンジニアリング

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DeepAgent：研究向けコンテキストエンジニアリング

DeepAgent：研究向けコンテキストエンジニアリング

DeepAgent を基盤にした研究向けのマルチエージェントシステム実装リポジトリ。ファイルシステムベースのコンテキストエンジニアリングを中心に、Agent 2.0 パラダイムを踏襲したエージェント群の設計・実験ノートブック・技術ガイドを含む。LangChain の deepagents ライブラリを活用し、研究ワークフローでの情報整理、タスク分割、ツール呼び出し、再現性の高い実験管理を目指す。サンプルノートブックと詳細ガイドにより、カスタムエージェント開発や拡張が行いやすい構成。

https://github.com/HyunjunJeon/Deepagent-research-context-engineering

概要

DeepAgent を活用した研究用途向けマルチエージェントシステムの実装リポジトリです。主眼は「Agent 2.0」パラダイムに沿った設計で、ファイルシステム上のドキュメントやメタデータを用いることでコンテキストを管理・提供する「Context Engineering」を実践的に示します。LangChain の deepagents ライブラリをベースに、ノートブック（DeepAgent_research.ipynb）と技術ガイド（DeepAgents_Technical_Guide.md）を備え、研究ワークフローの自動化、タスク分割、情報検索・要約、そして再現性の高い実験記録を支援します。サンプル構成とファイル例により、カスタムエージェント拡張や実務適用の出発点として利用可能です。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 20
  • フォーク数: 9
  • ウォッチャー数: 20
  • コミット数: 4
  • ファイル数: 16
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • Agent 2.0 パラダイムに基づいた Multi-Agent 設計（DeepAgent ベース）
  • ファイルシステムを使ったコンテキスト管理（Context Engineering）
  • 実験用ノートブックと詳細な技術ガイドを同梱し、再現性と学習コストを低減
  • LangChain の deepagents ライブラリに準拠した実装で拡張が容易

技術的なポイント

本リポジトリの技術的核は「ファイルシステムベースのコンテキストエンジニアリング」と「Agent 2.0 によるタスク分割・協調」です。具体的には、研究ドキュメントやメモ、結果ログを階層化されたファイルストアとして管理し、各エージェントは必要に応じてそのファイル群を読み込み・更新することでコンテキストを取得・保持します。こうすることで外部ベクトルDBを必須とせず、軽量かつローカルで完結するコンテキスト管理が可能になります。

エージェント設計は LangChain の deepagents 構文を踏襲し、役割ベース（例：リサーチャー、サマライザー、ツールマネージャー）の分割を行います。各エージェントはプロンプトやツール呼び出し（ファイル操作、検索、外部API連携など）を組み合わせて処理を行い、Agent 2.0 の特徴である「内部メモリ・長期コンテキストの積極利用」と「タスクの細分化と責務の明確化」を実践します。

実装面では以下が注目点です：

  • ノートブック（DeepAgent_research.ipynb）でのハンズオン例により、セットアップから実行、結果のログ化まで一連のワークフローが確認可能。
  • DeepAgents_Technical_Guide.md にて設計原則、API の使い方、拡張ポイント（新規エージェント追加、ツールラッパーの実装方法）を解説。
  • ファイルベースのコンテキストはメタデータ（タイムスタンプ、タグ、ソース）を組み合わせて検索性を高め、必要な文脈だけをエージェントに渡す工夫が取られていると想定されます。
  • 軽量実験フローとしてローカル環境での再現性に配慮。将来的な拡張としてはベクトル検索やDB接続の追加、分散実行基盤への移行が容易な構造になっています。

研究用途における利点は、ドキュメントや実験ノートを直接コンテキストとして扱える点にあり、探索的な研究タスク（文献レビュー、自動要約、結果の比較検討、実験設計支援）に適しています。設計ガイドとサンプルが揃っているため、実務者は既存の研究ワークフローにあわせてエージェントをカスタマイズしやすい点も魅力です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .gitignore: file
  • DeepAgent_research.ipynb: file
  • DeepAgents_Technical_Guide.md: file
  • LICENSE: file
  • README.md: file

…他 11 ファイル

（プロジェクト内には research_agent フォルダや画像（agent_20_paradigm.png / agent_versus_10_20.jpeg）など、設計図と視覚資料が含まれます）

まとめ

研究ワークフローに適したファイルベースのコンテキストエンジニアリングを実践する、拡張しやすいDeepAgent実装です。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

DeepAgents 기반 Research Multi Agent System

Agent 2.0 Paradigm 을 잘 구현하는 DeepAgent 를 활용해서, FileSystem 기반 Context Engineering 을 원활히 수행하는 Research 용 Multi Agent 구성(From LangChain’s deepagents library)

agent_20_paradigm

Agent 1.0 vs Agent 2.0

agent_versus_10_20

DeepAgent Technical Guide

DeepAgent Technical Guide

프로젝트 구조

deepagent-context-engineering/
│
├── research_agent/            ...