模型提供商

为深度智能体 CLI 配置任何 LangChain 兼容的模型提供商

深度智能体 CLI 支持任何与 LangChain 兼容的聊天模型提供商，使几乎所有支持工具调用的大语言模型(LLM)都可以使用。任何暴露 OpenAI 兼容或 Anthropic 兼容 API 的服务也可以直接使用 — 参见兼容 API。

快速开始

CLI 自动与以下模型提供商集成：除了安装相关的提供商包外，无需额外配置。

1. 安装提供商包

   每个模型提供商需要安装其对应的 LangChain 集成包。这些作为安装 CLI 时的可选附加项提供，有意保持应用轻量：

   # 快速安装并选择提供商
   # OpenAI、Anthropic 和 Gemini 默认包含
   DEEPAGENTS_EXTRAS="baseten,groq" curl -LsSf https://langch.in/gh-da-cli | bash
   
   # 或直接使用 uv 安装
   uv tool install 'deepagents-cli[baseten,groq]'
   
   # 稍后添加额外的包
   uv tool install deepagents-cli --with langchain-ollama
   
   # 所有提供商
   uv tool install 'deepagents-cli[anthropic,baseten,bedrock,cohere,deepseek,fireworks,google-genai,groq,huggingface,ibm,litellm,mistralai,nvidia,ollama,openai,openrouter,perplexity,vertexai,xai]'
   

2. 设置凭证

   将 API 密钥存储在 ~/.deepagents/.env 中使其在所有项目中可用，或在 shell 中导出：

   OpenAI

   永久添加

   mkdir -p ~/.deepagents
   echo 'OPENAI_API_KEY=your-api-key' >> ~/.deepagents/.env
   

   Anthropic

   永久添加

   mkdir -p ~/.deepagents
   echo 'ANTHROPIC_API_KEY=your-api-key' >> ~/.deepagents/.env
   

   Google

   永久添加

   mkdir -p ~/.deepagents
   echo 'GOOGLE_API_KEY=your-api-key' >> ~/.deepagents/.env
   

   其他

   CLI 可与任何支持工具调用的 LLM 配合使用。参见提供商参考获取支持的提供商完整列表及其所需的环境变量。

   要配置模型参数，参见模型参数。

   你也可以使用 DEEPAGENTS_CLI_ 前缀将凭证范围限定到 CLI。

提供商参考

使用的提供商不在此列表中？参见任意提供商：任何 LangChain 兼容的提供商都可以通过额外设置在 CLI 中使用。

提供商	包	凭证环境变量	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	OLLAMA_API_KEY（仅云端；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	PERPLEXITY_API_KEY（或 PPLX_API_KEY）	✅
OpenRouter	langchain-openrouter	OPENROUTER_API_KEY	✅
LiteLLM	langchain-litellm	按提供商（参见文档）	❌

你可以通过添加 DEEPAGENTS_CLI_ 前缀将任何凭证限定到 CLI。例如，DEEPAGENTS_CLI_OPENAI_API_KEY 在 CLI 中优先于 OPENAI_API_KEY，而不影响其他工具。参见 DEEPAGENTS_CLI_ 前缀了解详情。

**模型配置文件**是与提供商包一起发布的元数据包（模型名称、默认参数、能力等），主要由 models.dev 项目驱动。

包含模型配置文件的提供商会将其模型自动列在交互式 /model 切换器中，受过滤条件约束（特别是 tool_calling 必须启用）。没有模型配置文件的提供商需要你直接指定模型名称或通过 config.toml 添加模型。

模型路由器和代理

模型路由器如 OpenRouter 和 LiteLLM 通过单一端点提供对多个提供商模型的访问。

使用这些服务的专用集成包：

路由器	包	配置
OpenRouter	langchain-openrouter	openrouter:<model>（内置，参见提供商参考）
LiteLLM	langchain-litellm	litellm:<model>（内置，参见提供商参考）

OpenRouter 是内置提供商 — 安装包并直接使用：

uv tool install 'deepagents-cli[openrouter]'

LiteLLM 也是内置提供商：

uv tool install 'deepagents-cli[litellm]'

切换模型

要在 CLI 中切换模型，可以：

1. 使用 /model 命令使用交互式模型切换器。这会显示从每个已安装 LangChain 提供商包的模型配置文件获取的可用模型。

   并非所有模型都会出现在这里。如果你的模型缺失，直接传递模型名称（例如 /model gpt-5.5）。参见哪些模型出现在切换器中了解详情。

2. 作为参数直接指定模型名称，例如 /model gpt-5.5。你可以使用所选提供商支持的任何模型，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。

3. 通过 --model 在启动时指定模型，例如

   deepagents --model openai:gpt-5.5
   

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：

1. --model 标志在提供时始终优先。
2. ~/.deepagents/config.toml 中的 [models].default — 用户有意设置的长期偏好。
3. ~/.deepagents/config.toml 中的 [models].recent — 通过 /model 最后切换到的模型。自动写入；永远不会覆盖 [models].default。
4. 环境自动检测：回退到第一个可用的启动凭证，按顺序检查：OPENAI_API_KEY、ANTHROPIC_API_KEY、GOOGLE_API_KEY、GOOGLE_CLOUD_PROJECT（Vertex AI）。

此启动回退有意仅检查这四个凭证。其他支持的提供商（例如 Groq）仍然可通过 --model、/model 和保存的默认值（[models].default / [models].recent）使用。

哪些模型出现在切换器中

/model 选择器从已安装的提供商包动态构建其列表。展开下方了解完整条件和故障排除。

切换器如何构建其模型列表

交互式 /model 选择器动态构建其列表 — 它不是烘焙到 CLI 中的硬编码列表。当以下所有条件为真时，模型出现在切换器中：

1. 提供商包已安装。 每个提供商（例如 langchain-anthropic、langchain-openai）必须与 deepagents-cli 一起安装 — 作为安装附加项（例如 uv tool install 'deepagents-cli[ollama]'）或稍后使用 uv tool install deepagents-cli --with <package> 添加。如果包缺失，其整个提供商部分在切换器中不存在。

2. 模型有启用 tool_calling 的配置文件。 CLI 需要工具调用支持，因此配置文件中没有 tool_calling: true 的模型被排除。这是模型从列表中缺失的最常见原因。对于不捆绑配置文件的提供商（参见提供商参考表），你可以在 config.toml 中定义：

   [models.providers.ollama.profile."qwen3:4b"]
   tool_calling = true
   max_input_tokens = 32768
   max_output_tokens = 8192
   

   这并非模型出现在切换器中的严格要求 — 将其添加到 models 列表也有效且更简单。当你希望 CLI 了解模型的上下文窗口和能力以用于自动摘要等功能时，配置文件很有用。参见配置文件覆盖了解所有可覆盖字段。

3. 模型接受和产生文本。 配置文件明确将 text_inputs 或 text_outputs 设为 false 的模型（例如嵌入或图像生成模型）被排除。

在 config.toml 中 [models.providers.<name>].models 下定义的模型绕过配置文件过滤器 — 它们无论配置文件元数据如何都始终出现在切换器中。这是添加列表中缺失模型的推荐方式。

凭证状态不影响模型是否被列出。切换器显示所有符合条件的模型，并在每个提供商标题旁显示凭证指示器：确认凭证的复选标记、缺失凭证的警告或凭证状态未知的问号。你仍然可以选择缺失凭证的模型 — 提供商会在请求时报告认证错误。

排查缺失模型

症状	可能原因	修复
整个提供商在切换器中缺失	提供商包未安装	安装包（例如 uv tool install deepagents-cli --with langchain-groq）
提供商显示但特定模型缺失	模型配置文件有 tool_calling: false 或无配置文件	在 config.toml 中将模型添加到 [models.providers.<name>].models，或直接使用 /model <provider>:<model>
提供商显示 ⚠ “missing credentials”	API 密钥环境变量未设置	从提供商参考表设置凭证环境变量
提供商显示 ? “credentials unknown”	提供商使用 CLI 无法验证的非标准认证	凭证可能仍然有效 — 尝试切换到该模型。如果认证失败，检查提供商的文档

设置默认模型

你可以设置一个持久的默认模型，用于所有未来的 CLI 启动：

• 通过模型选择器： 打开 /model，导航到所需模型，按 Ctrl+S 将其固定为默认值。再次在当前默认值上按 Ctrl+S 清除它。

• 通过命令： /model --default provider:model（例如 /model --default anthropic:claude-opus-4-7）

• 通过配置文件： 在 ~/.deepagents/config.toml 中设置 [models].default（参见配置）。

• 从 shell：

  deepagents --default-model anthropic:claude-opus-4-7
  

查看当前默认值：

deepagents --default-model

清除默认值：

• 从 shell：

  deepagents --clear-default-model
  

• 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。

没有默认值时，CLI 将默认使用最近使用的模型。

模型参数

向模型传递额外的构造关键字参数 — 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参数。三个设置位置，按优先级排序（从高到低）：

1. 启动时通过 --model-params 一次性设置。 JSON 字符串，仅限会话：

   # OpenAI 推理努力
   deepagents --model openai:gpt-5.5 --model-params '{"reasoning": {"effort": "high"}}'
   
   # Anthropic 扩展思考
   deepagents --model anthropic:claude-opus-4-7 --model-params '{"thinking": {"type": "enabled", "budget_tokens": 10000}, "max_tokens": 16000}'
   

2. 会话中途通过 /model --model-params。 相同的 JSON 语法 — 无需重启即可切换参数（和可选模型）：

   /model --model-params '{"temperature": 0.7}' anthropic:claude-opus-4-7
   /model --model-params '{"num_ctx": 16384}'           # 打开选择器，将参数应用于选择
   

3. 在 config.toml 中持久化。 提供商级默认值（带可选的按模型子表），在每次启动时应用：

   [models.providers.anthropic.params]
   thinking = { type = "enabled", budget_tokens = 10000 }
   max_tokens = 16000
   
   [models.providers.openai.params]
   reasoning = { effort = "high", summary = "auto" }
   output_version = "responses/v1"
   
   [models.providers.ollama.params]
   num_ctx = 16384
   temperature = 0
   
   # 按模型覆盖 — 优先于提供商级键
   [models.providers.ollama.params."qwen3:4b"]
   temperature = 0.5
   

CLI 标志覆盖配置文件的 params 且仅限会话（会话中途的更改不持久化）。config.toml 中的按模型子表覆盖提供商级键（浅合并 — 参见模型构造参数了解完整语义）。--model-params 不能与 --default 组合。

底层聊天模型构造函数接受的任何关键字参数都是有效的。参阅提供商的参考文档了解完整列表 — 例如 ChatAnthropic、ChatOpenAI、ChatOllama。未知的关键字参数被转发到上游 API 请求，因此新发布的参数无需 CLI 更新即可使用。

不要在 params 中放置凭证（api_key） — 使用 api_key_env 指向环境变量。

要覆盖模型运行时配置文件中的字段（max_input_tokens、tool_calling、能力标志）— 与构造参数不同 — 参见配置文件覆盖。

高级配置

有关提供商参数、配置文件覆盖、自定义基础 URL、兼容 API、任意提供商和生命周期钩子的详细配置，参见配置。

---

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

在 GitHub 上编辑此页面或提交问题。