C’est absolument fou. Un dépôt GitHub sous licence MIT, gratuit, créé par LangChain avec plus de 27 000 étoiles, vient de publier le « agent harness » complet pour construire des agents pilotés par LLM capables de terminer des tâches complexes. Plus besoin de développements personnalisés. Plus de cauchemar lié à la fenêtre de contexte. Plus de verrouillage fournisseur. Voici comment le configurer : 1. pip install deepagents – une seule commande 2. Intégrez n’importe quel modèle (Claude, GPT, poids ouverts, local) 3. Créez votre agent avec create_deep_agent() Basé sur LangGraph ; streaming, persistance, point de contrôle, prêt pour la production dès la sortie Inclut le déploiement de sous-agents, système de fichiers virtuel, gestion du contexte, planification des tâches, accès shell, mémoire persistante et boucle humaine Arrêtez de reconstruire chaque fois la même structure d’agent chaque fois qu’un nouveau modèle sort. Voici l’architecture qui rend le code de Claude fonctionnel, extraite et mise en open source. Enregistrez et mettez en favoris cela, peu importe quoi.