Deep AgentsのHarness Profilesでモデル別エージェント挙動を制御する
Zenn / 5/1/2026
💬 OpinionDeveloper Stack & InfrastructureTools & Practical UsageModels & Research
Key Points
- Deep Agentsの「Harness Profiles」を使い、モデルごとにエージェントの挙動（振る舞い）をきめ細かく制御する方法を解説している。
- 同じエージェントでも、利用するLLM/モデルの特性に合わせて動作を切り替えることで、実運用での安定性や期待値の調整を狙える。
- プロファイル設定により、プロンプトや指示の扱い、振る舞い方の差分をモデル単位で管理できる点が主眼となっている。
- モデル差による挙動ブレを吸収し、開発・検証・運用のワークフローを整理しやすくする実装アプローチだと読み取れる。
Deep AgentsのHarness Profilesでモデル別エージェント挙動を制御する
この記事でわかること
LangChain Deep AgentsのHarness Profilesを使って、モデルごとにエージェントの挙動を宣言的に切り替える方法
プロバイダーレベルとモデルレベルの2階層プロファイルによるマージ戦略の設計パターン
ミドルウェアフック（before_model / after_model / wrap_model_call）を活用したモデル別動的制御の実装
YAML定義とentry_pointsプラグインによるプロファイルのチーム共有・配布の方法
デフ...
Continue reading this article on the original site.
Read original →Related Articles
Black Hat USA
AI Business
Every handle invocation on BizNode gets a WFID — a universal transaction reference for accountability. Full audit trail,...
Dev.to
I deployed AI agents across AWS, GCP, and Azure without a VPN. Here is how it works.
Dev.to
Panduan Lengkap TestSprite MCP Server — Dokumentasi Getting Started dalam Bahasa Indonesia
Dev.to
AI made learning fun again
Dev.to
