代理客户端协议 (ACP)

代理客户端协议 (ACP) 标准化了编码代理与代码编辑器或集成开发环境之间的通信。通过 ACP 协议，您可以在任何兼容 ACP 的客户端中使用您的自定义深度代理，让您的代码编辑器能够提供项目上下文并接收丰富的更新。

ACP 专为代理与编辑器的集成而设计。如果您希望代理调用由外部服务器托管的工具，请参阅模型上下文协议 (MCP)。

快速入门

安装 ACP 集成包：

pip install deepagents-acp

uv add deepagents-acp

然后，通过 ACP 暴露一个深度代理。这会以标准输入输出模式启动一个 ACP 服务器（它从标准输入读取请求，并将响应写入标准输出）。在实际应用中，您通常将其作为由 ACP 客户端（例如，您的编辑器）启动的命令运行，然后客户端通过标准输入输出与服务器进行通信。

import asyncio

from acp import run_agent
from deepagents import create_deep_agent
from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver

from deepagents_acp.server import AgentServerACP


async def main() -> None:
    agent = create_deep_agent(
        model="google_genai:gemini-3.6-flash",
        # 在此处自定义你的深度代理：设置自定义提示词、
        # 添加你自己的工具、附加中间件，或组合子代理。
        system_prompt="你是一个有帮助的编码助手",
        checkpointer=MemorySaver(),
    )

    server = AgentServerACP(agent)
    await run_agent(server)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

import asyncio

from acp import run_agent
from deepagents import create_deep_agent
from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver

from deepagents_acp.server import AgentServerACP


async def main() -> None:
    agent = create_deep_agent(
        model="openai:gpt-5.5",
        # 在此处自定义你的深度代理：设置自定义提示词、
        # 添加你自己的工具、附加中间件，或组合子代理。
        system_prompt="你是一个有帮助的编码助手",
        checkpointer=MemorySaver(),
    )

    server = AgentServerACP(agent)
    await run_agent(server)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

import asyncio

from acp import run_agent
from deepagents import create_deep_agent
from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver

from deepagents_acp.server import AgentServerACP


async def main() -> None:
    agent = create_deep_agent(
        model="anthropic:claude-sonnet-4-6",
        # 在此处自定义你的深度代理：设置自定义提示词、
        # 添加你自己的工具、附加中间件，或组合子代理。
        system_prompt="你是一个有帮助的编码助手",
        checkpointer=MemorySaver(),
    )

    server = AgentServerACP(agent)
    await run_agent(server)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

import asyncio

from acp import run_agent
from deepagents import create_deep_agent
from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver

from deepagents_acp.server import AgentServerACP


async def main() -> None:
    agent = create_deep_agent(
        model="openrouter:z-ai/glm-5.2",
        # 在此处自定义你的深度代理：设置自定义提示词、
        # 添加你自己的工具、附加中间件，或组合子代理。
        system_prompt="你是一个有帮助的编码助手",
        checkpointer=MemorySaver(),
    )

    server = AgentServerACP(agent)
    await run_agent(server)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

import asyncio

from acp import run_agent
from deepagents import create_deep_agent
from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver

from deepagents_acp.server import AgentServerACP


async def main() -> None:
    agent = create_deep_agent(
        model="fireworks:accounts/fireworks/models/glm-5p2",
        # 在此处自定义你的深度代理：设置自定义提示词、
        # 添加你自己的工具、附加中间件，或组合子代理。
        system_prompt="你是一个有帮助的编码助手",
        checkpointer=MemorySaver(),
    )

    server = AgentServerACP(agent)
    await run_agent(server)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

import asyncio

from acp import run_agent
from deepagents import create_deep_agent
from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver

from deepagents_acp.server import AgentServerACP


async def main() -> None:
    agent = create_deep_agent(
        model="baseten:zai-org/GLM-5.2",
        # 在此处自定义你的深度代理：设置自定义提示词、
        # 添加你自己的工具、附加中间件，或组合子代理。
        system_prompt="你是一个有帮助的编码助手",
        checkpointer=MemorySaver(),
    )

    server = AgentServerACP(agent)
    await run_agent(server)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

import asyncio

from acp import run_agent
from deepagents import create_deep_agent
from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver

from deepagents_acp.server import AgentServerACP


async def main() -> None:
    agent = create_deep_agent(
        model="ollama:north-mini-code-1.0",
        # 在此处自定义你的深度代理：设置自定义提示词、
        # 添加你自己的工具、附加中间件，或组合子代理。
        system_prompt="你是一个有帮助的编码助手",
        checkpointer=MemorySaver(),
    )

    server = AgentServerACP(agent)
    await run_agent(server)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

示例编码代理

deepagents-acp 包包含一个示例编码代理，具有文件系统和 Shell 访问权限，您可以开箱即用。

客户端

深度代理可以在任何能运行 ACP 代理服务器的地方工作。一些值得关注的 ACP 客户端包括：

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

Zed

deepagents 仓库包含一个演示用的 ACP 入口点，您可以在 Zed 中注册它：

克隆 deepagents 仓库并安装依赖项：

git clone https://github.com/langchain-ai/deepagents.git
cd deepagents/libs/acp
uv sync --all-groups
chmod +x run_demo_agent.sh

为演示代理配置凭据：

cp .env.example .env

然后在 .env 中设置 ANTHROPIC_API_KEY。

在 Zed 的 settings.json 中配置您的 ACP 代理服务器命令：

{
  "agent_servers": {
    "DeepAgents": {
      "type": "custom",
      "command": "/your/absolute/path/to/deepagents/libs/acp/run_demo_agent.sh"
    }
  }
}

打开 Zed 的 Agents 面板，开始一个 Deep Agents 线程。

Toad

如果您想将 ACP 代理服务器作为本地开发工具运行，可以使用 Toad 来管理进程。

uv tool install -U batrachian-toad

toad acp "python path/to/your_server.py" .
# or
toad acp "uv run python path/to/your_server.py" .

有关协议细节和编辑器支持，请参阅上游 ACP 文档：

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

Connect these docs to Claude, VSCode, and more via MCP for real-time answers.

Edit this page on GitHub or file an issue.

Get started

Deployment

Execution environment

Context management

Delegation

Steering

Frontend

Protocols

快速入门

示例编码代理

客户端

Zed

Toad

​快速入门

示例编码代理

​客户端

​Zed

​Toad

快速入门

客户端

Zed

Toad