다양한 모델에 맞춘 Deep Agent 튜닝

Deep Agent는 이전까지 모든 LLM에서 작동하는 단일 하네스(prompts, tools, middleware)를 제공했다. 하지만 모델마다 프롬프팅 가이드가 다르고, 같은 모델도 하네스 설정에 따라 성능이 크게 달라지는 문제가 있었다.

이를 해결하기 위해 LangChain은 하네스 프로파일 기능을 출시했다. 모델별로 시스템 프롬프트, 도구 구현, 미들웨어를 커스터마이징할 수 있으며, OpenAI, Anthropic, Google 모델용 기본 프로파일을 제공한다.

성능 개선 결과 (tau2-bench 부분집합 기준):

• GPT 5.3 Codex: 33% → 53% (20점 향상)
• Claude Opus 4.7: 43% → 53% (10점 향상)

주요 변경 사항:

Codex 프로파일:

• 기본 edit_file 대신 권장 도구인 apply_patch 사용
• execute 도구를 shell_command로 aliasing
• 병렬 도구 호출 배치 처리 관련 프롬프트 추가

Claude Opus 프로파일:

• 도구 결과에 대한 reflection 가이던스 추가 (<tool_result_reflection>)
• 메모리 대신 도구로 직접 상태를 확인하도록 유도 (<tool_usage>)

프로파일은 Python 코드나 YAML로 정의 가능하며, create_deep_agent(model="...") 호출 시 자동으로 적용된다. 커스텀 프로파일을 등록하거나 플러그인으로 배포할 수도 있다.