Agent Client Protocol (ACP) - Docs by LangChain

Agent Client Protocol (ACP) 标准化了编程智能体与代码编辑器或 IDE 之间的通信。通过 ACP 协议，你可以在任何兼容 ACP 的客户端中使用自定义深度智能体，让代码编辑器提供项目上下文并接收丰富的更新。

ACP 专为智能体-编辑器集成设计。如果你希望智能体调用由外部服务器托管的工具，请参阅 Model Context Protocol (MCP)。

快速入门

安装 ACP 集成包：

npm install deepagents-acp

然后通过 ACP 暴露深度智能体。这将以 stdio 模式启动 ACP 服务器（它从 stdin 读取请求并将响应写入 stdout）。在实际使用中，你通常将其作为由 ACP 客户端（例如编辑器）启动的命令运行，然后通过 stdio 与服务器通信。

import { startServer } from "deepagents-acp";

await startServer({
  agents: {
    name: "coding-assistant",
    description: "具有文件系统访问权限的 AI 编程助手",
  },
  workspaceRoot: process.cwd(),
});

你也可以使用 CLI 而无需编写任何代码：

npx deepagents-acp

npm 上的 DeepAgents ACP

deepagents-acp 包提供了 CLI 和编程 API，用于通过 ACP 暴露深度智能体。

客户端

深度智能体可以在任何能够运行 ACP 智能体服务器的地方工作。一些知名的 ACP 客户端包括：

Zed
JetBrains IDE
Visual Studio Code（通过 vscode-acp）
Neovim（通过兼容 ACP 的插件）

Zed

通过将深度智能体添加到 Zed 设置（Linux 上为 ~/.config/zed/settings.json，macOS 上为 ~/Library/Application Support/Zed/settings.json），在 Zed 中注册你的深度智能体： 简单设置（无需代码）：

{
  "agent": {
    "profiles": {
      "deepagents": {
        "name": "DeepAgents",
        "command": "npx",
        "args": ["deepagents-acp"],
        "env": {
          "ANTHROPIC_API_KEY": "sk-ant-..."
        }
      }
    }
  }
}

带 CLI 选项：

{
  "agent": {
    "profiles": {
      "deepagents": {
        "name": "DeepAgents",
        "command": "npx",
        "args": [
          "deepagents-acp",
          "--name", "my-assistant",
          "--skills", "./skills",
          "--debug"
        ],
        "env": {
          "ANTHROPIC_API_KEY": "sk-ant-..."
        }
      }
    }
  }
}

自定义服务器脚本： 如需更多控制，可以创建一个 TypeScript 服务器脚本：

// server.ts
import { startServer } from "deepagents-acp";

await startServer({
  agents: {
    name: "my-agent",
    description: "我的自定义编程智能体",
    skills: ["./skills/"],
  },
});

然后将 Zed 指向它：

{
  "agent": {
    "profiles": {
      "my-agent": {
        "name": "My Agent",
        "command": "npx",
        "args": ["tsx", "./server.ts"]
      }
    }
  }
}

打开 Zed 的 Agents 面板并启动一个 DeepAgents 线程。

ACP 注册表

DeepAgents 已在 ACP Agent Registry 中可用，支持在 Zed 和 JetBrains IDE 中一键安装。当 ACP 客户端支持注册表时，用户可以在无需任何手动配置的情况下发现和安装深度智能体。

CLI 参考

CLI 是启动 ACP 服务器的最快方式。它不需要代码——只需运行 npx deepagents-acp 并连接你的编辑器。

npx deepagents-acp [options]

选项	简写	描述
`--name <name>`	`-n`	智能体名称（默认：`"deepagents"`）
`--description <desc>`	`-d`	智能体描述
`--model <model>`	`-m`	LLM 模型（默认：`"claude-sonnet-4-5-20250929"`）
`--workspace <path>`	`-w`	工作区根目录（默认：当前目录）
`--skills <paths>`	`-s`	逗号分隔的技能路径
`--memory <paths>`		逗号分隔的 AGENTS.md 路径
`--debug`		启用调试日志输出到 stderr
`--help`	`-h`	显示帮助信息
`--version`	`-v`	显示版本

环境变量

变量	描述
`ANTHROPIC_API_KEY`	Anthropic/Claude 模型的 API 密钥（必需）
`OPENAI_API_KEY`	OpenAI 模型的 API 密钥
`DEBUG`	设置为 `"true"` 以启用调试日志
`WORKSPACE_ROOT`	`--workspace` 标志的替代方案

编程 API

`startServer`

便捷函数，一次调用即可创建并启动服务器：

import { startServer } from "deepagents-acp";

const server = await startServer({
  agents: {
    name: "coding-assistant",
    description: "具有文件系统访问权限的 AI 编程助手",
  },
  workspaceRoot: process.cwd(),
});

`DeepAgentsServer`

如需完全控制，可以直接使用 DeepAgentsServer 类：

import { DeepAgentsServer } from "deepagents-acp";

const server = new DeepAgentsServer({
  agents: [
    {
      name: "code-agent",
      description: "功能完整的编程助手",
      model: "claude-sonnet-4-5-20250929",
      skills: ["./skills/"],
      memory: ["./.deepagents/AGENTS.md"],
    },
    {
      name: "reviewer",
      description: "代码审查专家",
      systemPrompt: "You are a code review expert...",
    },
  ],
  serverName: "my-deepagents-acp",
  serverVersion: "1.0.0",
  workspaceRoot: process.cwd(),
  debug: true,
});

await server.start();

服务器选项

选项	类型	默认值	描述
`agents`	`DeepAgentConfig \| DeepAgentConfig[]`	必需	智能体配置
`serverName`	`string`	`"deepagents-acp"`	ACP 的服务器名称
`serverVersion`	`string`	`"0.0.1"`	服务器版本
`workspaceRoot`	`string`	`process.cwd()`	工作区根目录
`debug`	`boolean`	`false`	启用调试日志

智能体配置

选项	类型	描述
`name`	`string`	唯一的智能体名称（必需）
`description`	`string`	智能体描述
`model`	`string`	LLM 模型（默认：`"claude-sonnet-4-5-20250929"`）
`tools`	`StructuredTool[]`	自定义 LangChain 工具
`systemPrompt`	`string`	自定义系统提示
`middleware`	`AgentMiddleware[]`	自定义中间件
`backend`	`AnyBackendProtocol`	文件系统后端
`skills`	`string[]`	技能源路径
`memory`	`string[]`	记忆源路径（AGENTS.md）
`interruptOn`	`Record<string, boolean \| InterruptOnConfig>`	需要用户审批的工具（人机协作）
`commands`	`Array<{ name, description, input? }>`	自定义斜杠命令

自定义

多智能体

你可以从单个服务器暴露多个智能体。ACP 客户端在创建会话时选择使用哪个智能体：

const server = new DeepAgentsServer({
  agents: [
    { name: "code-agent", description: "通用编程" },
    { name: "reviewer", description: "代码审查" },
  ],
});

某些 ACP 客户端（如 Zed）目前不提供在多个智能体之间选择的 UI。在这种情况下，请考虑运行多个单智能体的独立服务器实例。

斜杠命令

服务器向 IDE 注册内置的斜杠命令：/plan、/agent、/ask、/clear 和 /status。你也可以为每个智能体定义自定义命令：

const server = new DeepAgentsServer({
  agents: {
    name: "my-agent",
    commands: [
      { name: "test", description: "运行项目的测试套件" },
      { name: "lint", description: "运行代码检查并修复问题" },
      {
        name: "deploy",
        description: "部署到预发环境",
        input: { hint: "环境（staging 或 production）" },
      },
    ],
  },
});

人机协作

使用 interruptOn 在智能体运行敏感工具之前要求在 IDE 中进行用户审批：

const server = new DeepAgentsServer({
  agents: {
    name: "careful-agent",
    interruptOn: {
      execute: { allowedDecisions: ["approve", "edit", "reject"] },
      write_file: true,
    },
  },
});

当智能体调用受保护的工具时，IDE 会提示用户允许或拒绝该操作，并可选择为本次会话记住该决定。

自定义工具

import { DeepAgentsServer } from "deepagents-acp";
import { tool } from "@langchain/core/tools";
import { z } from "zod";

const searchTool = tool(
  async ({ query }) => {
    return `查询结果：${query}`;
  },
  {
    name: "search",
    description: "搜索代码库",
    schema: z.object({ query: z.string() }),
  },
);

const server = new DeepAgentsServer({
  agents: {
    name: "search-agent",
    tools: [searchTool],
  },
});

await server.start();

自定义后端

import { DeepAgentsServer } from "deepagents-acp";
import { CompositeBackend, FilesystemBackend, StateBackend } from "deepagents";

const server = new DeepAgentsServer({
  agents: {
    name: "custom-agent",
    backend: new CompositeBackend({
      routes: [
        {
          prefix: "/workspace",
          backend: new FilesystemBackend({ rootDir: "./workspace" }),
        },
        { prefix: "/", backend: new StateBackend() },
      ],
    }),
  },
});

await server.start();

技能和记忆

import { startServer } from "deepagents-acp";

await startServer({
  agents: {
    name: "project-agent",
    description: "具有项目特定知识的智能体",
    skills: ["./skills/", "~/.deepagents/skills/"],
    memory: ["./.deepagents/AGENTS.md"],
  },
  workspaceRoot: process.cwd(),
});

请参阅上游 ACP 文档了解协议详情和编辑器支持：

介绍：https://agentclientprotocol.com/get-started/introduction
客户端/编辑器：https://agentclientprotocol.com/get-started/clients

通过 MCP 连接这些文档到 Claude、VSCode 等工具，获取实时答案。

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Documentation Index

​快速入门

npm 上的 DeepAgents ACP

​客户端

​Zed

​ACP 注册表

​CLI 参考

​环境变量

​编程 API

​startServer

​DeepAgentsServer

​服务器选项

​智能体配置

​自定义

​多智能体

​斜杠命令

​人机协作

​自定义工具

​自定义后端

​技能和记忆

快速入门

客户端

Zed

ACP 注册表

CLI 参考

环境变量

编程 API

`startServer`

`DeepAgentsServer`

服务器选项

智能体配置

自定义

多智能体

斜杠命令

人机协作

自定义工具

自定义后端

技能和记忆