Deep Agents CLI 支持任何与 LangChain 兼容的聊天模型提供者,从而可以驱动几乎任何支持工具调用 (tool calling) 的大语言模型 (LLM)。任何提供 OpenAI 兼容或 Anthropic 兼容 API 的服务也可以开箱即用——请参阅 兼容的 API。文档索引
在以下地址获取完整的文档索引:https://docs.langchain.org.cn/llms.txt
在进一步探索之前,请使用此文件发现所有可用页面。
快速开始
CLI 自动与以下模型提供者集成:除了安装相关的提供者包之外,无需额外配置。-
安装提供者软件包 每个模型提供者都需要安装其对应的 LangChain 集成包。为了保持应用程序轻量化,这些包在安装 CLI 时作为可选的额外组件 (extras) 提供:
-
设置凭据 将 API 密钥存储在
~/.deepagents/.env中,以便在所有项目中使用,或者在终端中导出它们:一些提供者使用其他凭据(例如,Vertex AI 使用GOOGLE_CLOUD_PROJECT加 ADC)。有关每个提供者所需的变量,请参阅下表。你还可以使用DEEPAGENTS_CLI_前缀将凭据的作用域限制在 CLI。
提供者参考
使用的提供者不在列表中?请参阅 任意提供者:通过额外设置,任何与 LangChain 兼容的提供者都可以在 CLI 中使用。| 提供商 | 包 | 凭据环境变量 | 模型配置文件 |
|---|---|---|---|
| OpenAI | langchain-openai | OPENAI_API_KEY | ✅ |
| Azure OpenAI | langchain-openai | AZURE_OPENAI_API_KEY | ✅ |
| Anthropic | langchain-anthropic | ANTHROPIC_API_KEY | ✅ |
| Google Gemini API | langchain-google-genai | GOOGLE_API_KEY | ✅ |
| Google Vertex AI | langchain-google-genai | GOOGLE_CLOUD_PROJECT | ✅ |
| Baseten | langchain-baseten | BASETEN_API_KEY | ✅ |
| AWS Bedrock | langchain-aws | AWS_ACCESS_KEY_ID, AWS_SECRET_ACCESS_KEY | ✅ |
| AWS Bedrock Converse | langchain-aws | AWS_ACCESS_KEY_ID, AWS_SECRET_ACCESS_KEY | ✅ |
| Hugging Face | langchain-huggingface | HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN | ✅ |
| Ollama | langchain-ollama | 可选 | ❌ |
| Groq | langchain-groq | GROQ_API_KEY | ✅ |
| Cohere | langchain-cohere | COHERE_API_KEY | ❌ |
| Fireworks | langchain-fireworks | FIREWORKS_API_KEY | ✅ |
| Together | langchain-together | TOGETHER_API_KEY | ❌ |
| Mistral AI | langchain-mistralai | MISTRAL_API_KEY | ✅ |
| DeepSeek | langchain-deepseek | DEEPSEEK_API_KEY | ✅ |
| IBM (watsonx.ai) | langchain-ibm | WATSONX_APIKEY | ❌ |
| Nvidia | langchain-nvidia-ai-endpoints | NVIDIA_API_KEY | ✅ |
| xAI | langchain-xai | XAI_API_KEY | ✅ |
| Perplexity | langchain-perplexity | PPLX_API_KEY | ✅ |
| OpenRouter | langchain-openrouter | OPENROUTER_API_KEY | ✅ |
| LiteLLM | langchain-litellm | 每个提供者(请参阅文档) | ❌ |
模型路由和代理
像 OpenRouter 和 LiteLLM 这样的模型路由通过单一端点提供对多个提供者模型的访问。 请为这些服务使用专用的集成包:| Router | 包 | 配置 |
|---|---|---|
| OpenRouter | langchain-openrouter | openrouter:<model> (内置,请参阅 提供者参考) |
| LiteLLM | langchain-litellm | litellm:<model> (内置,请参阅 提供者参考) |
切换模型
在 CLI 中切换模型,可以通过:-
使用交互式模型切换器,通过
/model命令。这会显示源自每个已安装 LangChain 提供者软件包模型配置文件的可用模型。并不是所有模型都会出现在这里。如果你的模型缺失,请直接传递模型名称(例如/model gpt-5.5)。详情请参阅哪些模型会出现在切换器中。 -
直接指定模型名称作为参数,例如
/model gpt-5.5。你可以使用所选提供者支持的任何模型,无论它是否出现在选项 1 的列表中。模型名称将传递给 API 请求。 -
在启动时指定模型,通过
--model,例如
模型解析顺序
模型解析顺序
当 CLI 启动时,它按以下顺序解析要使用的模型
--model标志:如果提供了该标志,则始终优先。~/.deepagents/config.toml中的[models].default—— 用户刻意的长期偏好。~/.deepagents/config.toml中的[models].recent—— 上次通过/model切换到的模型。自动写入;永远不会覆盖[models].default。- 环境变量自动检测:回退到第一个可用的启动凭据,按此顺序检查:
OPENAI_API_KEY、ANTHROPIC_API_KEY、GOOGLE_API_KEY、GOOGLE_CLOUD_PROJECT(Vertex AI)。
--model、/model 和保存的默认值([models].default / [models].recent)使用。哪些模型会出现在切换器中
/model 选择器会从安装的提供者软件包中动态构建其列表。展开下方内容查看完整标准和故障排除。
切换器如何构建其模型列表
切换器如何构建其模型列表
交互式
/model 选择器是动态构建列表的——它不是内置在 CLI 中的硬编码列表。当满足以下所有条件时,模型会出现在切换器中:-
提供者软件包已安装。 每个提供者(例如
langchain-anthropic,langchain-openai)必须与deepagents-cli一起安装——可以作为安装额外项 (install extra)(例如uv tool install 'deepagents-cli[ollama]'),或者稍后通过uv tool install deepagents-cli --with <package>添加。如果缺少软件包,其整个提供者部分将从切换器中消失。 -
模型配置文件启用了
tool_calling。 CLI 需要工具调用支持,因此配置文件中没有tool_calling: true的模型会被排除。这是模型未出现在列表中的最常见原因。对于不捆绑配置文件的提供者(请参阅提供者参考表),你可以在config.toml中定义一个这对于模型出现在切换器中并不是严格要求的——将其添加到models列表中也行且更简单。当你希望 CLI 了解模型的上下文窗口和功能(用于自动摘要等功能)时,配置文件很有用。有关所有可覆盖字段,请参阅 配置文件覆盖。 -
模型接受并生成文本。 配置文件中明确将
text_inputs或text_outputs设置为false的模型(例如嵌入或图像生成模型)将被排除。
config.toml 的 [models.providers.<name>].models 下定义的模型会绕过配置文件过滤器——无论配置文件的元数据如何,它们始终会出现在切换器中。这是添加缺失模型的推荐方式。缺失模型的故障排除
| 现象 | 可能的原因 | 解决方法 |
|---|---|---|
| 整个提供者从切换器中缺失 | 提供者包未安装 | 安装包(例如 uv tool install deepagents-cli --with langchain-groq) |
| 显示了提供者但缺少特定模型 | 模型配置文件 tool_calling: false 或不存在配置文件 | 将模型添加到 config.toml 的 [models.providers.<name>].models 中,或直接使用 /model <provider>:<model> |
| 提供者显示 ⚠ “缺少凭据” | 未设置 API 密钥环境变量 | 设置提供者参考表中的凭据环境变量 |
| 提供者显示 ? “凭据未知” | 提供者使用 CLI 无法验证的非标准身份验证 | 凭据可能仍然有效——尝试切换到该模型。如果身份验证失败,请检查提供者的文档 |
设置默认模型
你可以设置一个持久的默认模型,用于以后所有的 CLI 启动-
通过模型选择器: 打开
/model,导航到所需模型,按Ctrl+S将其固定为默认模型。在当前默认模型上再次按Ctrl+S将其清除。 -
通过命令:
/model --default provider:model(例如,/model --default anthropic:claude-opus-4-6) -
通过配置文件: 在
~/.deepagents/config.toml中设置[models].default(请参阅配置)。 -
在终端中
-
在终端中
-
通过命令:
/model --default --clear -
通过模型选择器: 在当前固定的默认模型上按
Ctrl+S。
模型参数
向模型传递额外的构造函数关键字参数 (kwargs)——采样控制、推理/思考预算、上下文窗口大小、请求超时以及底层聊天模型类接受的任何其他内容。有三个地方可以设置它们,按优先级排序(最高优先):-
启动时通过
--model-params一次性设置。 JSON 字符串,仅限本次会话 -
会话期间通过
/model --model-params。 同样的 JSON 语法——无需重启即可更换参数(以及可选的模型) -
在
config.toml中持久设置。 提供者级别的默认值(带有可选的每个模型的子表),适用于每次启动
params 且仅限本次会话(会话中途的更改不会持久化)。config.toml 中的每个模型子表会覆盖提供者级别的键(浅合并——完整语义请参阅模型构造参数)。--model-params 不能与 --default 结合使用。
不要将凭据 (
api_key) 放在 params 中——请改用 api_key_env 指向环境变量。max_input_tokens, tool_calling, 能力标志)——这与构造函数参数不同——请参阅 配置文件覆盖。
高级配置
有关提供者参数、配置文件覆盖、自定义基础 URL、兼容 API、任意提供者和生命周期钩子的详细配置,请参阅 配置。将这些文档连接到 Claude、VSCode 等,以获得实时答案。

