# Deep Agent — поисковый агент с виртуальной ФС

Реализация **Deep Agent** на основе фреймворка `deepagents` (deep agents from scratch).

## Что умеет агент

| Возможность | Инструмент |
|-------------|------------|
| Поиск в интернете | `web_search` (DuckDuckGo, без API-ключа) |
| Создание файлов в виртуальной ФС | `write_file` |
| Чтение и редактирование файлов | `read_file`, `edit_file` |
| Выгрузка виртуальных файлов в реальную ФС | `export_virtual_files` |

## Архитектура

```
main.py
├── LLM: ChatOpenAI → BroJS (openai/gpt-oss-20b:free)
├── Backend: CompositeBackend
│   ├── LocalShellBackend  (virtual_mode=True, root=./workspace/)
│   └── FilesystemBackend  (virtual_mode=True, route=/fs/)
└── Tools: web_search, export_virtual_files
```

Агент работает в **виртуальной ФС** (`./workspace/`). По завершении инструмент `export_virtual_files` копирует все созданные файлы в реальную папку `./output/`.

## Установка

```bash
pip install -r requirements.txt
```

## Переменные окружения

| Переменная | Описание |
|------------|----------|
| `JOURNAL_MCP_PAT` | Токен доступа к BroJS LLM |

Создай файл `.env`:
```
JOURNAL_MCP_PAT=jrnl_...
```

## Запуск

```bash
# Запрос по умолчанию (исследование LangGraph)
python main.py

# Свой запрос
python main.py "расскажи про LangChain агентов и сохрани в файл"
```

## Пример работы

```
Запрос: Найди информацию о LangGraph...

=== Ответ агента ===
Файл langgraph_research.md сохранён и выгружен в ./output/

=== Файлы в output/ ===
  langgraph_research.md (2847 байт)
```

## Источники

- [deep-agents-from-scratch](https://github.com/langchain-ai/deep-agents-from-scratch)
- [deepagents PyPI](https://pypi.org/project/deepagents/)
- [LangChain docs](https://python.langchain.com/)