Deep Agent

Deep Agent er FlowHunt sin mest avanserte agenttype, bygget for oppgaver som går langt utover en enkelt prompt-og-respons-syklus. Der en standard AI-agent besvarer et spørsmål eller utfører en diskret handling, forfølger en Deep Agent et mål — bryter det ned, utfører trinn, evaluerer resultater og tilpasser sin tilnærming til målet er oppnådd.

Hvordan en Deep Agent skiller seg fra en vanlig AI Agent

En standard AI-agent behandler ditt input med en LLM, kaller eventuelt et verktøy, og returnerer et svar. Det er flott for enkel-trinns eller enklere flertrinns-oppgaver, samtaler, oppsummering av dokumenter, eller utløsing av handling.

En Deep Agent er proaktiv og iterativ. Gitt et høynivå-mål, gjør den:

• Dekomponerer målet til en sekvens av konkrete deloppgaver før du tar noen handling
• Planlegger sin tilnærming, bestemmer hvilke verktøy som skal brukes og i hvilken rekkefølge
• Utfører trinn iterativt, kaller verktøy, behandler resultater og bestemmer hva som skal gjøres neste basert på hva den finner
• Evaluerer seg selv etter hvert trinn — prøver på nytt, raffinerer eller endrer strategi hvis et resultat er utilstrekkelig
• Syntetiserer et endelig utdataresultat bare etter at alle deloppgaver er fullført

Den viktige praktiske forskjellen: en vanlig agent kan ta flere trinn på best, men en Deep Agent kan ta dusin, og den vet når den skal stoppe.

Når du skal bruke en Deep Agent

Deep Agents er det riktige valget når:

• Oppgaven krever innsamling og syntese av informasjon fra flere kilder
• Arbeidsflyten involverer betinget logikk, eller med andre ord, når neste trinn avhenger av resultatet av tidligere trinn
• Du trenger agenten til å verifisere eller kryssjekke sine egne mellomresultater
• Målet er for komplekst eller åpent for å fullstendig spesifiseres i en enkelt prompt
• Du vil at agenten skal operere autonomt over en lengre tidsperiode

Husk: For enkle, velomfattede oppgaver er en standard AI Agent raskere og mer kostnadseffektiv. Bruk bare en Deep Agent når kompleksiteten rettferdiggjør den ekstra resonnementsdybden.

Klar til å vokse bedriften din?

Start din gratis prøveperiode i dag og se resultater i løpet av få dager.

Be om demo Logg inn

Deep Agent-innstillinger

LLM

Velg den store språkmodellen som agenten skal bruke. Du kan velge fra modeller på tvers av 6 store leverandører. Standardmodellen er alltid den nyeste mid-range-modellen fra OpenAI, som burde være nok for de fleste oppgaver.

Deep Agents drar mest nytte av mer avanserte modeller med sterke resonnementsferdigheter (f.eks. nyeste GPT, nyeste Claude Sonnet eller Opus-modeller, Gemini Pro-modeller), fordi de kan planlegge på tvers av mange trinn, håndtere usikkerhet og ta fornuftige beslutninger på hvert stadium uten menneskelig veiledning.

Verktøy

Verktøy er det som gir Deep Agent evnen til å handle i verden. Med over 900 tilgjengelige verktøy (som spenner over APIer, databaser, kommunikasjonsplattformer, søkemotorer, kodeutførelsesmiljøer) og MCP-servere — du kan utstyre agenten med nøyaktig de mulighetene oppgaven krever.

Hvordan koble til verktøy

Klikk + Legg til verktøy. Den fullstendige listen over tilgjengelige verktøy vises. Du kan filtrere etter kategori eller søke etter navn:

Hvert verktøy har sine egne innstillinger. For hver enkelt kan du enten la AI bestemme hvordan den skal brukes basert på kontekst (anbefalt for Deep Agents, siden agenten trenger fleksibilitet til å tilpasse seg over mange trinn) eller konfigurere parametere manuelt for å låse spesifikke verdier.

For å bytte til manuell input, klikk på “AI Decides”-knappen. Når en parameter er definert manuelt, er den fast og AI kan ikke overstyre den.

Når verktøyet er konfigurert, klikk “Legg til med konfig”, eller hopp over konfigurasjonen helt ved å klikke “Hopp over og legg til”. Du kan deretter fortsette med å legge til andre verktøy.

For Deep Agents fører et fokusert og relevant verktøysett til bedre beslutninger og raskere utførelse enn et altfor bredt — agenten vurderer alle tilgjengelige verktøy på hvert trinn, så unødvendige verktøy legger til støy.

Systemmelding

Systemmeldingen er den viktigste konfigurasjonen for en Deep Agent. Den definerer agentens rolle, mål, resonnementstilnærming og begrensningene den må respektere. Det er den primære mekanismen for å holde en autonom agent på sporet.

For Deep Agents bør systemmeldingen din dekke:

• Målet — hva agenten til slutt prøver å oppnå
• Forventet utdata — format, lengde, struktur
• Beslutningsregler — hva du skal gjøre når den møter manglende data, motstridende kilder eller verktøyfeil
• Omfangsbegrensninger — hva agenten skal og ikke skal gjøre

Eksempel systemmelding:

Du er en deep research agent. Målet ditt er å produsere en omfattende, nøyaktig og velstrukturert rapport om ethvert emne du får.

Prosess:
1. Del emnet inn i 4–6 viktige forskningsspørsmål.
2. For hvert spørsmål søker du etter relevant informasjon ved hjelp av tilgjengelige verktøy.
3. Evaluer kvaliteten og relevansen til hver kilde før du bruker den.
4. Syntetiser funn på tvers av alle spørsmål til en sammenhengende rapport.
5. Inkluder et sammendrag, viktige funn og en liste over kilder på slutten.

Regler:
- Ikke lag opp informasjon. Hvis du ikke kan finne en pålitelig kilde, si det.
- Hvis et verktøykall mislykkes, prøv på nytt en gang med en modifisert spørring før du går videre.
- Ikke stopp før alle forskningsspørsmål er besvart eller du har tømt tilgjengelige kilder.
- Hold den endelige rapporten faktisk, nøytral i tone og fri for spekulasjon.

Utdataformat: Markdown, med klare overskrifter for hver seksjon.

Maksimal rekursjonsdybde

Kontrollerer hvor mange nivåer dypt agenten kan rekursere når den bryter ned og utfører deloppgaver. En høyere verdi lar agenten takle mer komplekse, nestede problemer, men øker utførelsestid og ressursbruk. For de fleste oppgaver er standardverdien mer enn nok. Øk den bare når agenten trenger å forfølge genuint flernivå-delmål.

Agent Chat-historie

Gir tidligere chattmeldinger som kontekst for den nåværende kjøringen. Med historikk aktivert, kan Deep Agent referere til tidligere utvekslinger, noe som er nyttig når agenten er del av en pågående samtale eller iterativ arbeidsflyt der tidligere kontekst former neste trinn. Uten historikk behandler agenten hver kjøring som fullstendig uavhengig.

Agent Memory

Kontrollerer om agenten kan lese fra og skrive til arbeidsrommet ditt. Når den er aktivert, kan Deep Agent vedvare funn, beslutninger og akkumulert kunnskap på tvers av separate kjøringer — noe som gjør det mulig å bygge opp en kunnskapsbase inkrementelt eller gjenoppta langvarige prosjekter der det å starte fra bunnen igjen ville være bortkastet. Hvis aktivert, blir du bedt om å definere minnemodus og atferdsprompts som styrer hva som lagres og hvordan det hentes.

Merk: Bare Verktøy-inndata er strengt påkrevd; alle andre innstillinger er valgfrie, men har en betydelig innvirkning på kvaliteten og påliteligheten av en Deep Agent sine resultater.

Hvordan en Deep Agent løser oppgaver

Deep Agents følger en strukturert utføringssløyfe. Denne løyfen er nøyaktig hva som gjør Deep Agents i stand til å håndtere oppgaver som ville overvelde en standard agent:

• Måldekomposisjon: Agenten analyserer målet og bryter det ned til en sekvens av deloppgaver.
• Iterativ utførelse: Agenten arbeider gjennom deloppgaver en om gangen, kaller verktøy, behandler resultater og bestemmer hva som skal gjøres neste basert på fullførte trinn.
• Selvbedømmelse: Etter hvert trinn vurderer agenten om resultatet er tilstrekkelig til å gå videre eller om den trenger å prøve på nytt, raffinere spørringen eller ta en helt annen tilnærming.
• Syntese: Når alle deloppgaver er fullført, kombinerer agenten mellomresultater til et endelig, sammenhengende utdataresultat.
• Avslutning: Agenten stopper når målet er oppnådd, når den når de konfigurerte grensene, eller når den bestemmer at den ikke er i stand til å fullføre oppgaven med de tilgjengelige verktøyene og informasjonen.

Bli med i vårt nyhetsbrev

Få de siste tipsene, trendene og tilbudene gratis.

E-postadresse

Abonner

Valg av riktig modell for en Deep Agent

LLM er resonnementsmotoren bak hver beslutning Deep Agent tar. For dype, flertrinns-oppgaver har modellkvalitet en overdimensjonert innvirkning på ytelsen.

• Frontier-modeller (GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Gemini 1.5 Pro): Best for kompleks resonnering, langvarig planlegging og oppgaver der agenten må håndtere usikkerhet eller ta skjønnsmessige avgjørelser uten menneskelig innspill. Den høyere kostnaden er vanligvis rettferdiggjort for Deep Agent-arbeidsbelastninger.
• Mid-range-modeller: En solid balanse mellom kapabilitet og kostnad for moderat komplekse, men veldefiniete oppgaver.
• Små språkmodeller: Anbefales ikke som primærmodell for Deep Agents. De mangler resonnementsdybden som trengs for pålitelig flertrinns-utførelse. Når det er sagt, er de fortsatt egnet for enkle deloppgaver innenfor en større arbeidsflyt der hastighet og kostnad betyr mer enn resonnementskvalitet.

Start med en mid-range-modell og gå opp bare hvis ytelsen krever det. Det riktige valget avhenger av oppgavekompleksiteten din, akseptabel latens og budsjett.