накапливает контекст: историю, результаты инструментов, планы, файлы. Это порождает инженерию контекста — управление средой вокруг агента. Deep Agents — это готовая реализация такой среды в экосистеме LangChain, представленная в виде библиотеки deepagents. Поверх create_agent она добавляет слои промежуточного ПО (middleware), инструменты и инструкции в промпт для длительных задач: планирование (write_todos), файловые инструменты с подключаемыми бэкендами, универсальный под-агент (subagent) для задач (task), суммаризацию истории, восстановление незавершённых вызовов инструментов и, опционально, навыки (skills), память, человека в цикле (human-in-the-loop) и изолированную среду (sandbox). Однако даже без дополнительных параметров системный промпт (system prompt) растёт с 35 до 6215 токенов из-за постоянного BASE_AGENT_PROMPT и добавленных инструментов, что увеличивает стоимость и может сбивать с толку меньшие модели.