langchain-ai/design-agent

Open-source design agent: on-brand stills, decks, diagrams, charts and motion graphics from a chat thread, built on Deep Agents.

它是什么

Content Studio 是 LangChain 内部运行的 AI 设计代理，现以 design-agent 为名开源发布。它是一个 AI 助手，可以部署到团队的 Slack 中：任何人都可以像询问人类设计师一样向它提问、附加文件，并获得完成的、符合品牌规范的交付物——从调整尺寸的广告到发布影片。

LangChain 自己的数据：自 8 月以来已交付超过 3,000 个资产，X 上展示其作品的帖子获得了约 450 万次浏览，且 4 个请求中有 3 个来自营销团队之外。

工作原理

该代理基于 Deep Agents 构建，并通过 Managed Deep Agents（MDA）部署，后者负责基础设施：Slack 集成、沙盒、记忆、调度和追踪。此仓库是之上的设计大脑——模型做出创意决策，而代码负责渲染、检查和交付。

关键机制：

Slack 优先。 在线程中提及代理并附上简报和文件；完成的作品会发布回同一线程。您可以在任务进行中添加备注，这些备注会传达到进行中的工作。
每个线程一台计算机。 每个线程都有自己的 Linux 沙盒，包含 Chrome、FFmpeg、HyperFrames、D2 和您的字体。它生成的所有内容都是项目文件夹中的代码（幻灯片是 HTML，影片是动画时间线），因此更改是编辑 + 重新渲染，而不是重新启动。API 密钥永远不会进入沙盒。
技能 + 设计维基。 一个始终开启的小型提示读取路由器技能，从 35 个技能（调整尺寸的广告、发布影片等）中选择正确的工作流。维基包含工艺知识（排版、颜色、布局、图表）；您的品牌包包含事实。技能仅在需要时加载。
外部工具。 视频在 HyperFrames 中构建（影片作为时间线上的网页）；Paper 是用于编辑故事板/布局的共享画布。图像、语音和音乐模型作为沙盒外的工具运行。MCP 服务器（Notion、Linear、GitHub、Figma）通过 MDA 连接，每个人以自己的身份登录。
异步子代理。 对于大型任务，主代理进行规划、拆分工作，并在同一沙盒上后台运行子代理。影片经历故事板 → 动态分镜 → 制作，每个阶段都有基于代码的审查。
记忆。 诸如“绝不在 LinkedIn 上使用橙色”之类的规则会在该轮中保存。两层：团队记忆（共享）和个人记忆（每人）。
自我改进。 每次任务后，learn_from_job 会针对使用的技能写下哪些有效的笔记。后续任务会读取并评分这些笔记；表现不佳的会被丢弃。

为什么它看起来不像 AI

它 渲染并查看自己的工作，然后才发布任何内容。
您的品牌是代码——布局只使用您的令牌：颜色、字体、间距。
它在每次渲染时 检查机器可以计数的内容：颜色、字体、对比度、尺寸、图表数学。品味留给您的设计师。

README 展示了并排对比：相同的提示（招聘图表）给本地编码代理（带品牌技能）与 Content Studio——前者产生破碎的徽标组合、通用字体、无坐标轴、偏离品牌的条形；后者产生干净的组合、品牌字体、带网格线的坐标轴、品牌蓝色条形。

开始使用

部署到 Slack（推荐路径）：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/langchain-ai/design-agent/main/install.sh | bash
cd design-agent
uv run design-agent config set LANGSMITH_API_KEY=lsv2_… ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-…
uv run design-agent sandbox publish   # 每个工作区一次
uv run mda deploy

您需要一个 LangSmith 账户（Managed Deep Agents 在 LangSmith Cloud 上公开测试）和一个模型密钥。首次部署会设置 Slack 应用；授权它，然后在频道中提及代理。

或使用编码代理： 在 Claude Code、Codex 或 Cursor 中打开仓库，并说“部署到我们的 Slack”、“从我们的网站构建品牌包”或“教它制作我们的每周新闻通讯页眉”。AGENTS.md 将每个请求路由到逐步技能。

本地尝试（无需 API 密钥）： 需要 Docker，使用脚本化模型运行真实代理：

uv run design-agent sandbox build
uv run design-agent demo

这会在 workspace/out/demo/ 中留下三种尺寸的发布卡片和一个 4 秒的预告片。在 .env 中有模型密钥后，您可以通过 uv run design-agent ask "…" 请求真实工作。

成本

代码免费（Apache 2.0）。
您支付模型提供商费用：在 LangChain，中位请求的模型花费约为 50 美分；长影片和演示文稿花费更多。
Managed Deep Agents 托管是付费的——它运行代理、沙盒、Slack 应用和您原本需要自己构建的调度。

自定义

想要	添加
您的品牌	`workspace/brand/`（默认附带一个中性的示例品牌）
生成的图像	`OPENAI_API_KEY`
语音、音乐、音效	`ELEVENLABS_API_KEY`
Paper 画布	`PAPER_MODE=local` 配合 Paper Desktop，或部署时使用 `bridged`
网络搜索、您的文档、其他工具	`config/mcp.toml` 中的 MCP 服务器

许可字体放在 private-fonts/（git 忽略）。

模型

默认使用 Claude Opus 5.5。OpenAI 和 Google 模型、任何兼容 OpenAI 的端点以及 LangSmith Gateway 也可用。

自托管

是的——它是 Apache 2.0。自托管运行相同的代理，使用 Docker、HTTP API 和您自己的 Slack 应用（参见 docs/self-hosting.md）。

备注

两个名称： “Content Studio”是 LangChain 对该代理的称呼（也是其 Slack 应用的默认名称）；仓库、包和命令是 design-agent。
它会取代设计师吗？ 不会。它处理重复性请求，让设计师专注于只有他们能做的工作；他们的判断力体现在其技能和检查中。
不要求 Slack： 您可以调用部署的 API、在 LangSmith Studio 中打开它，或使用终端（design-agent ask）。长时间的后台任务（影片、并行外观）会在 Slack 中报告；通过 API，请保持请求在一轮内完成。
安全性： 沙盒从不持有凭据，默认无网络；主机工具负责获取、生成和交付，将结果作为文件放入。

构建工具

Deep Agents、Managed Deep Agents、HyperFrames、Paper、LangSmith、Chrome Headless Shell、FFmpeg、D2、Apache ECharts、sharp。