Hluboký agent

Hluboký agent je nejschopnější typ agenta FlowHuntu, vytvořený pro úkoly, které jdou daleko za rámec jediného cyklu prompt-a-odpověď. Zatímco standardní AI agent odpovídá na otázku nebo provádí diskrétní akci, hluboký agent sleduje cíl — rozkládá jej, provádí kroky, vyhodnocuje výsledky a přizpůsobuje svůj přístup, dokud není cíl dosažen.

Jak se hluboký agent liší od běžného AI agenta

Standardní AI agent zpracuje váš vstup s LLM, volitelně zavolá nástroj a vrátí odpověď. Je skvělý pro jednokrokové nebo jednodušší vícekrokové úkoly, konverzace, shrnutí dokumentů nebo spuštění akce.

Hluboký agent je proaktivní a iterativní. Daný vysokoúrovňový cíl:

• Rozkládá cíl na posloupnost konkrétních dílčích úkolů před tím, než provede jakoukoli akci
• Plánuje svůj přístup, rozhoduje, které nástroje použít a v jakém pořadí
• Provádí kroky iterativně, volá nástroje, zpracovává výsledky a rozhoduje, co dělat dál na základě toho, co zjistí
• Samo se vyhodnocuje po každém kroku — opakuje, zdokonaluje nebo mění strategii, pokud je výsledek nedostatečný
• Syntetizuje finální výstup až poté, co jsou všechny dílčí úkoly dokončeny

Klíčový praktický rozdíl: běžný agent může udělat nejvíce několik kroků, ale hluboký agent může udělat desítky a ví, kdy se zastavit.

Kdy použít hlubokého agenta

Hluboké agenty jsou správnou volbou, když:

• Úkol vyžaduje shromažďování a syntézu informací z více zdrojů
• Pracovní postup zahrnuje podmíněnou logiku, nebo jinými slovy, když další krok závisí na výsledku předchozích kroků
• Potřebujete, aby agent ověřil nebo vzájemně zkontroloval své vlastní mezivýsledky
• Cíl je příliš složitý nebo otevřený na to, aby byl plně specifikován v jediném promptu
• Chcete, aby agent pracoval autonomně po delší dobu

Pamatujte: Pro jednoduché, dobře ohraničené úkoly je standardní AI agent rychlejší a nákladově efektivnější. Hlubokého agenta použijte pouze v případě, že je složitost ospravedlňuje dodatečnou hloubku uvažování.

Připraveni rozšířit své podnikání?

Začněte svou bezplatnou zkušební verzi ještě dnes a viďte výsledky během několika dní.

Požádat o demo Přihlásit se

Nastavení hlubokého agenta

LLM

Vyberte si velký jazykový model, který bude agent používat. Můžete si vybrat z modelů od 6 velkých poskytovatelů. Výchozím modelem je vždy nejnovější střední model od OpenAI, který by měl stačit pro většinu úkolů.

Hluboké agenty mají největší prospěch z pokročilejších modelů se silnými schopnostmi uvažování (např. nejnovější GPT, nejnovější Claude Sonnet nebo Opus modely, Gemini Pro modely), protože mohou plánovat v mnoha krocích, zvládat nejasnosti a dělat správná rozhodnutí v každé fázi bez lidské pomoci.

Nástroje

Nástroje dávají hlubokému agentovi schopnost jednat ve světě. S více než 900 dostupnými nástroji (zahrnujícími API, databáze, komunikační platformy, vyhledávače, prostředí pro provádění kódu) a MCP servery — můžete agenta vybavit přesně těmi schopnostmi, které jeho úkol vyžaduje.

Jak připojit nástroje

Klikněte na + Přidat nástroj. Zobrazí se úplný seznam dostupných nástrojů. Můžete filtrovat podle kategorie nebo vyhledávat podle názvu:

Každý nástroj má svá vlastní nastavení. U každého z nich můžete buď nechat AI rozhodovat, jak jej používat na základě kontextu (doporučeno pro hluboké agenty, protože agent potřebuje flexibilitu přizpůsobit se v mnoha krocích), nebo ručně nakonfigurovat parametry a zamknout konkrétní hodnoty.

Chcete-li přepnout na ruční vstup, klikněte na tlačítko “AI rozhoduje”. Jakmile je parametr ručně definován, je pevný a AI jej nemůže přepsat.

Jakmile je nástroj nakonfigurován, klikněte na “Přidat s konfigurací”, nebo přeskočte konfiguraci zcela kliknutím na “Přeskočit a přidat”. Poté můžete pokračovat v přidávání dalších nástrojů.

Pro hluboké agenty vede zaměřená a relevantní sada nástrojů k lepším rozhodnutím a rychlejšímu provádění než příliš široká sada — agent zvažuje všechny dostupné nástroje v každém kroku, takže zbytečné nástroje přidávají šum.

Systémová zpráva

Systémová zpráva je nejdůležitější konfigurace hlubokého agenta. Definuje roli agenta, cíl, přístup k uvažování a omezení, která musí respektovat. Je to primární mechanismus pro udržování autonomního agenta na správné cestě.

Pro hluboké agenty by vaše systémová zpráva měla pokrývat:

• Cíl — čeho se agent snaží v konečném důsledku dosáhnout
• Očekávaný výstup — formát, délka, struktura
• Rozhodovací pravidla — co dělat, když se agent setká s chybějícími daty, konfliktními zdroji nebo selháním nástrojů
• Omezení rozsahu — co by agent měl a neměl dělat

Příklad systémové zprávy:

Jste agent hlubokého výzkumu. Vaším cílem je vytvořit komplexní, přesnou a dobře strukturovanou zprávu na libovolné téma.

Postup:
1. Rozdělte téma na 4–6 klíčových výzkumných otázek.
2. Pro každou otázku vyhledejte relevantní informace pomocí dostupných nástrojů.
3. Vyhodnoťte kvalitu a relevanci každého zdroje před jeho použitím.
4. Syntetizujte zjištění ze všech otázek do koherentní zprávy.
5. Na konec zahrňte shrnutí, klíčová zjištění a seznam zdrojů.

Pravidla:
- Nevymýšlejte informace. Pokud nemůžete najít spolehlivý zdroj, řekněte to.
- Pokud volání nástroje selže, zkuste jej jednou znovu s upraveným dotazem, než se posuňte dále.
- Nezastavujte se, dokud nebudou vyřešeny všechny výzkumné otázky nebo jste nevyčerpali dostupné zdroje.
- Udržujte finální zprávu faktickou, neutrální v tónu a bez spekulací.

Formát výstupu: Markdown s jasným nadpisem pro každou sekci.

Maximální hloubka rekurze

Řídí, jak hluboko může agent recurovat při rozkládání a provádění dílčích úkolů. Vyšší hodnota umožňuje agentovi řešit složitější, vnořené problémy, ale zvyšuje čas provádění a využití zdrojů. Pro většinu úkolů je výchozí hodnota více než dostatečná. Zvyšujte ji pouze v případě, že agent potřebuje sledovat skutečně víceúrovňové dílčí cíle.

Historie chatu agenta

Poskytuje minulé zprávy chatu jako kontext pro aktuální běh. S povolenou historií může hluboký agent odkazovat na předchozí výměny, což je užitečné, když je agent součástí probíhající konverzace nebo iterativního pracovního postupu, kde předchozí kontext tvaruje další krok. Bez historie agent považuje každý běh za zcela nezávislý.

Paměť agenta

Řídí, zda agent může číst a zapisovat do paměti vašeho pracovního prostoru. Pokud je povoleno, hluboký agent může uchovávat zjištění, rozhodnutí a akumulované znalosti mezi jednotlivými běhy — což umožňuje postupně vytvářet znalostní bázi nebo obnovit dlouhodobě běžící projekty, kde začínat znovu by bylo neekonomické. Pokud je povoleno, budete vyzváni k definování režimu paměti a chování výzev, která řídí, co se ukládá a jak se načítá.

Poznámka: Pouze vstup nástrojů je přísně vyžadován; všechna ostatní nastavení jsou volitelná, ale mají významný vliv na kvalitu a spolehlivost výstupu hlubokého agenta.

Jak hluboký agent řeší úkoly

Hluboké agenty následují strukturovanou smyčku provádění. Tato smyčka je právě to, co dělá hluboké agenty schopnými zvládat úkoly, které by ohromily standardního agenta:

• Rozklad cílu: Agent analyzuje cíl a rozkládá jej na posloupnost dílčích úkolů.
• Iterativní provádění: Agent pracuje postupně skrze dílčí úkoly, volá nástroje, zpracovává výsledky a rozhoduje, co dělat dál na základě dokončených kroků.
• Sebeevaluace: Po každém kroku agent posuzuje, zda je výsledek dostatečný pro pokračování nebo zda musí zopakovat, zdokonalit svůj dotaz nebo přijmout zcela jiný přístup.
• Syntéza: Jakmile jsou všechny dílčí úkoly dokončeny, agent kombinuje mezivýsledky do finálního, koherentního výstupu.
• Ukončení: Agent se zastaví, když je cíl dosažen, když dosáhne nakonfigurovaných limitů, nebo když určí, že není schopen dokončit úkol s dostupnými nástroji a informacemi.

Přihlaste se k odběru newsletteru

Získejte nejnovější tipy, trendy a nabídky zdarma.

E-mailová adresa

Přihlásit se

Výběr správného modelu pro hlubokého agenta

LLM je uvažovací modul za každým rozhodnutím, které hluboký agent činí. Pro hluboké, vícekrokové úkoly má kvalita modelu zásadní vliv na výkon.

• Hraniční modely (GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Gemini 1.5 Pro): Nejlepší pro složité uvažování, dlouhodobé plánování a úkoly, kde musí agent zvládat nejasnosti nebo dělat úsudky bez lidského vstupu. Vyšší náklady jsou obvykle ospravedlnitelné pro pracovní zátěž hlubokých agentů.
• Střední modely: Solidní rovnováha mezi schopnostmi a náklady pro středně složité, ale dobře definované úkoly.
• Malé jazykové modely: Nejsou doporučeny jako primární model pro hluboké agenty. Postrádají hloubku uvažování potřebnou pro spolehlivé vícekrokové provádění. To ale neznamená, že nejsou vhodné pro jednoduché dílčí úkoly v rámci většího pracovního postupu, kde je rychlost a náklady důležitější než kvalita uvažování.

Začněte s středním modelem a přejděte na vyšší pouze v případě, že to výkon vyžaduje. Správná volba závisí na složitosti vašeho úkolu, přijatelné latenci a rozpočtu.